本技術(shù)涉及無人機及大數(shù)據(jù)，具體而言，涉及一種面向無人機集群的多源融合定位方法、系統(tǒng)和介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、無人機因其靈活性和高效性，在各個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。例如，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，無人機可以用于種植、農(nóng)藥噴灑等，提高了工作效率并減少了人力成本。無人機主要依靠全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（gnss）進行定位，但在信號遮擋或干擾環(huán)境下會出現(xiàn)定位不準或失效的問題。在沒有g(shù)nss信號的環(huán)境中，如室內(nèi)或地下，無人機自主導航技術(shù)仍需進一步完善?。

2、當前的無人機導航技術(shù)仍不夠完善，定位準確度存在明顯偏差，受環(huán)境因素影響過大，缺乏一種多元融合定位技術(shù)方法。

3、針對上述問題，目前丞待有效的技術(shù)解決方案。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)的目的在于提供一種面向無人機集群的多源融合定位方法、系統(tǒng)和介質(zhì)，可以通過獲取飛行狀態(tài)信息獲得多個符合飛行軌跡的無人機的多源定位信息，處理獲得無人機導航數(shù)據(jù)控制無人機飛行，根據(jù)飛行結(jié)果獲得多源定位準確度指數(shù)，進行修正處理獲得多源定位準確度修正指數(shù)，與預(yù)設(shè)準確度指數(shù)進行對比，判斷無人機的多源定位準確度是否滿足要求。本技術(shù)綜合考慮各數(shù)據(jù)源的優(yōu)勢，彌補單一數(shù)據(jù)源在定位精度上的不足，提高整體定位精度，通過多源信息融合、實時性監(jiān)控、準確度評估與修正以及提高系統(tǒng)魯棒性等方面的優(yōu)勢，為無人機及其他領(lǐng)域的定位導航提供了更加可靠和高效的解決方案。

2、本技術(shù)提供了一種面向無人機集群的多源融合定位方法，包括以下步驟：

3、獲取預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)多個無人機的飛行狀態(tài)信息并提取飛行軌跡圖像特征，與預(yù)設(shè)軌跡圖像特征進行對比，獲得多個符合飛行軌跡的無人機的多源定位信息；

4、根據(jù)所述多源定位信息提取衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)、慣性導航數(shù)據(jù)和雷達測距數(shù)據(jù)，通過預(yù)設(shè)融合定位模型進行處理，獲得無人機導航數(shù)據(jù)并發(fā)送至控制系統(tǒng)控制無人機飛行；

5、獲取飛行結(jié)果進行處理，獲得多源定位準確度指數(shù)；

6、獲取所述多個符合飛行軌跡的無人機的多源定位平均準確度指數(shù)對所述多源定位準確度指數(shù)進行修正處理，獲得多源定位準確度修正指數(shù)；

7、根據(jù)所述多源定位準確度修正指數(shù)與預(yù)設(shè)準確度指數(shù)進行對比，判斷無人機的多源定位準確度是否滿足要求。

8、其中，在本技術(shù)所述的一種面向無人機集群的多源融合定位方法中，所述獲取預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)多個無人機的飛行狀態(tài)信息并提取飛行軌跡圖像特征，與預(yù)設(shè)軌跡圖像特征進行對比，獲得多個符合飛行軌跡的無人機的多源定位信息，具體為：

9、獲取預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)多個無人機的飛行狀態(tài)信息并提取飛行軌跡圖像特征；

10、將所述飛行軌跡圖像特征與預(yù)設(shè)軌跡圖像特征進行對比，獲得軌跡相似度數(shù)據(jù)；

11、將所述軌跡相似度數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)相似度閾值進行對比；

12、若軌跡相似度數(shù)據(jù)大于或等于相似度閾值，則獲得多個符合飛行軌跡的無人機的多源定位信息。

13、其中，在本技術(shù)所述的一種面向無人機集群的多源融合定位方法中，所述根據(jù)所述多源定位信息提取衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)、慣性導航數(shù)據(jù)和雷達測距數(shù)據(jù)，通過預(yù)設(shè)融合定位模型進行處理，獲得無人機導航數(shù)據(jù)并發(fā)送至控制系統(tǒng)控制無人機飛行，包括：

14、根據(jù)所述多源定位信息提取衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)、慣性導航數(shù)據(jù)和雷達測距數(shù)據(jù)；

15、所述衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)包括經(jīng)緯度數(shù)據(jù)、高度數(shù)據(jù)和航向數(shù)據(jù)；

16、所述慣性導航數(shù)據(jù)包括加速度數(shù)據(jù)、角速度數(shù)據(jù)和姿態(tài)數(shù)據(jù)；

17、所述雷達測距數(shù)據(jù)包括距離數(shù)據(jù)、角度數(shù)據(jù)、速度數(shù)據(jù)和回波強度數(shù)據(jù)；

18、根據(jù)所述衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)、慣性導航數(shù)據(jù)和雷達測距數(shù)據(jù)通過預(yù)設(shè)融合定位模型進行處理，獲得無人機導航數(shù)據(jù)并發(fā)送至控制系統(tǒng)控制無人機飛行。

19、其中，在本技術(shù)所述的一種面向無人機集群的多源融合定位方法中，所述獲取飛行結(jié)果進行處理，獲得多源定位準確度指數(shù)，具體為：

20、獲取飛行結(jié)果提取衛(wèi)星定位偏移度數(shù)據(jù)、慣性導航漂移度數(shù)據(jù)和雷達測距偏差度數(shù)據(jù)；

21、根據(jù)所述衛(wèi)星定位偏移度數(shù)據(jù)、慣性導航漂移度數(shù)據(jù)和雷達測距偏差度數(shù)據(jù)通過預(yù)設(shè)定位準確度評測模型進行處理，獲得多源定位準確度指數(shù)。

22、其中，在本技術(shù)所述的一種面向無人機集群的多源融合定位方法中，所述獲取所述多個符合飛行軌跡的無人機的多源定位平均準確度指數(shù)對所述多源定位準確度指數(shù)進行修正處理，獲得多源定位準確度修正指數(shù)，具體為：

23、獲取所述多個符合飛行軌跡的無人機的多個多源定位準確度指數(shù)并處理，獲得多源定位平均準確度指數(shù)；

24、根據(jù)所述多源定位平均準確度指數(shù)通過預(yù)設(shè)準確度修正模型對所述多源定位準確度指數(shù)進行修正處理，獲得多源定位準確度修正指數(shù)。

25、其中，在本技術(shù)所述的一種面向無人機集群的多源融合定位方法中，所述根據(jù)所述多源定位準確度修正指數(shù)與預(yù)設(shè)準確度指數(shù)進行對比，判斷無人機的多源定位準確度是否滿足要求，具體為：

26、根據(jù)所述多源定位準確度修正指數(shù)與預(yù)設(shè)準確度指數(shù)進行對比，獲得準確度指數(shù)偏差率；

27、根據(jù)所述準確度指數(shù)偏差率與預(yù)設(shè)指數(shù)偏差率閾值進行對比；

28、若準確度指數(shù)偏差率大于或等于指數(shù)偏差率閾值，則無人機定位偏差過大，多源定位準確度不滿足要求；

29、若準確度指數(shù)偏差率小于指數(shù)偏差率閾值，則無人機定位偏差在可接受范圍內(nèi)，多源定位準確度滿足要求。

30、第二方面，本技術(shù)提供了一種面向無人機集群的多源融合定位系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：存儲器及處理器，所述存儲器中包括一種面向無人機集群的多源融合定位方法的程序，所述一種面向無人機集群的多源融合定位方法的程序被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)以下步驟：

31、獲取預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)多個無人機的飛行狀態(tài)信息并提取飛行軌跡圖像特征，與預(yù)設(shè)軌跡圖像特征進行對比，獲得多個符合飛行軌跡的無人機的多源定位信息；

32、根據(jù)所述多源定位信息提取衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)、慣性導航數(shù)據(jù)和雷達測距數(shù)據(jù)，通過預(yù)設(shè)融合定位模型進行處理，獲得無人機導航數(shù)據(jù)并發(fā)送至控制系統(tǒng)控制無人機飛行；

33、獲取飛行結(jié)果進行處理，獲得多源定位準確度指數(shù)；

34、獲取所述多個符合飛行軌跡的無人機的多源定位平均準確度指數(shù)對所述多源定位準確度指數(shù)進行修正處理，獲得多源定位準確度修正指數(shù)；

35、根據(jù)所述多源定位準確度修正指數(shù)與預(yù)設(shè)準確度指數(shù)進行對比，判斷無人機的多源定位準確度是否滿足要求。

36、其中，在本技術(shù)所述的一種面向無人機集群的多源融合定位系統(tǒng)中，所述獲取預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)多個無人機的飛行狀態(tài)信息并提取飛行軌跡圖像特征，與預(yù)設(shè)軌跡圖像特征進行對比，獲得多個符合飛行軌跡的無人機的多源定位信息，具體為：

37、獲取預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)多個無人機的飛行狀態(tài)信息并提取飛行軌跡圖像特征；

38、將所述飛行軌跡圖像特征與預(yù)設(shè)軌跡圖像特征進行對比，獲得軌跡相似度數(shù)據(jù)；

39、將所述軌跡相似度數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)相似度閾值進行對比；

40、若軌跡相似度數(shù)據(jù)大于或等于相似度閾值，則獲得多個符合飛行軌跡的無人機的多源定位信息。

41、其中，在本技術(shù)所述的一種面向無人機集群的多源融合定位系統(tǒng)中，所述根據(jù)所述多源定位信息提取衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)、慣性導航數(shù)據(jù)和雷達測距數(shù)據(jù)，通過預(yù)設(shè)融合定位模型進行處理，獲得無人機導航數(shù)據(jù)并發(fā)送至控制系統(tǒng)控制無人機飛行，包括：

42、根據(jù)所述多源定位信息提取衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)、慣性導航數(shù)據(jù)和雷達測距數(shù)據(jù)；

43、所述衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)包括經(jīng)緯度數(shù)據(jù)、高度數(shù)據(jù)和航向數(shù)據(jù)；

44、所述慣性導航數(shù)據(jù)包括加速度數(shù)據(jù)、角速度數(shù)據(jù)和姿態(tài)數(shù)據(jù)；

45、所述雷達測距數(shù)據(jù)包括距離數(shù)據(jù)、角度數(shù)據(jù)、速度數(shù)據(jù)和回波強度數(shù)據(jù)；

46、根據(jù)所述衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)、慣性導航數(shù)據(jù)和雷達測距數(shù)據(jù)通過預(yù)設(shè)融合定位模型進行處理，獲得無人機導航數(shù)據(jù)并發(fā)送至控制系統(tǒng)控制無人機飛行。

47、第三方面，本技術(shù)還提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)中包括一種面向無人機集群的多源融合定位方法程序，所述一種面向無人機集群的多源融合定位方法程序被處理器執(zhí)行時，實現(xiàn)如上述任一項所述的一種面向無人機集群的多源融合定位方法的步驟。

48、由上可知，本技術(shù)實施例提供的一種面向無人機集群的多源融合定位方法、系統(tǒng)和介質(zhì)，通過獲取預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)多個無人機的飛行狀態(tài)信息并提取飛行軌跡圖像特征，獲得多個符合飛行軌跡的無人機的多源定位信息，提取衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)、慣性導航數(shù)據(jù)和雷達測距數(shù)據(jù)，通過預(yù)設(shè)融合定位模型進行處理，獲得無人機導航數(shù)據(jù)并發(fā)送至控制系統(tǒng)控制無人機飛行，獲取飛行結(jié)果進行處理，獲得多源定位準確度指數(shù)，獲取所述多個符合飛行軌跡的無人機的多源定位平均準確度指數(shù)對所述多源定位準確度指數(shù)進行修正處理，獲得多源定位準確度修正指數(shù)，與預(yù)設(shè)準確度指數(shù)進行對比，判斷無人機的多源定位準確度是否滿足要求。本技術(shù)通過同時利用衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)、慣性導航數(shù)據(jù)和雷達測距數(shù)據(jù)等多源信息，充分發(fā)揮了每種數(shù)據(jù)源在特定場景下的優(yōu)勢，彌補單一數(shù)據(jù)源在定位精度上的不足，提高整體定位精度，引入了多源定位準確度評估機制，通過計算多源定位準確度指數(shù)，對定位系統(tǒng)的性能進行量化評估，通過多源信息融合、實時性監(jiān)控、準確度評估與修正以及提高系統(tǒng)魯棒性等方面的優(yōu)勢，為無人機及其他領(lǐng)域的定位導航提供了更加可靠和高效的解決方案。

49、本技術(shù)的其他特征和優(yōu)點將在隨后的說明書闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本技術(shù)實施例了解。本技術(shù)的目的和其他優(yōu)點可通過在所寫的說明書以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)和獲得。