摘要
本发明涉及一种考虑天气风险的无人机控制方法,包括步骤:实时采集无人机飞行环境数据,同步接收云层演变图谱及地面雷达的风切变预警信号,处理得到多模态气象数据;预测未来2‑5分钟航迹区域内的风暴强度分布,并生成三维威胁等级栅格地图;针对常规气象风险,构建威胁等级‑规避策略映射表,判断威胁等级,并调用相应的规避策略,指导无人机执行相应规避动作;遭遇极端情况时,激活抗干扰导航模式,通过转速‑俯仰角协同控制,增强飞行稳定性,触发备降应急协议;完成规避动作后,结合时空约束重新规划飞行路径,合理调整飞行速度。本发明还涉及一种考虑天气风险的无人机控制系统。本发明能够提高无人机在复杂天气条件下的飞行安全性与稳定性。
技术关键词
时空卷积神经网络
改进型遗传算法
栅格地图
耦合动力学模型
无人机控制方法
气象
飞行控制模块
策略决策单元
采集无人机
无人机控制系统
地图构建单元
系统数据处理
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四旋翼
风速计
数据处理单元
天气
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集成学习模型
时空卷积神经网络
参数
扩展卡尔曼滤波器
六自由度运动
生成三维空间
飞行状态监测
飞行状态数据