【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机导航，具体为一种无人机导航方法。
技术介绍
1、无人机，英文缩写为“uav”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机，或者由车载计算机完全地或间歇地自主地操作。与有人驾驶的飞机相比，无人机往往更适合那些太“愚钝，肮脏或危险”的任务。例如，大疆航拍无人机就是一种性能强大，类型多样的无人机，适合各种级别的飞行需求，包括入门级、进阶级、准专业级和专业级的推荐机型。同时，大疆等行业相关企业也提供了相关的培训和服务。无人机的应用非常广泛，包括但不限于航拍、物流配送、农业喷洒、测绘勘测等领域。在选择无人机时，应根据自己的需求和预算，选择合适的机型。同时，也要遵守相关的法律法规，确保无人机的安全飞行。
2、无人机导航是指无人机获得自己的位置、速度等信息，并按照要求的精度，沿着预定的航线在指定的时间到达目的地。无人机导航的方式有很多种，包括惯性导航、gps导航、视觉导航等。惯性导航主要是通过加速度计、陀螺仪、磁力计等传感器测量飞行器的加速度、角速度和磁场强度，从而得到飞行器的位置、速度和姿态等信息。gps导航则是利用全球定位系统获取飞行器的位置和速度信息。视觉导航是一种新型的无人机导航方式，它主要利用视觉传感器获取环境信息，通过图像处理和计算机视觉算法实现无人机的自主飞行。视觉导航的优点在于它可以不依赖于外部设备，直接通过摄像头获取环境信息，从而实现无人机的自主飞行。但是，视觉导航也存在一些挑战，比如在复杂环境下的稳定性问题，以及处理大量图像数据所需的计算能力问题。在选择无人机导航方式时，需要根
3、在gnss拒止条件下，当无人机进行长航程自主飞行时，需要解决一系列问题，包括长航时导航地图的压缩、存储瓶颈问题，提升不同季节、光照、视角下的特征稳健性，提高图像检索和匹配算法的泛化性和准确性，以及解决大规模地图下的实时快速搜索问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种无人机导航方法，解决了长航时导航地图的压缩、存储瓶颈问题，解决大规模地图下的实时快速搜索的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种无人机导航方法，包括以下步骤：
3、步骤一，在无人机上安装一个定位系统，用于获取无人机的当前位置信息；
4、步骤二，引入实时环境感知技术，使无人机能够实时感知和分析周围环境，包括地形、障碍物和其他飞行器，以优化路径规划；
5、步骤三，基于获取的当前位置信息和环境数据，计算无人机的最佳航线；
6、步骤四，控制无人机按照计算得到的最佳航线进行导航；
7、步骤五，使用深度学习算法和传感器融合技术，使无人机能够快速、准确地预测未来的环境变化，从而在路径规划过程中做出及时的调整；
8、步骤六，利用高精度传感器和机器视觉技术，实现无人机对障碍物的实时检测和识别，从而能够自主避开障碍物，降低碰撞风险；
9、步骤七，基于机器学习和强化学习算法，让无人机能够学习和优化避障策略，并根据不同环境和飞行任务进行自适应调整。
10、优选的，步骤一中，所述定位系统是基于全球定位系统。
11、优选的，步骤二中，所述环境感知技术包括环境感知模块，所述环境感知模块用于感知和分析周围环境，所述优化路径包括路径规划模块，所述路径规划是基于实时环境感知结果优化路径规划。
12、优选的，步骤三中，所述最佳航线的计算基于最小路径算法。
13、优选的，步骤四中，所述最佳航线的计算基于避免遭受强风区域的策略。
14、优选的，步骤五中，所述深度学习算法是一类基于人工神经网络的机器学习算法，所述传感器融合技术是指将多个不同类型或相同类型但位置不同的传感器的数据进行整合和融合，以获取更准确、全面和可靠的信息。
15、优选的，步骤六中，所述高精度传感器是指具有较高测量精度、稳定性和重复性的传感器，所述机器视觉技术是指利用计算机视觉和图像处理技术，使机器能够模仿人眼的视觉能力，对图像或视频进行分析、识别和理解。
16、优选的，步骤七中，所述优化避障是通过分析视觉传感器获取的图像信息，检测无人机周围的障碍物，根据历史数据和实时反馈信息，不断优化路径规划和避障算法，将路径规划和避障算法的结果转化为无人机的控制指令，实现自主飞行和避障功能。
17、本专利技术提供了一种无人机导航方法。具备以下有益效果：
18、1、本专利技术通过利用高精度传感器和机器视觉技术，可以实现精准的产品检测和质量控制，减少人工操作和错误，提高生产效率。
19、2、本专利技术通过高精度传感器和机器视觉技术可以实时监测和识别危险物体或情况，及时发出警报或采取措施，提高工作场所和公共环境的安全性。
20、3、本专利技术通过将高精度传感器和机器视觉技术应用于机器人系统或自动化设备中，可以实现自动化生产和操作，提高生产线的智能化水平。
21、4、本专利技术通过利用高精度传感器和机器视觉技术对产品进行精确测量和检测，可以提高产品的质量和一致性，减少次品率。
22、5、本专利技术通过高精度传感器和机器视觉技术的应用，可以实现更精确的控制和优化，减少浪费和资源消耗，降低生产和运营成本。
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1.一种无人机导航方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种无人机导航方法，其特征在于：步骤一中，所述定位系统是基于全球定位系统。
3.根据权利要求1所述的一种无人机导航方法，其特征在于：步骤二中，所述环境感知技术包括环境感知模块，所述环境感知模块用于感知和分析周围环境，所述优化路径包括路径规划模块，所述路径规划是基于实时环境感知结果优化路径规划。
4.根据权利要求1所述的一种无人机导航方法，其特征在于：步骤三中，所述最佳航线的计算基于最小路径算法。
5.根据权利要求1所述的一种无人机导航方法，其特征在于：步骤四中，所述最佳航线的计算基于避免遭受强风区域的策略。
6.根据权利要求1所述的一种无人机导航方法，其特征在于：步骤五中，所述深度学习算法是一类基于人工神经网络的机器学习算法，所述传感器融合技术是指将多个不同类型或相同类型但位置不同的传感器的数据进行整合和融合，以获取更准确、全面和可靠的信息。
7.根据权利要求1所述的一种无人机导航方法，其特征在于：步骤六中，所述高精度传感器是指具有较
8.根据权利要求1所述的一种无人机导航方法，其特征在于：步骤七中，所述优化避障是通过分析视觉传感器获取的图像信息，检测无人机周围的障碍物，根据历史数据和实时反馈信息，不断优化路径规划和避障算法，将路径规划和避障算法的结果转化为无人机的控制指令，实现自主飞行和避障功能。
...【技术特征摘要】
1.一种无人机导航方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种无人机导航方法，其特征在于：步骤一中，所述定位系统是基于全球定位系统。
3.根据权利要求1所述的一种无人机导航方法，其特征在于：步骤二中，所述环境感知技术包括环境感知模块，所述环境感知模块用于感知和分析周围环境，所述优化路径包括路径规划模块，所述路径规划是基于实时环境感知结果优化路径规划。
4.根据权利要求1所述的一种无人机导航方法，其特征在于：步骤三中，所述最佳航线的计算基于最小路径算法。
5.根据权利要求1所述的一种无人机导航方法，其特征在于：步骤四中，所述最佳航线的计算基于避免遭受强风区域的策略。
6.根据权利要求1所述的一种无人机导航方法，其特征在于：步骤五中...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩云豪，黄小青，胡延宝，
申请(专利权)人：中飞赛维智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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