【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无人机应急控制系统领域，具体设计一种无人机在邻近高速公路空域飞行时的风险识别与应急方法。
技术介绍
1、近年来，随着四旋翼无人机技术的快速发展，在高速公路附近航行抓拍、应急监控等领域均展现了显著应用价值。相较于城市空域，该场景虽具有障碍物密度较低的地理特征优势，但无人机的飞行安全却面临双重风险：一方面，无人机需规避动态交通流与基础设施的物理碰撞；另一方面，高速公路密集的通信信号易引发无人机通信链路中断或导航信号失真，间接导致碰撞事故。此外，若无人机自身动力失效、控制故障等异常状态未及时预警，其坠毁轨迹可能直接侵入高速公路行车区域，极易引发灾难性二次事故。然而，在上述场景下，当前研究存在以下缺陷：现有研究多聚焦于无人机间或无人机与静态障碍物的碰撞规避，很少有技术针对高速公路动态场景构建复合风险模型，尤其缺乏对电磁干扰与物理碰撞的建模，例如中国专利cn 119577439 a公开了一种融合随机卷积数据增强与深度学习的无人机故障诊断方法与系统，该方法不仅存在上述问题，还依赖于海量数据样本的训练；此外，当前对无人机风险识别的研究中...
【技术保护点】
1.无人机在邻近高速公路空域飞行时的风险识别与应急方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的无人机在邻近高速公路空域飞行时的风险识别与应急方法，其特征在于，步骤S2中建立的六自由度动力学模型为：
3.根据权利要求2所述的无人机在邻近高速公路空域飞行时的风险识别与应急方法，其特征在于，步骤S2中接收操控员的摇杆信号后，将接收信号进行归一化，再通过转换矩阵，将摇杆信号转换为六自由度动力学模型所需的旋翼转速变化量，之后基于建立的六自由度动力学模型和旋翼转速变化量计算无人机各个状态的二阶微分变化值，通过对无人机各个状态的二阶微分变...
【技术特征摘要】
1.无人机在邻近高速公路空域飞行时的风险识别与应急方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的无人机在邻近高速公路空域飞行时的风险识别与应急方法，其特征在于，步骤s2中建立的六自由度动力学模型为：
3.根据权利要求2所述的无人机在邻近高速公路空域飞行时的风险识别与应急方法，其特征在于，步骤s2中接收操控员的摇杆信号后，将接收信号进行归一化，再通过转换矩阵，将摇杆信号转换为六自由度动力学模型所需的旋翼转速变化量，之后基于建立的六自由度动力学模型和旋翼转速变化量计算无人机各个状态的二阶微分变化值，通过对无人机各个状态的二阶微分变化值进行积分，获得无人机平衡状态下的速度、位置、姿态角速度和姿态角。
4.根据权利要求3所述的无人机在邻近高速公路空域飞行时的风险识别与应急方法，其特征在于，步骤s2中位置环的瞬时故障裕度为：
5.根据权利要求4所述的无人机在邻近高速公路空域飞行时的风险识别与应急方法，其特征在于，步骤s3中车队的物理安全边界的构建方法为：
6.根据权利要求5所述的无人机在邻近高速公路空域飞行时的风险识别与应急方法，其特征在于，步骤s3中电磁安全边界...
【专利技术属性】
技术研发人员：席建锋，李东恒，郑黎黎，孟凡运，庄肃岩，苗书祺，汤芷，刘冰，赵军龙，丁同强，张笑晗，严文，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：
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