基于无人机的物流运输数据管理系统技术方案

本发明专利技术涉及运输管理技术领域，具体涉及基于无人机的物流运输数据管理系统

【技术实现步骤摘要】
基于无人机的物流运输数据管理系统


[0001]本专利技术涉及运输管理
，具体涉及基于无人机的物流运输数据管理系统
。

技术介绍

[0002]在城市地面交通日益拥堵
、
城市地下空间开发受限的背景下，发挥无人机不受地形限制
、
调度灵活
、
速度快
、
效率高等优势，能够有效解决物流配送“最后一公里”问题，为开发城市低空空域资源提供重要途径
。
但是，物流无人机在运行过程中由于空中碰撞
、
天气等原因引发的坠落问题，极易对地面人员的生命财产安全造成风险，同时还会将运送的货物损毁，损失更大
。
如何综合评估物流无人机物流运输的风险已经成为无人机物流规模化发展应用的重要问题
。
[0003]目前物流数据管理系统会对无人机的飞行数据进行实时监控和分析，识别异常模式和趋势，并根据预先设定的规则和算法，判断是否存在危险状况
。
但是，实时异常监测着重于检测和响应当前发生的异常状况，可以快速发现问题并及时采取措施
。
然而，这种方法对于某些特殊状况会稍显滞后，因为它只处理已经发生的异常，而无法提前预测未来的风险，不能提前规避潜在的高风险区域，可能会遇到为时已晚的危险
。

技术实现思路

[0004]为了解决实时异常监测着重于检测和响应当前发生的异常情况，而难以提前规避潜在的高风险区域的技术问题，本专利技术的目的在于提供基于无人机的物流运输数据管理系统，所采用的技术方案具体如下：数据获取模块，用于获取无人机的实时空中路况数据
、
无人机运输的货物价值以及运输路径的人流量；类别划分模块，用于比较无人机的实时空中路况数据和不同的空中路况种类，得到与实时空中路况数据最接近的相似路况种类；风险确认模块，用于由相似路况种类中的历史空中路况数据和实时空中路况数据的相似情况
、
对应的时间间隔以及相似路况种类的无人机事故率，确定无人机的风险指数；通过历史空中路况数据和实时空中路况数据的差异，对无人机的风险指数进行调节，得到无人机的风险参考值；损失确认模块，用于结合无人机的风险参考值
、
无人机运输的货物价值以及运输路径的人流量确定无人机的损失程度；路径管理模块，用于根据无人机的损失程度，对无人机进行运输路径管理
。
[0005]优选的，所述空中路况种类的划分方法为：以预设时间长度作为一个周期长度；获取一个周期内历史空中路况数据中各个路况数据对应的数据特征值；将周期之间各个路况数据对应的数据特征值的差异作为距离，对历史空中路况数据进行聚类，得到不同的空中路况种类
。
[0006]优选的，所述获取一个周期内历史空中路况数据中各个路况数据对应的数据特征值，包括：每组历史空中路况数据中包括不同的路况数据；对于任意路况数据，计算一个周期内该路况数据的众数
、
平均值
、
极大值和极小值的平均值，作为一个周期内该路况数据的数据特征值
。
[0007]优选的，所述比较无人机的实时空中路况数据和不同的空中路况种类，得到与实时空中路况数据最接近的相似路况种类，包括：将空中路况种类的聚类中心作为空中路况种类的代表样本；计算无人机的实时空中路况数据和每个空中路况种类的代表样本的相似度，将最大相似度对应的空中路况种类，作为与实时空中路况数据最接近的相似路况种类
。
[0008]优选的，所述由相似路况种类中的历史空中路况数据和实时空中路况数据的相似情况
、
对应的时间间隔以及相似路况种类的无人机事故率，确定无人机的风险指数，包括：该风险指数的计算公式为：；其中，为风险指数；为相似路况种类的无人机事故率；为相似路况种类中第
s
个历史空中路况数据与实时空中路况数据的相似度；为预设相似数量；为以自然常数
e
为底数的指数函数；为预设调节值；为相似路况种类中第
s
个历史空中路况数据与实时空中路况数据的时间间隔
。
[0009]优选的，所述通过历史空中路况数据和实时空中路况数据的差异，对无人机的风险指数进行调节，得到无人机的风险参考值，包括：风险参考值的计算公式为：；其中，为风险参考值；为实时空中路况数据中的空中复杂度；为初始空中路况数据中的空中复杂度；
max
为取最大值函数；为实时空中路况数据中的温度；为初始空中路况数据中的温度；为实时空中路况数据中的风速；为初始空中路况数据中的风速；为实时空中路况数据中的降雨强度；为初始空中路况数据中的降雨强度；为无人机的风险指数
。
[0010]优选的，所述结合无人机的风险参考值
、
无人机运输的货物价值以及运输路径的人流量确定无人机的损失程度，包括：该损失程度的计算公式为：；其中，为损失程度；为风险参考值；
e
为自然常数；为运输的货物价值；为运输路径的人流量
。
[0011]优选的，所述根据无人机的损失程度，对无人机进行运输路径管理，包括：当无人机的损失程度小于预设损失阈值时，按照原始的运输路径规划继续进行物流配送；当无人机的损失程度大于或等于预设损失阈值时，无人机停止运输，返回路径中继
点
。
[0012]优选的，所述相似路况种类的无人机事故率的获取方法为：将相似路况种类中历史空中路况数据下对应的无人机事故率的和值，作为相似路况种类中的无人机事故率
。
[0013]优选的，所述历史空中路况数据与实时空中路况数据的相似度为：余弦相似度
。
[0014]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：本专利技术涉及运输管理

。
该系统包括类别划分模块，用于比较无人机的实时空中路况数据和不同的空中路况种类，得到与实时空中路况数据最接近的相似路况种类，有益于后续分析不同模式和趋势下的数据；风险确认模块，用于由相似路况种类中的历史空中路况数据和实时空中路况数据的相似情况
、
对应的时间间隔以及相似路况种类的无人机事故率，确定无人机的风险指数，该风险指数反映了无人机运输获取过程中的风险程度；通过历史空中路况数据和实时空中路况数据的差异，对无人机的风险指数进行调节，得到无人机的风险参考值；损失确认模块，用于结合无人机的风险参考值
、
无人机运输的货物价值以及运输路径的人流量确定无人机的损失程度；路径管理模块，用于根据无人机的损失程度，对无人机进行运输路径管理
。
相较于现有的无人机管理系统，本专利技术的数据管理系统可以对无人机飞行过程中的各种风险进行评估和预警
。
通过对无人机飞行数据的实时监测并与历史数据进行关联分析，可以及时发现潜在的风险，并采取相应的措施进行风险管理，提高无人机运输的安全性和可靠性
。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于无人机的物流运输数据管理系统，其特征在于，该系统包括以下模块：数据获取模块，用于获取无人机的实时空中路况数据
、
无人机运输的货物价值以及运输路径的人流量；类别划分模块，用于比较无人机的实时空中路况数据和不同的空中路况种类，得到与实时空中路况数据最接近的相似路况种类；风险确认模块，用于由相似路况种类中的历史空中路况数据和实时空中路况数据的相似情况
、
对应的时间间隔以及相似路况种类的无人机事故率，确定无人机的风险指数；通过历史空中路况数据和实时空中路况数据的差异，对无人机的风险指数进行调节，得到无人机的风险参考值；损失确认模块，用于结合无人机的风险参考值
、
无人机运输的货物价值以及运输路径的人流量确定无人机的损失程度；路径管理模块，用于根据无人机的损失程度，对无人机进行运输路径管理
。2.
根据权利要求1所述的基于无人机的物流运输数据管理系统，其特征在于，所述空中路况种类的划分方法为：以预设时间长度作为一个周期长度；获取一个周期内历史空中路况数据中各个路况数据对应的数据特征值；将周期之间各个路况数据对应的数据特征值的差异作为距离，对历史空中路况数据进行聚类，得到不同的空中路况种类
。3.
根据权利要求2所述的基于无人机的物流运输数据管理系统，其特征在于，所述获取一个周期内历史空中路况数据中各个路况数据对应的数据特征值，包括：每组历史空中路况数据中包括不同的路况数据；对于任意路况数据，计算一个周期内该路况数据的众数
、
平均值
、
极大值和极小值的平均值，作为一个周期内该路况数据的数据特征值
。4.
根据权利要求1所述的基于无人机的物流运输数据管理系统，其特征在于，所述比较无人机的实时空中路况数据和不同的空中路况种类，得到与实时空中路况数据最接近的相似路况种类，包括：将空中路况种类的聚类中心作为空中路况种类的代表样本；计算无人机的实时空中路况数据和每个空中路况种类的代表样本的相似度，将最大相似度对应的空中路况种类，作为与实时空中路况数据最接近的相似路况种类
。5.
根据权利要求1所述的基于无人机的物流运输数据管理系统，其特征在于，所述由相似路况种类中的历史空中路况数据和实时空中路况数据的相似情况
、
对...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨则允，柴志强，王悦朋，杨涛，孟凡春，
申请(专利权)人：山东龙翼航空科技有限公司，
类型：发明
国别省市：