【技术实现步骤摘要】
一种无人驾驶航空器的智慧化避雷管控方法、系统和介质
[0001]本专利技术涉及无人驾驶航空器管理
，具体而言，涉及一种无人驾驶航空器的智慧化避雷管控方法、系统和介质。
技术介绍
[0002]无人驾驶航空器以其飞行稳定，可悬停，操作技术要求低等特点，被广泛应用于国防、灾情评估，农情诊断，危险地带资源勘探等高危、不宜人为操作领域。随着科技及材料的进步无人驾驶航空器使用范围越发广泛，无人驾驶航空器将会应用在各种作业环境中，全天候作业是无人驾驶航空器未来发展的必然趋势，在恶劣自然条件下进行作业，这必然增加了无人驾驶航空器遭受自然灾害侵袭的几率，雷击便是其中最常见的现象之一。
[0003]目前针对无人驾驶航空器的防雷击手段除了机身的材料、装置设计，通常采用预设航线对无人驾驶航空器进行飞行航程或飞行任务进行预设值或人为操控，而缺乏可根据实时监控雷电云情况和气象云场发展情况进行智能化监控和分析处理获取避开雷击区域的航线的智慧化避雷管控技术，目前这方面技术和管理手段缺乏系统性、应急性和智慧化，对无人驾驶航空器的有效避雷防雷缺乏技术手段。
[0004]针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。
技术实现思路
[0005]本专利技术实施例的目的在于提供无人驾驶航空器的智慧化避雷管控方法、系统和介质，可以根据无人驾驶航空器的雷电云情况和气象云场发展情况预测判断无人驾驶航空器的航路情况对无人驾驶航空器的航路进行预测设置和监控调整，提高对无人驾驶航空器避雷防雷安全飞行的航路预测和调控设定的精准度。>[0006]本专利技术实施例还提供了无人驾驶航空器的智慧化避雷管控方法，包括以下步骤：
[0007]实时获取目标航路区域内的云场动态信息和气象预测信息；
[0008]根据所述云场动态信息获取雷电云数据，根据所述气象预测信息获取云层发展趋势数据；
[0009]根据所述雷电云数据结合云层发展趋势数据获取云电场分布数据；
[0010]根据所述云电场分布数据生成区域云电特征画像，并提取云电区域标识；
[0011]根据所述云电区域标识生成目标航行线路图，调控所述无人驾驶航空器按照所述目标航行线路图进行航路修正。
[0012]可选地，在本专利技术实施例所述的无人驾驶航空器的智慧化避雷管控方法中，所述实时获取目标航路区域内的云场动态信息和气象预测信息，包括：
[0013]获取无人驾驶航空器的目标航路区域，将航路区域划分为多个高度层的分区域；
[0014]实时获取多个分区域的云场动态信息，包括积云层信息、云电荷分布信息、云层温差信息；
[0015]实时获取所述目标航路区域的气象预测信息，包括温差信息、流场信息、气压场信
息、经纬度信息。
[0016]可选地，在本专利技术实施例所述的无人驾驶航空器的智慧化避雷管控方法中，所述根据所述云场动态信息获取雷电云数据，根据所述气象预测信息获取云层发展趋势数据，包括：
[0017]根据所述多个分区域的积云层信息、云电荷分布信息、云层温差信息输入至预设的雷电云监测平台中进行处理获取各分区域的雷电云数据，根据雷电云数据进行聚合获得所述目标航路区域的雷电云数据；
[0018]根据所述温差信息、流场信息、气压场信息、经纬度信息输入至预设的气象云预测模型中进行处理获得所述目标航路区域的云层发展趋势数据。
[0019]可选地，在本专利技术实施例所述的无人驾驶航空器的智慧化避雷管控方法中，所述根据所述雷电云数据结合云层发展趋势数据获取云电场分布数据，包括：
[0020]根据所述目标航路区域的雷电云数据结合云层发展趋势数据输入至预设云电场分布模型中进行处理计算获得区域内的云电场分布数据；
[0021]所述预设云电场分布模型的处理程序公式为：其中K
f
为云电场分布数据，ψ
i
、υ为预设特征系数，q
0i
为雷电云数据，n为分区域个数，i为n个分区域中的第i个分区域，Z
c
为云层发展趋势数据。
[0022]可选地，在本专利技术实施例所述的无人驾驶航空器的智慧化避雷管控方法中，所述根据所述云电场分布数据生成区域云电特征画像，并提取云电区域标识，包括：
[0023]根据所述云电场分布数据在所述目标航路区域的各分区域中映射生成对应云电场分布特征图；
[0024]根据所述云电场分布特征图生成所述目标航路区域的区域云电特征画像；
[0025]根据所述区域云电特征画像提取云电区域标识并进行标记处理。
[0026]可选地，在本专利技术实施例所述的无人驾驶航空器的智慧化避雷管控方法中，所述根据所述云电区域标识生成目标航行线路图，调控所述无人驾驶航空器按照所述目标航行线路图进行航路修正，包括：
[0027]根据所述云电区域标识进行区域隔离标识；
[0028]根据所述无人驾驶航空器实时定位标识与目标航路端点标识进行航程连接获取航程路线图；
[0029]对所述航程路线图中相交的标识区域隔离进行绕线标记并对绕线标记进行连接；
[0030]根据所述航程路线图结合绕线标记重生成目标航行线路图；
[0031]根据所述目标航行路线图调控所述无人驾驶航空器按照线路图航线进行航路修正。
[0032]第二方面，本专利技术实施例提供了无人驾驶航空器的智慧化避雷管控系统，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括无人驾驶航空器的智慧化避雷管控方法的程序，所述无人驾驶航空器的智慧化避雷管控方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
[0033]实时获取目标航路区域内的云场动态信息和气象预测信息；
[0034]根据所述云场动态信息获取雷电云数据，根据所述气象预测信息获取云层发展趋势数据；
[0035]根据所述雷电云数据结合云层发展趋势数据获取云电场分布数据；
[0036]根据所述云电场分布数据生成区域云电特征画像，并提取云电区域标识；
[0037]根据所述云电区域标识生成目标航行线路图，调控所述无人驾驶航空器按照所述目标航行线路图进行航路修正。
[0038]可选地，在本专利技术实施例所述的无人驾驶航空器的智慧化避雷管控系统中，所述实时获取目标航路区域内的云场动态信息和气象预测信息，包括：
[0039]获取无人驾驶航空器的目标航路区域，将航路区域划分为多个高度层的分区域；
[0040]实时获取多个分区域的云场动态信息，包括积云层信息、云电荷分布信息、云层温差信息；
[0041]实时获取所述目标航路区域的气象预测信息，包括温差信息、流场信息、气压场信息、经纬度信息。
[0042]可选地，在本专利技术实施例所述的无人驾驶航空器的智慧化避雷管控系统中，所述根据所述云场动态信息获取雷电云数据，根据所述气象预测信息获取云层发展趋势数据，包括：
[0043]根据所述多个分区域的积云层信息、云电荷分布信息、云层温差信息输入至预设的雷电云监测平台中进行处理获取各分区域的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种无人驾驶航空器的智慧化避雷管控方法，其特征在于，包括以下步骤：实时获取目标航路区域内的云场动态信息和气象预测信息；根据所述云场动态信息获取雷电云数据，根据所述气象预测信息获取云层发展趋势数据；根据所述雷电云数据结合云层发展趋势数据获取云电场分布数据；根据所述云电场分布数据生成区域云电特征画像，并提取云电区域标识；根据所述云电区域标识生成目标航行线路图，调控所述无人驾驶航空器按照所述目标航行线路图进行航路修正。2.根据权利要求1所述的无人驾驶航空器的智慧化避雷管控方法，其特征在于，所述实时获取目标航路区域内的云场动态信息和气象预测信息，包括：获取无人驾驶航空器的目标航路区域，将航路区域划分为多个高度层的分区域；实时获取多个分区域的云场动态信息，包括积云层信息、云电荷分布信息、云层温差信息；实时获取所述目标航路区域的气象预测信息，包括温差信息、流场信息、气压场信息、经纬度信息。3.根据权利要求2所述的无人驾驶航空器的智慧化避雷管控方法，其特征在于，所述根据所述云场动态信息获取雷电云数据，根据所述气象预测信息获取云层发展趋势数据，包括：根据所述多个分区域的积云层信息、云电荷分布信息、云层温差信息输入至预设的雷电云监测平台中进行处理获取各分区域的雷电云数据，根据雷电云数据进行聚合获得所述目标航路区域的雷电云数据；根据所述温差信息、流场信息、气压场信息、经纬度信息输入至预设的气象云预测模型中进行处理获得所述目标航路区域的云层发展趋势数据。4.根据权利要求3所述的无人驾驶航空器的智慧化避雷管控方法，其特征在于，所述根据所述雷电云数据结合云层发展趋势数据获取云电场分布数据，包括：根据所述目标航路区域的雷电云数据结合云层发展趋势数据输入至预设云电场分布模型中进行处理计算获得区域内的云电场分布数据；所述预设云电场分布模型的处理程序公式为：其中K
f
为云电场分布数据，ψ
i
、υ为预设特征系数，q
0i
为雷电云数据，n为分区域个数，i为n个分区域中的第i个分区域，Z
c
为云层发展趋势数据。5.根据权利要求4所述的无人驾驶航空器的智慧化避雷管控方法，其特征在于，所述根据所述云电场分布数据生成区域云电特征画像，并提取云电区域标识，包括：根据所述云电场分布数据在所述目标航路区域的各分区域中映射生成对应云电场分布特征图；根据所述云电场分布特征图生成所述目标航路区域的区域云电特征画像；根据所述区域云电特征画像提取云电区域标识并进行标记处理。6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡华智，刘畅，陈皓东，宋晨晖，
申请(专利权)人：亿航智能设备广州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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