基于5G机动组网的无人机群监测方法、系统和电子设备技术方案

本发明专利技术提供一种基于5G机动组网的无人机群监测方法、系统和电子设备，监测方法包括以下步骤：根据目标区域的面积、无人机性能参数和建模精度，确定无人机数量；根据目标区域的建模需求，确定每架无人机的飞行轨迹；根据目标区域的地形、道路状况以及飞行轨迹，确定5G基站车的移动轨迹；控制无人机沿飞行轨迹飞行，拍摄图像并发送图像数据；控制5G基站车沿移动轨迹移动，接收图像数据并通过车载的集群服务器进行三维建模。根据本发明专利技术的基于5G机动组网的无人机群监测方法，摆脱了传统方式需要线下汇总数据的局限，大大提高了巡查效率和三维建模效率，适用于多种场景，实用性强，经济价值高。值高。值高。

【技术实现步骤摘要】
基于5G机动组网的无人机群监测方法、系统和电子设备


[0001]本专利技术涉及无人机拍摄
，具体涉及一种基于5G机动组网的无人机群监测方法。

技术介绍

[0002]当前，无人机巡查技术已经应用到化工生产安全、森林火警、电路线路巡查、国土测绘等多个方面。其中，使用倾斜摄影技术对目标区域进行三维建模是通用的做法。相比于传统的方法相比，该技术能够获得目标区域清晰的三维影像，大大提高了图像的清晰度和三维建模精度。
[0003]但单无人机在巡查时需要多次拍摄、多次充电，飞手低近操作，并且需要线下处理数据，不仅工作效率低，而且不便于对目标区域快速精准的巡查，提高了巡查成本。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例要解决的技术问题是单无人机对目标区域形巡查工作效率低，三维建模精度差，成本高。
[0005]有鉴于此，本专利技术提供一种基于5G机动组网的无人机群监测方法。
[0006]本专利技术还提供一种基于5G机动组网的无人机群监测系统。
[0007]本专利技术还提供一种电子设备。
[0008]本专利技术又提供一种可读存储介质。
[0009]为解决上述技术问题，本专利技术采用以下技术方案：
[0010]根据本专利技术实第一方面实施例的基于5G机动组网的无人机群监测方法，包括以下步骤：
[0011]根据目标区域的面积、无人机性能参数和建模精度，确定无人机数量；
[0012]根据目标区域的建模需求，确定每架无人机的飞行轨迹；
[0013]根据目标区域的地形、道路状况以及所述飞行轨迹，确定5G基站车的移动轨迹；
[0014]所述无人机沿所述飞行轨迹飞行，拍摄图像并发送图像数据；
[0015]所述5G基站车沿所述移动轨迹移动，接收所述图像数据并通过车载的集群服务器进行三维建模。
[0016]根据本专利技术实施例的基于5G机动组网的无人机群监测方法还可以具有以下技术特征。
[0017]进一步地，所述根据目标区域的面积、无人机性能参数和建模精度，确定无人机数量的计算公式如下：
[0018][0019]其中，S为目标区域面积，T为无人机续航时间，V为无人机飞行速度，X为单机摄像头个数，P为三维建模精度，ε、α、β和γ分别为调整系数。
[0020]进一步地，所述根据目标区域的建模需求，确定每架无人机的飞行轨迹包括如下步骤：
[0021]选取拍摄点的空间三维坐标m
k
＝(x
k
,y
k
,z
k
)，形成拍摄点坐标集合M＝{m1,m2,...,m
K
}，(k为自然数)；
[0022]通过优化模型，将不同拍摄点分配给不同的无人机；
[0023]其中，为集合M中的拍摄点组成的拍摄轨迹，C为N架无人机中最迟完成拍摄任务的无人机所消耗的时间。
[0024]进一步地，所述根据目标区域的地形、道路状况以及所述飞行轨迹，确定5G基站车的移动轨迹包括以下步骤：
[0025]对目标区域可供5G基站车行驶的道路进行网格划分，对每个网格进行编号，形成位置集合L＝{l1,l2,...,l
j
,...,l
J
}；
[0026]每间隔预定时间，获取每架无人机的位置坐标，计算每架无人机到位置l
j
的通信速率；
[0027]通过强化学习算法计算5G基站车的行动轨迹。
[0028]进一步地，所述网格的尺寸为20m*20m。
[0029]进一步地，所述通信速率计算公式为：
[0030]D
nj
＝2*B*log(1+SNR
nj
)
[0031]其中，SNR
nj
为飞机n到网格化的位置l
j
的信噪比，D
nj
为通信速率，B为传输带宽。
[0032]进一步地，所述强化学习算法的回报函数计算值为：在整个机群巡查过程中，任意无人机任意时刻与5G基站车的通信速率之和最大；
[0033]所述强化学习算法的约束条件为：任意时刻任意无人机与5G基站车之间的通信速率不低于2Mbit/s。
[0034]根据本专利技术第二方面实施例的基于5G机动组网的无人机群监测系统，包括：
[0035]确定模块，所述确定模块根据目标区域的面积、无人机性能参数和建模精度，确定无人机数量；根据目标区域的建模需求，确定每架无人机的飞行轨迹；根据目标区域的地形、道路状况以及所述飞行轨迹，确定5G基站车的移动轨迹；
[0036]第一执行模块，所述第一执行模块控制无人机沿所述飞行轨迹飞行，控制无人机拍摄图像并发送图像数据；
[0037]第二执行模块，所述第二执行模块控制5G基站车沿所述移动轨迹移动，控制5G基站车接收所述图像数据并通过车载的集群服务器进行三维建模。
[0038]根据本专利技术第三方面的电子设备，包括：处理器、通信接口、通信总线、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述实施例所述的基于5G机动组网的无人机群监测方法。
[0039]根据本专利技术第四方面的可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如上述实施例所述的基于5G机动组网的无人机群监测方法。
[0040]本专利技术的上述技术方案至少具有以下技术效果：
[0041]根据本专利技术实施例的基于5G机动组网的无人机群监测方法，通过无人机群同时并行作业，同时采用5G通信机动组网模式，进行拍摄数据的实时传输汇总，摆脱了传统方式需
要线下汇总数据的局限，大大提高了巡查效率和三维建模效率，适用于多种场景，实用性强，经济价值高。
附图说明
[0042]图1为根据本专利技术实施例的基于5G机动组网的无人机群监测方法流程图；
[0043]图2为根据本专利技术实施例的基于5G机动组网的无人机群监测系统示意图；
[0044]图3为根据本专利技术实施例的电子设备的结构示意图。
[0045]附图标记
[0046]基于5G机动组网的无人机群检测系统200；确定模块201；第一执行模块202；第二执行模块203；处理器301；通信接口302；存储器303；通信总线304。
具体实施方式
[0047]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的附图，对本专利技术实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本专利技术的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0048]下面首先结合附图具体描述根据本专利技术实施例的基于5G机动组网的无人机群监测方法。
[0049]如图1所示，根据本专利技术实施例的基于5G机动组网的无人机群监测方法包括以下步骤:
[0050]S101本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于5G机动组网的无人机群监测方法，其特征在于，包括以下步骤：根据目标区域的面积、无人机性能参数和建模精度，确定无人机数量；根据目标区域的建模需求，确定每架无人机的飞行轨迹；根据目标区域的地形、道路状况以及所述飞行轨迹，确定5G基站车的移动轨迹；控制无人机沿所述飞行轨迹飞行，拍摄图像并发送图像数据；控制5G基站车沿所述移动轨迹移动，接收所述图像数据并通过车载的集群服务器进行三维建模。2.根据权利要求1所述的基于5G机动组网的无人机群监测方法，其特征在于，所述根据目标区域的面积、无人机性能参数和建模精度，确定无人机数量的计算公式如下：其中，S为目标区域面积，T为无人机续航时间，V为无人机飞行速度，X为单机摄像头个数，P为三维建模精度，ε、α、β和γ分别为调整系数。3.根据权利要求1所述的基于5G机动组网的无人机群监测方法，其特征在于，所述根据目标区域的建模需求，确定每架无人机的飞行轨迹包括如下步骤：选取拍摄点的空间三维坐标m
k
＝(x
k
,y
k
,z
k
)，形成拍摄点坐标集合通过优化模型，将不同拍摄点分配给不同的无人机；其中，为集合M中的拍摄点组成的拍摄轨迹，C为N架无人机中最迟完成拍摄任务的无人机所消耗的时间。4.根据权利要求3所述的基于5G机动组网的无人机群监测方法，其特征在于，所述根据目标区域的地形、道路状况以及所述飞行轨迹，确定5G基站车的移动轨迹包括以下步骤：对目标区域可供5G基站车行驶的道路进行网格划分，对每个网格进行编号，形成位置集合L＝{l1,l2,...,l
j
,...,l
J
}；每间隔预定时间，获取每架无人机的位置坐标，计算每架无人机到位置l
j
的通信速率；通过强化学习算法计算5G基站车的行动轨迹。5...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚昌华，窦景立，
申请(专利权)人：江苏大势航空科技有限公司，
类型：发明
国别省市：