一种湖泊远程管控方法和管控系统技术方案

本发明专利技术公开了一种湖泊远程管控方法和管控系统，所述系统和方法在目标湖泊水面上选取n个坐标点，第一存储单元存有任意两点间的轨迹密度；迭代计算单元采用蚁群寻迹的方法计算任意两个坐标点间的移动概率；第二存储单元储存所述移动概率；轨迹规划单元根据所述移动概率规划当前无人机最优路线；无人机按当前最优路线遍历完n个坐标点完成监测，并在每一坐标点上提取水域数据；校验计算单元计算任意两点间的水域偏离比；反馈单元根据任意两点间的水域偏离比和电量消耗调整移动概率，并将所述移动概率保存至第二存储单元，再由轨迹规划单元重新规划当前最优路线，该系统和方法优化了无人机监测湖泊的路线，提高了远程管控湖泊的效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种湖泊远程管控方法和管控系统


[0001]本专利技术涉及电数据处理技术，尤其涉及一种基于多点寻迹的湖泊远程管控方法和管控系统。

技术介绍

[0002]无人航拍系统可以用于水域监测，例如CN104132941A的那种多流域水体质量综合监测方法。该方法将水体划分为多个流域，根据每一个流域内的水体环境规划无人机的路径，通过无人机以及搭载在无人机上的遥感设备获取其巡航流域周边的图像数据。该案没有公开流域的确定方法，水量的独立性是确定流域的一个参考，CN109489637A的那种水量变化监测方法公开了湖泊的水量确定方法。
[0003]在CN104132941A中，实现水域监测还未解决无人机的路径规划的问题。CN109191004A的那种无人机测绘任务分配方法，公开了在既定轨迹条件下寻找最佳路径的迭代算法，该算法可以作为本申请的参考。但是迭代算法未考虑轨迹条件的时间变化。随着无人机的寻迹，水域的部分参数会逐渐发生变化，应当将相关参数作为变量纳入轨迹规划的参考。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种湖泊远程管控方法和管控系统，管理多个坐标点的遍历顺序，提高监测效率和准确性。
[0005]一种湖泊远程管控方法，其特征在于包括：步骤1：所述湖泊具有n个坐标点；步骤2：存储坐标点i与任意坐标点j间的轨迹效率，d
ij
为坐标点i和坐标点j之间的距离；步骤3：根据预设的轨迹衰减率ρ和轨迹效率η
ij
经过β次迭代算法确定坐标点i和坐标点j之间的移动概率p
ij
；步骤4：存储移动概率p
ij
；步骤5：从初始坐标点开始依次选择移动概率最大的坐标点为下一坐标点，直至遍历完n个坐标点，并根据坐标点的遍历顺序生成轨迹方案；步骤6：无人机根据轨迹方案遍历n个坐标点完成监测工作，并且在坐标点i执行监测工作时提取一水域数据R
i
，在坐标点j执行监测工作时提取一水域数据R
j
；步骤7：计算坐标点i和坐标点j之间水域偏离比S
ij
，S
ij
=R
j
－R
i
；步骤8：根据电量消耗W
ij
和水域偏离比S
ij
调整移动概率，。
[0006]在本专利技术中，水域数据R
i
为坐标点i的水面高度数据。
[0007]在本专利技术中，还包括步骤9，将水域偏离比S
ij
大于阈值的坐标点划分为不同的子流
域。
[0008]在本专利技术中，所述无人机在每一坐标点获得监测图像。
[0009]在本专利技术中，步骤3采用蚁群寻迹算法遍历n个坐标点β+1次，经β次迭代计算获得移动概率，包括如下步骤，步骤3.1：第0次寻迹，从初始的坐标点开始随机选择未经历的坐标点直至完成n个坐标点的遍历，坐标点i与下一坐标点j的轨迹密度，w
i
‑
11
为第0次寻迹中目标蚁群到达坐标点i的前两个坐标点的距离；步骤3.2：第k次寻迹，从初始的坐标点开始选择移动概率最大的未经历的坐标点直至完成n个坐标点的遍历，轨迹密度，w
i
‑
1k
为第k次遍历中目标蚁群到达坐标点i的前两个坐标点的距离，其中，坐标点i与坐标点j的移动概率，步骤3.3：若k≥β，蚁群寻迹算法结束，若k＜β，返回至步骤32。
[0010]一种湖泊远程管控系统，其特征在于包括：n个坐标点，任意坐标点位于所述湖泊表面；第一存储单元，存储坐标点i与任意坐标点j间的轨迹效率，d
ij
为坐标点i和坐标点j之间的距离；迭代计算单元，根据预设的轨迹衰减率ρ和轨迹效率η
ij
经过β次迭代算法确定坐标点i和坐标点j之间的移动概率p
ij
；第二存储单元，第二存储单元存储移动概率p
ij
；轨迹规划单元，从初始坐标点依次选择移动概率最大的坐标点为下一坐标点，根据坐标点的顺序生成轨迹方案；至少一个的无人机，根据轨迹方案遍历n个坐标点完成监测工作，并且在坐标点i执行监测工作时提取一水域数据R
i
，在坐标点j执行监测工作时提取一水域数据R
j
；校验计算单元，计算坐标点i和坐标点j之间水域偏离比S
ij
，S
i
=R
j
－R
i
；反馈单元，根据水域偏离比S
ij
调整移动概率，并将该移动概率存储至第二存储单元，。
[0011]在本专利技术中，所述坐标点具有水位计量装置。
[0012]本专利技术的湖泊远程管控方法和管控系统，具有以下有益效果：本专利技术在规划无人机路线时考虑了其他有可能影响无人机航行和影响监测数据的因素，例如湖泊水体变化、无人机电池电量，依据无人机在坐标点间移动时的电量消耗和任意两点间的水域偏离比不断调整无人机从坐标点i移动至坐标点j的概率，从而规划出无人机对湖泊进行监测的最优路线，提高无人机监测湖泊的效率。
附图说明
[0013]图1为本专利技术的基于多点寻迹的湖泊远程管控方法的流程图；图2为图1的算法流程图；图3为本专利技术的基于多点寻迹的湖泊远程管控系统的框图。
具体实施方式
[0014]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0015]参考附图1和2，本专利技术的基于多点寻迹的湖泊远程管控方法，用于管理无人机对湖泊的多个坐标点的监控，包括以下步骤：步骤1：在所述湖泊的表面确定n个坐标点。坐标点具有水位计量装置，例如水位仪、标度尺等。本专利技术基于这n个坐标点规划无人机对湖泊进行监测的路线，并且在所述n个坐标点中的每一坐标点拍摄得到监测图像。无人机在每一坐标点执行监测工作时，提取该坐标点的水位计量装置上的水面高度数据。
[0016]步骤2：使用已知程序自动计算（例如使用Python、Java等编程语言编写的程序）坐标点i与任意坐标点j之间的距离d
ij
，再计算坐标点i与任意坐标点j间的轨迹效率。将坐标点间距离d
ij
和轨迹效率η
ij
以矩阵形式记录并存储至第一存储单元，轨迹效率η
ij
表示从坐标点i转移到坐标点j的期望程度。
[0017]步骤3：迭代计算单元根据预设的轨迹衰减率ρ（例如0.6）以及在上述步骤中计算得到的轨迹效率η
ij
，采用蚁群寻迹的方法经β次迭代确定蚁群从坐标点i到坐标点j之间的移动概率p
ij
。蚁群寻迹方法的计算步骤如下：
①
第0次寻迹，蚁群从初始的坐标点开始，随机选择未经历过的坐标点作为下一坐标点，直至遍历完n个坐标点。相对于现有蚁群算法，本专利技术通过随机生成下一坐标点的方式规划蚁群的初始路线，增加蚁群初始路径选择的多样性，使得蚁群更快寻找到本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种湖泊远程管控方法，其特征在于包括：步骤1：所述湖泊具有n个坐标点；步骤2：存储坐标点i与任意坐标点j间的轨迹效率，d
ij
为坐标点i和坐标点j之间的距离；步骤3：根据预设的轨迹衰减率ρ和轨迹效率η
ij
经过β次迭代算法确定坐标点i和坐标点j之间的移动概率p
ij
；步骤4：存储移动概率p
ij
；步骤5：从初始坐标点开始依次选择移动概率最大的坐标点为下一坐标点，直至遍历完n个坐标点，并根据坐标点的遍历顺序生成轨迹方案；步骤6：无人机根据轨迹方案遍历n个坐标点完成监测工作，并且在坐标点i执行监测工作时提取一水域数据R
i
，在坐标点j执行监测工作时提取一水域数据R
j
；步骤7：计算坐标点i和坐标点j之间水域偏离比S
ij
，S
ij
=R
j
－R
i
；步骤8：根据电量消耗W
ij
和水域偏离比S
ij
调整移动概率，。2.根据权利要求1所述的湖泊远程管控方法，其特征在于，水域数据R
i
为坐标点i的水面高度数据。3.根据权利要求1所述的湖泊远程管控方法，其特征在于，还包括步骤9，将水域偏离比S
ij
大于阈值的坐标点划分为不同的子流域。4.根据权利要求1所述的湖泊远程管控方法，其特征在于，所述无人机在每一坐标点获得监测图像。5.根据权利要求1所述的湖泊远程管控方法，其特征在于，步骤3采用蚁群寻迹算法遍历n个坐标点β+1次，经β次迭代计算获得移动概率，包括如下步骤，步骤3.1：第0次寻迹，从初始的坐标点开始随机选择未经历的坐标点直至完成n个坐标点的遍历，坐标点i与...

【专利技术属性】
技术研发人员：王彦民，
申请(专利权)人：江西怡杉环保股份有限公司，
类型：发明
国别省市：