一种无人机测量方法、系统、电子设备及介质技术方案

本发明专利技术适用于无人机技术领域，提供了一种无人机测量方法、系统、电子设备及介质，该方法包括：获取无人机的历史高度数据和测量数据，所述测量数据包括激光测量数据、毫米波测量数据、加速度测量数据；根据所述加速度测量数据分别对所述激光测量数据和所述毫米波测量数据进行姿态修正处理，得到目标激光数据和目标毫米波数据；根据所述历史高度数据对所述无人机的高度进行预测，获取预测高度数据；根据所述预测高度数据对所述目标激光数据和所述目标毫米数据进行融合处理，生成目标测量结果；通过采用该方法解决了现有技术中无人机测量测量精度较低和准确度较低的问题。测量精度较低和准确度较低的问题。测量精度较低和准确度较低的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种无人机测量方法、系统、电子设备及介质


[0001]本专利技术涉及无人机
，尤其涉及一种无人机测量方法、系统、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]随着科技的进步和人工智能的高速发展，无人机技术与应用已经成为人们研究的热点。无人机的低成本性、高灵活性及其与其他技术的结合，使得其在越来越多的领域内得到应用，比如植被保护、电力巡检、灾害救援等。在这些领域内应用无人机，既突破了传统手段的局限性，又可以大大减少人力成本。而这些应用中，需要无人机实时准确测定距离地面的高度，以便无人机能够在确定的距离范围内完成准确的升降、以及稳定在确定的高度上进行高效的工作。然而，受测量装置和测量方式的影响，无人机高度测量存在测量精度较低以及测量准确度较低的问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种无人机测量方法、系统、电子设备及介质，以解决现有技术中无人机测量测量精度较低和准确度较低的问题。
[0004]本专利技术提供的无人机测量方法，包括：
[0005]获取无人机的历史高度数据和测量数据，所述测量数据包括激光测量数据、毫米波测量数据、加速度测量数据；
[0006]根据所述加速度测量数据分别对所述激光测量数据和所述毫米波测量数据进行姿态修正处理，得到目标激光数据和目标毫米波数据；
[0007]根据所述历史高度数据对所述无人机的高度进行预测，获取预测高度数据；
[0008]根据所述预测高度数据对所述目标激光数据和所述目标毫米数据进行融合处理，生成目标测量结果。
[0009]可选的，所述根据预测高度数据对所述目标激光测量数据和所述目标毫米波数据进行融合处理，得到目标测量结果包括：
[0010]将所述预测高度与第一预设高度进行比对，获取第一比对结果；
[0011]根据所述第一比对结果设置激光权重和毫米波权重，并根据所述激光权重和所述毫米波权重对所述目标激光测量数据和所述目标毫米波数据进行融合处理，得到所述目标测量结果。
[0012]可选的，所述根据所述预测高度数据对所述目标激光数据和所述目标毫米数据进行融合处理，得到目标测量结果还包括：
[0013]获取视觉测量数据，并根据所述加速度数据对所述视觉测量数据进行姿态修正处理，得到目标视觉数据；
[0014]根据所述预测高度数据对所述目标激光数据、所述目标毫米波数据和所述目标视觉数据进行融合处理，得到所述目标测量结果。
[0015]可选的，所述根据所述预测高度数据对所述目标激光数据、所述目标毫米波数据和所述目标视觉数据进行融合处理，得到所述目标测量结果包括：
[0016]将所述预测高度数据与第二预设高度进行比对，获取第二比对结果；
[0017]根据所述第二比对结果设置激光参数、毫米波参数和视觉参数，并根据所述激光参数、所述毫米波参数和所述视觉参数对所述目标激光数据、所述目标毫米波数据和所述目标视觉数据进行融合处理，得到目标测量结果。
[0018]可选的，所述根据所述历史高度数据对所述无人机的高度进行预测，得到预测高度数据包括；
[0019]获取所述历史高度数据的测量时间和目标时间，根据所述测量时间和所述历史高度数据获取所述历史高度数据的趋势数据；
[0020]根据所述目标时间和所述趋势数据对所述无人机的高度进行预测，得到预测高度数据。
[0021]可选的，所述获取无人机的历史高度数据和测量数据之前还包括：
[0022]获取所述无人机的测量周期和所述测量数据的数据量，并根据所述测量周期和所述数据量对所述测量数据进行有效性判定，获取判定结果；
[0023]若所述判定结果为异常，则获取异常数据，并根据所述异常数据对所述无人机的测量数据进行降级处理，并根据降级处理后的测量数据获取所述无人机的高度测量结果；
[0024]若所述判定结果为正常，则根据所述加速度测量数据对所述激光测量数据和所述毫米波数据进行姿态修正处理。
[0025]本专利技术还提供了一种无人机测量系统，包括：
[0026]数据获取模块，用于获取无人机的历史高度数据和测量数据，所述测量数据包括激光测量数据、毫米波测量数据、加速度测量数据；
[0027]数据修正模块，用于根据所述加速度测量数据分别对所述激光测量数据和所述毫米波测量数据进行姿态修正处理，得到目标激光数据和目标毫米波数据；
[0028]数据预测模块，用于根据所述历史高度数据对所述无人机的高度进行预测，获取预测高度数据；
[0029]数据融合模块，用于根据所述预测高度数据对所述目标激光数据和所述目标毫米数据进行融合处理，生成目标测量结果，所述数据获取模块、所述数据修正模块和所述数据预测模块和所述数据融合模块相连接。
[0030]可选的，所述数据获取模块还包括：
[0031]激光传感器，用于获取所述无人机的激光测量数据；
[0032]毫米波传感器，用于获取所述无人机的毫米波测量数据；
[0033]加速度传感器，用于获取所述无人机的加速度测量数据。
[0034]本专利技术还提供一种电子设备，包括：处理器及存储器；
[0035]所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述电子设备执行所述无人机测量方法。
[0036]本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述无人机测量方法。
[0037]如上所述，本专利技术提供了一种无人机测量方法、系统、电子设备及介质，具有以下
有益效果：首先通过获取无人机的历史高度数据、激光测量数据、毫米波测量数据、加速度测量数据；然后根据加速度测量数据分别对激光测量数据和毫米波测量数据进行姿态修正处理，得到目标激光数据和目标毫米波数据；再根据历史高度数据对无人机的高度进行预测，获取预测高度数据；根据预测高度数据对目标激光数据和目标毫米数据进行融合处理，生成目标测量结果；通过采用加速度测量数据对激光测量数据和毫米波测量数据进行姿态修正处理，从而使得在此基础上得到目标测量结果准确度更高，通过采用将目标激光数据和目标毫米波数据融合处理的方式，避免了激光高度表测量量程小、雷达高度表死区大以及毫米波低高度精度低等问题；进而解决了现有技术中无人机高度测量精度低以及准确度低的问题。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0039]图1是本专利技术实施例中无人机测量方法的流程示意图；
[0040]图2是本专利技术实施例中目标测量结果的获取方法的一流程示意图；
[0041]图3是本专利技术实施例中目标测量结果的获取方法的另一流程示意图；
[0042]图4是本专利技术实施例中无人机测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人机测量方法，其特征在于，包括：获取无人机的历史高度数据和测量数据，所述测量数据包括激光测量数据、毫米波测量数据、加速度测量数据；根据所述加速度测量数据分别对所述激光测量数据和所述毫米波测量数据进行姿态修正处理，得到目标激光数据和目标毫米波数据；根据所述历史高度数据对所述无人机的高度进行预测，获取预测高度数据；根据所述预测高度数据对所述目标激光数据和所述目标毫米数据进行融合处理，生成目标测量结果。2.根据权利要求1所述的无人机测量方法，其特征在于，所述根据预测高度数据对所述目标激光测量数据和所述目标毫米波数据进行融合处理，得到目标测量结果包括：将所述预测高度与第一预设高度进行比对，获取第一比对结果；根据所述第一比对结果设置激光权重和毫米波权重，并根据所述激光权重和所述毫米波权重对所述目标激光测量数据和所述目标毫米波数据进行融合处理，得到所述目标测量结果。3.根据权利要求1所述的无人机测量方法，其特征在于，所述根据所述预测高度数据对所述目标激光数据和所述目标毫米数据进行融合处理，得到目标测量结果还包括：获取视觉测量数据，并根据所述加速度数据对所述视觉测量数据进行姿态修正处理，得到目标视觉数据；根据所述预测高度数据对所述目标激光数据、所述目标毫米波数据和所述目标视觉数据进行融合处理，得到所述目标测量结果。4.根据权利要求3所述的无人机测量方法，其特征在于，所述根据所述预测高度数据对所述目标激光数据、所述目标毫米波数据和所述目标视觉数据进行融合处理，得到所述目标测量结果包括：将所述预测高度数据与第二预设高度进行比对，获取第二比对结果；根据所述第二比对结果设置激光参数、毫米波参数和视觉参数，并根据所述激光参数、所述毫米波参数和所述视觉参数对所述目标激光数据、所述目标毫米波数据和所述目标视觉数据进行融合处理，得到目标测量结果。5.根据权利要求1所述的无人机测量方法，其特征在于，所述根据所述历史高度数据对所述无人机的高度进行预测，得到预测高度数据包括；获取所述历史高度数据的测量时间和目标时间，根据所述测量时间和所述历史高度数据获取所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘东，郭亮，徐大勇，薛松柏，张国伟，陈秋润，
申请(专利权)人：浙江吉利控股集团有限公司，
类型：发明
国别省市：