【技术实现步骤摘要】
一种无人机控制方法、装置及控制设备
本专利技术涉及无人机
，特别是涉及一种无人机控制方法、装置及控制设备。
技术介绍
无人机由于具有操作稳定、移动灵活、环境适应性强等特性，被越来越多地应用于区域探测领域。无人机在对目标区域进行探测时，通常是将在目标区域采集的数据实时发送给数据中心，这样，操作人员可以从数据中心获取到无人机采集的数据。无人机的续航时间通常是有限的，当无人机在续航时间内没有完成探测任务时，会使得探测任务在未完成的情况下被中断。为了减少无人机在续航时间内无法完成探测任务的现象，提出了一种无人机控制方法、装置及控制设备。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种无人机控制方法、装置及控制设备，以减少无人机在续航时间内无法完成探测任务的现象。具体技术方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供了一种无人机控制方法，所述方法包括：获取待探测区域以及完成探测任务的限制时长，其中，所述待探测区域被划分为多个子区域；获取所述子区域对应的最少数据量，其中，所述最少数据...
【技术保护点】
1.一种无人机控制方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待探测区域以及完成探测任务的限制时长，其中，所述待探测区域被划分为多个子区域；/n获取所述子区域对应的最少数据量，其中，所述最少数据量为：满足探测任务需采集的子区域内的最少数据量；/n将限制时长平均分为N份，得到时隙长度为δ
【技术特征摘要】
1.一种无人机控制方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待探测区域以及完成探测任务的限制时长，其中，所述待探测区域被划分为多个子区域；
获取所述子区域对应的最少数据量，其中，所述最少数据量为：满足探测任务需采集的子区域内的最少数据量；
将限制时长平均分为N份，得到时隙长度为δt的N个时隙，并将δt确定为所述子区域对应的传输时长，其中，所述传输时长为：无人机向数据中心传输在子区域内采集的数据所用的时长，N为正整数，且N的取值不小于所述待探测区域被划分的子区域的个数；
控制无人机在所述子区域内采集该子区域对应的最少数据量的数据，并控制所述无人机使用该子区域对应的传输时长向数据中心实时传输在该子区域所采集的数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
以最小化无人机的驱动能耗为原则，确定无人机从开始飞行到飞行结束的飞行轨迹，其中，所述驱动能耗包括：飞行能耗与通信能耗，所述飞行能耗为：无人机在飞行过程中维持飞行状态所消耗的能量，所述通信能耗为：无人机在探测过程中与数据中心进行数据传输所消耗的能量；
针对每一子区域，当监测到无人机完成向数据中心传输所采集的数据后，控制无人机按所述飞行轨迹飞行至该子区域的下一子区域进行探测。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述以使得无人机的驱动能耗最小为原则，确定无人机从开始飞行到飞行结束的飞行轨迹，包括：
以使得无人机的驱动能耗最小为原则、且基于飞行轨迹的约束条件，确定无人机从开始飞行到飞行结束的飞行轨迹；
其中，所述约束条件包括：无人机开始飞行的位置、无人机结束飞行的位置、与待探测区域内最接近所述数据中心的点的位置相同，无人机当前所处的子区域与无人机上一次进行数据采集所处的子区域为相邻的子区域，无人机在飞行过程中所处的位置位于所述待探测区域内。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述约束条件还包括：无人机在飞行过程中所处的位置位于所述待探测区域内的各探测点，所述探测点为：所述子区域的中心点。
5.根据权利要求2至所述的方法，其特征在于，所述以使得无人机的驱动能耗最小为原则，确定无人机从开始飞行到飞行结束的飞行轨迹，包括：
将最小化无人机驱动能耗建模为马尔可夫决策过程，得到马尔可夫决策过程所定义的状态、动作及奖励函数；
基于所述状态、动作及奖励函数，使用强化学习算法得到最小化无人机的驱动能耗时无人机的飞行轨迹。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将最小化无人机驱动能耗建模为马尔可夫决策过程，得到马尔可夫决策过程所定义的状态、动作及奖励函数，包括：
定义状态其中，qu[n]表示无人机在第n个时隙所处的子区域，n的取值从1至N，表示qu[n]是否被探测过，当时表示qu[n]被探测过，当时表示qu[n]没有被探测过，υ∈{0,1,2,…,M}，υ表示被探测过的子区域数量，M表示待探测区域包括的子区域的个数；
定义动作An，...
【专利技术属性】
技术研发人员：田辉，倪万里，郑景桁，袁晓旭，范绍帅，聂高峰，曹蕾蕾，华美慧，郝国良，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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