【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机，具体为无人机多传感器环境监测的实时反馈系统。
技术介绍
1、随着科技的飞速发展，无人机技术已广泛应用于环境监测、灾害评估、资源勘探多个领域，其中，无人机集群技术作为无人机应用的高级形态，通过多架无人机的协同作业，展现出了巨大的潜力和优势，无人机集群技术利用多架无人机之间的信息共享与协作，能够显著扩大监测范围、提高监测效率和覆盖密度，为复杂环境下的监测任务提供了强有力的支持，特别是在森林生态监测、环境污染源追踪应用场景中，无人机集群技术更是展现出了其独特的价值。
2、尽管无人机集群技术在环境监测领域展现出了巨大的潜力，但传统技术在实际应用中仍存在诸多不足，首先，传统无人机集群系统在信息共享和协作方面存在局限性，难以实现高效、实时的数据交换与任务协同，导致监测效率和准确性受限，其次，在面对复杂多变的监测环境时，传统无人机集群系统缺乏足够的自主性和灵活性，难以快速适应环境变化并做出相应调整，特别是在无人机出现故障和电量不足的紧急情况下，传统系统往往无法及时有效地进行任务重分配和位置调整，导致监测任务中断或延误...
【技术保护点】
1.无人机多传感器环境监测的实时反馈系统，其特征在于，该系统包括：无人机集群构建、多传感器数据融合模块、实时反馈与协同控制模块以及故障应对与自主调整模块：
2.根据权利要求1所述的无人机多传感器环境监测的实时反馈系统，其特征在于，所述无人机集群中环境监测传感器包括：
3.根据权利要求1所述的无人机多传感器环境监测的实时反馈系统，其特征在于，所述多传感器数据融合模块采用动态融合公式对处理后的多源数据进行融合，设对齐并关联的多源数据为，引入动态影响因子，以及可靠性系数，通过动态可靠融合公式将数据进行融合，计算公式为：。
4.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.无人机多传感器环境监测的实时反馈系统，其特征在于，该系统包括：无人机集群构建、多传感器数据融合模块、实时反馈与协同控制模块以及故障应对与自主调整模块：
2.根据权利要求1所述的无人机多传感器环境监测的实时反馈系统，其特征在于，所述无人机集群中环境监测传感器包括：
3.根据权利要求1所述的无人机多传感器环境监测的实时反馈系统，其特征在于，所述多传感器数据融合模块采用动态融合公式对处理后的多源数据进行融合，设对齐并关联的多源数据为，引入动态影响因子，以及可靠性系数，通过动态可靠融合公式将数据进行融合，计算公式为：。
4.根据权利要求1所述的无人机多传感器环境监测的实时反馈系统，其特征在于，所述实时反馈与协同控制模块中所接受的实时信息有位置信息、空气质量、温度、湿度和图像。
5.根据权利要求1所述的无人机多传感器环境监测的实时反馈系统，其特征在于，所述实时反馈与协同控制模块通过公式识别出污染员并分析其位置，设从无人机和传感器收集到多种环境参数数据，包括污染物浓度、风向、风速、温度、湿度，定义一个综合污染指数计算公式为：，其中，、、、是权重系数，是一个参考风向，当综合污染指数超过预设的阈值时，触发污染源疑似判断，且，表示综合污染指数随时间呈上升趋势，认为存在污染源，进一步分析污染源的位置，设无人机的位置坐标为，计算每个无人机位置处的污染贡献值，计算公式为：，其中是无人机与其他无人机之间的距离，对所有无人机的污染贡献值进行求和并归一化，公式为：，当在某个区域的值明显高于其他区域时，判断该区域为污染源的位置。
6.根据权利要求1所述的无人机多传感器环境监测的实时反馈系统，其特征在于，所述实时反馈与协同控制模块通过公式计算受灾范围，设从无人机和传感器收集到以下数据：受灾区域内多个点的灾害强度指标值、无人机与各测量点的距离、以及无人机的高度，定义一个灾害影响因子，计算公式为：，其中，和是调节系数，给定的灾害强度阈值，确定灾害范围的边界条件，，认为该点处于灾害范围内，估算灾害范围的面积，在三维空间中对满足边界条件的点进行积分，以无人机为中心建立极坐标系，灾害范围面积近似估算为：，其中，和是根据边界条件确定的距离范围，对于每个角度，通过求解方程来确定距离的范围。
7.根据权利要求1所述的无人机多传感器环境监测的实时反馈系统，其特征在于，所述实时反馈...
【专利技术属性】
技术研发人员：周磊，周泽陆，耿何宇，成小烽，刘文中，张剑南，
申请(专利权)人：江苏泽陆科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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