【技术实现步骤摘要】
所属的技术人员知道，本申请可以实现为系统、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，还可以是硬件和软件结合的形式，本文一般称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，在一些实施例中，本申请还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是一一但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram),只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。在此基础上，可以对本申请进行多种替换和改进，这些均落入本申请的保护范围内。
技术介绍
1、目前无人机组网遥感规划目前面临的问题主要包括以下
2、一、无人机飞行平台与机载传感器的问题
3、稳定性不足：无人机飞行平台在复杂环境中容易出现稳定性问题，影响遥感数据的采集质量。
4、续航时间较短：续航时间的限制使得无人机在长时间遥感监测任务中难以持续工作，需要频繁更换电池或充电，降低了工作效率。
5、载荷不足：无人机平台的载荷能力有限，无法搭载足够数量和重量的传感器，限制了遥感监测任务的多样性和复杂性。
6、传感器适应性差：现有的无人机机载传感器无法完全适应复杂的外部环境，所获取的遥感数据质量往往因环境差异而受到影响。
7、二、数据处理与应用的问题
8、数据获取与处理难度大：无人机组网遥感观测能够获取大范围的超高分辨率数据，但数据的处理和分析需要耗费大量时间和计算资源。
9、数据解译滞后：滞后的遥感监测数据解译将无法及时指导相关决策和行动，降低了遥感监测的实用性和时效性。
10、算法与模型适用性有限：目前大部分算法或模型仅适用于特定研究或场景，无法具备稳定性、普适性和通用性，限制了其大面积应用与推广。
11、三、空中交通管理与安全问题
12、空域管理不规范：无人机组网遥感观测需要合理规划空域资源，但目前空中交通管理机制尚不完善，缺乏统一规划和有效管理。
13、飞行安全风险：无人机在飞行过程中可能受到大风、阴雨等恶劣天气的影响，同时可能与其他飞行器或障碍物发生碰撞，存在安全风险。
14、操作人员素质参差不齐：无人机操作人员需要具备安全飞行意识和遵守当地法律法规的素质，但目前操作人员素质参差不齐，增加了飞行安全风险。
15、四、协同规划与任务分配问题
16、缺乏组网协同规划：目前的无人机遥感多为单机作业，缺乏组网协同规划，导致作业效率有待提高。
17、任务分配不合理：在无人机组网遥感观测中，如何合理分配任务给每架无人机是一个复杂的问题，需要考虑无人机的续航能力、载荷能力、飞行速度等因素。
技术实现思路
1、本申请提供了一种无人机组网遥感规划方法及系统，用以提高遥感数据的获取效率和利用价值，降低作业成本和风险。
2、第一方面，提供了一种无人机组网遥感规划方法，包括以下步骤：
3、对每架无人机的航迹进行优化，得到单机最优飞行路径、最优飞行方向和最优任务起点；
4、基于所有单机最优飞行路径、最优飞行方向和最优任务起点，对多机组网任务进行分配，完成无人机组网任务遥感规划。
5、在上述技术方案中，通过对每架无人机的航迹进行优化，得到单机最优飞行路径、最优飞行方向和最优任务起点；基于所有单机最优飞行路径、最优飞行方向和最优任务起点，对多机组网任务进行分配，完成无人机组网任务遥感规划；实现了无人机在大区域内的高效、协同作业，不仅提高了遥感数据的获取效率和利用价值，还降低了作业成本和风险，具有广泛的应用前景和推广价值。
6、在一个具体可实施方案中，对每架无人机的航迹进行优化，得到单机最优飞行路径、最优飞行方向和最优任务起点的步骤，具体包括：
7、采用路径规划算法，结合路径规划因素，计算出每架无人机的最优飞行路径；
8、通过最小跨度算法，计算出每架无人机的最优飞行方向；
9、根据基于台站的任务起点选择准则，确定每架无人机的最优任务起点。
10、在一个具体可实施方案中，所述路径规划算法包括a*算法、rrt算法。
11、在一个具体可实施方案中，所述路径规划因素包括地形因素、障碍物因素。
12、在一个具体可实施方案中，基于所有单机最优飞行路径、最优飞行方向和最优任务起点，对多机组网任务进行分配，完成无人机组网任务遥感规划的步骤，具体包括：
13、基于所有单机最优飞行路径、最优飞行方向和最优任务起点，结合每架无人机往返于台站的航程，采用基于台站的无人机组网任务分配算法，对多机组网任务进行分配，完成无人机组网任务遥感规划。
14、在一个具体可实施方案中，基于台站的无人机组网任务分配算法包括聚类法、分布式任务分配法、蒙特卡洛算法、粒子群算法。
15、在一个具体可实施方案中，采用基于台站的无人机组网任务分配算法，对多机组网任务进行分配的步骤，具体包括：
16、基于多机组网任务因素，制定多机组网任务分配策略；
17、基于多机组网任务分配策略，通过动态调整无人机的作业区域和任务顺序，对无人机之间的协同作业进行任务分配；
18、利用基于台站的无人机组网任务分配算法对任务分配进行优化。
19、在一个具体可实施方案中，还包括：
20、对无人机采集的遥感数据进行处理，生成数字成果。
21、在一个具体可实施方案中，所述多机组网任务因素包括无人机的续航能力、作业效率以及任务需求。
22、第二方面，提供了一种无人机组网遥感规划系统，包括：
23、单机优化模块，用于对每架无人机的航迹进行优化，得到单机最优飞行路径、最优飞行方向和最优任务起点；
24、组网分配模块，用于基于所有单机最优飞行路径、最优飞行方向和最优任务起点，对多机组网任务进行分配，完成无人机组网任务遥感规划。
25、在上述技术方案中，通过对每本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种无人机组网遥感规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的无人机组网遥感规划方法，其特征在于，对每架无人机的航迹进行优化，得到单机最优飞行路径、最优飞行方向和最优任务起点的步骤，具体包括：
3.根据权利要求2所述的无人机组网遥感规划方法，其特征在于，所述路径规划算法包括A*算法、RRT算法。
4.根据权利要求3所述的无人机组网遥感规划方法，其特征在于，所述路径规划因素包括地形因素、障碍物因素。
5.根据权利要求4所述的无人机组网遥感规划方法，其特征在于，基于所有单机最优飞行路径、最优飞行方向和最优任务起点，对多机组网任务进行分配，完成无人机组网任务遥感规划的步骤，具体包括：
6.根据权利要求5所述的无人机组网遥感规划方法，其特征在于，基于台站的无人机组网任务分配算法包括聚类法、分布式任务分配法、蒙特卡洛算法、粒子群算法。
7.根据权利要求6所述的无人机组网遥感规划方法，其特征在于，采用基于台站的无人机组网任务分配算法，对多机组网任务进行分配的步骤，具体包括：
8.根据权利
9.根据权利要求8所述的无人机组网遥感规划方法，其特征在于，所述多机组网任务因素包括无人机的续航能力、作业效率以及任务需求。
10.一种无人机组网遥感规划系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种无人机组网遥感规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的无人机组网遥感规划方法，其特征在于，对每架无人机的航迹进行优化，得到单机最优飞行路径、最优飞行方向和最优任务起点的步骤，具体包括：
3.根据权利要求2所述的无人机组网遥感规划方法，其特征在于，所述路径规划算法包括a*算法、rrt算法。
4.根据权利要求3所述的无人机组网遥感规划方法，其特征在于，所述路径规划因素包括地形因素、障碍物因素。
5.根据权利要求4所述的无人机组网遥感规划方法，其特征在于，基于所有单机最优飞行路径、最优飞行方向和最优任务起点，对多机组网任务进行分配，完成无人机组网任务...
【专利技术属性】
技术研发人员：岳焕印，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：
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