【技术实现步骤摘要】
巡检无人机的控制方法、控制终端以及可读存储介质
[0001]本专利技术涉及无人机控制
，尤其涉及一种巡检无人机的控制方法、控制终端以及可读存储介质。
技术介绍
[0002]为了提高城市安全监管效率，在一些城市监管项目中，可以通过无人机来进行自动化巡检。目前的无人机的控制方案通常是根据监管区域的地形环境，设置好无人机的飞行航向，然后控制无人机根据预定航线飞行。这就导致只能在场地开阔或者环境干扰因素较小的环境，从而避免无人机在飞行过程中出现碰撞风险。
[0003]而当无人机处于如城市这一类场地狭窄、环境干扰因素较多的复杂三维空间环境中时，预定航线在实际飞行过程中可能会由于环境发生变化而导致该航线出现碰撞风险，因此，传统的无人机控制方案存在适用性较低的问题。
[0004]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
[0005]本专利技术的主要目的在于提供一种巡检无人机的控制方法，旨在解决如何提高无人机控制方案的适用性的问题。
[0006]...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种巡检无人机的控制方法，其特征在于，所述方法包括：根据无人机当前所处环境的环境参数和所述无人机的性能参数，在可选航线中选定当前时刻对应的最优航线；根据所述无人机采集的多个不同类型的监测数据生成融合数据，并根据所述融合数据更新无人机定位结果；基于更新后的所述无人机定位结果和所述最优航线，确定飞行参数；控制所述无人机基于所述飞行参数执行巡检任务。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据无人机当前所处环境的环境参数和所述无人机的性能参数，在可选航线中选定当前时刻对应的最优航线的步骤之前，还包括：获取所述无人机的目标飞行距离；所述根据无人机当前所处环境的环境参数和所述无人机的性能参数，在可选航线中选定当前时刻对应的最优航线的步骤包括：根据所述环境参数确定环境代价值，以及根据所述性能参数和所述目标飞行距离确定能耗代价值，以及根据所述环境参数和所述性能参数确定冗余代价值；根据所述环境代价值、所述能耗代价值和所述冗余代价值，确定各个所述可选航线的风险代价值；选取各个可选航线中，所述风险代价值最小的可选航线，作为所述最优航线。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无人机包括激光雷达和视觉传感器，所述监测数据包括点云数据和视觉图像数据，所述根据所述无人机采集的多个不同类型的监测数据生成融合数据，并根据所述融合数据更新无人机定位结果的步骤包括：获取所述激光雷达采集的所述点云数据，以及所述视觉传感器采集的所述视觉图像数据，其中，所述点云数据和所述视觉图像数据的数据采集进程时间维度和空间维度均保持同步；将同一采集周期内获取的所述点云数据与所述视觉图像数据进行融合，得到所述融合数据；根据所述融合数据确定所述无人机的当前位姿；基于所述当前位姿更新所述定位结果。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将同一采集周期内获取的所述点云数据与所述视觉图像数据进行融合，得到所述融合数据的步骤包括：将所述点云数据转化为伪图像格式数据，并将所述伪图像格式数据输入预设卷积神经网络中进行特征提取，得到点云特征图；将所述点云特征图和所述视觉图像数据输入预设的神经网络模型进行特征提取，得到所述融合数据。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述无人机包括红外传感器，所述监测数据包括红外数据，所述基于所述当前位姿更新所述定位结果的步骤之前，还包括：确定所述无人机当前所处环境中的光强；当所述光强低于预设光强阈值时，获取所述红外传感器采集目标采集对象得到的红外数据，并根据所述红外数据确定所述目标采集对象和所述无人机之间的红外测距值；确定连续周期中采集的第一视觉图像数据和第二视觉图像数据之间相匹配的各个像
素点之间的深度距离，其中，所述第一视觉图像数据和第二视觉图像数据之间的采集角度不同；基于所述红外测距值优化所述深度距离，并根据优化后的所述深度距离确定所述无人机与所述目标采集对象之间的测...
【专利技术属性】
技术研发人员：范存君，伍永靖邦，金楠，岳清瑞，施钟淇，董方，
申请(专利权)人：深圳市城市公共安全技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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