一种无人机定位方法、装置及其设备与流程

1.本技术涉及无人机定位领域，特别是一种无人机定位方法、装置及其设备。


背景技术：

2.无人机技术在近年来取得了长足的发展，无人机已经成为了广泛应用的机器人技术。无人机的定位是其重要的技术组成部分，它决定了无人机的飞行精度和安全性。
3.目前，无人机的定位方法主要有两种：一种是基于信标定位的方法，另一种是基于卫星定位系统的方法。基于信标定位的方法需要在飞行区域内部署大量的信标，通过接收信标的信号来确定无人机的位置。这种方法的缺点在于需要在飞行区域内部署大量的信标，成本较高，并且无法在开放环境中使用。
4.基于卫星定位系统的方法则利用卫星定位系统(gps)来确定无人机的位置。这种方法不需要在飞行区域内部署信标，可以在开放环境中使用，并且成本较低。但是，gps信号可能会受到干扰，导致定位精度降低。
5.为了解决这些问题，有必要发明一种新的无人机定位方法。


技术实现要素：

6.有鉴于此，本技术提供了一种无人机定位方法及装置，用于提高无人机定位的准确率。
7.为了实现上述目的，现提出的方案如下：
8.一种无人机定位方法，包括：
9.获取目标无人机的位置信息，所述位置信息包括所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位；
10.计算所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位的误差值；
11.判断所述误差值是否不大于预设阈值；
12.若是，则将所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位输入位置修正模型，得到所述位置修正模型输出的修正定位；
13.其中，所述位置修正模型以样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位作为训练样本，以样本无人机的修正定位作为训练标签训练得到。
14.可选的，计算所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位的误差值，包括：
15.利用卡尔曼滤波算法计算所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位的误差值。
16.可选的，该方法还包括：
17.若所述误差值大于所述预设阈值，则重新返回获取目标无人机的位置信息。
18.可选的，所述位置修正模型包括：输入层、定位处理层和位置修正层；
19.所述位置修正模型的训练过程，包括：
20.通过输入层，获取样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位；
21.通过定位处理层，对样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位进行处理，得到位置特征；
22.通过位置修正层，基于所述位置特征确定样本无人机的修正定位；
23.利用损失函数对确定的样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位与所述样本无人机的修正定位标签的差值进行计算，得到定位修正损失值；
24.根据所述定位修正损失值，更新位置修正模型的参数。
25.可选的，在所述位置修正模型的训练过程之前，还包括：
26.将所述样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位进行除杂处理，将除杂处理后的样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位作为新的训练样本。
27.一种无人机定位装置，包括：
28.位置获取模块，用于获取目标无人机的位置信息，所述位置信息包括所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位；
29.误差计算模块，用于计算所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位的误差值；
30.阈值判断模块，用于判断所述误差值是否不大于预设阈值；
31.位置修正模块，用于当所述误差值小于预设阈值时，则将所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位输入位置修正模型，得到所述位置修正模型输出的修正定位；
32.其中，所述位置修正模型以样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位作为训练样本，以样本无人机的修正定位作为训练标签训练得到。
33.可选的，所述误差计算模块，包括：
34.第一误差计算子模块，用于利用卡尔曼滤波算法计算所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位的误差值。
35.可选的，所述位置修正模块还包括训练子模块，所述训练模块包括：输入层、定位处理层和位置修正层；
36.所述训练子模块，用于通过输入层，获取样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位；
37.通过定位处理层，对样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位进行处理，得到位置特征；
38.通过位置修正层，基于所述位置特征确定样本无人机的修正定位；
39.利用损失函数对确定的样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位与所述样本无人机的修正定位标签的差值进行计算，得到定位修正损失值；
40.根据所述定位修正损失值，更新位置修正模型的参数。
41.可选的，所述位置修正模块还包括除杂子模块：
42.所述除杂子模块，用于在执行训练子模块之前，将所述样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位进行除杂处理，将除杂处理后的样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位作为新的训练样本。
43.一种无人机定位设备，包括存储器和处理器；
44.所述存储器，用于存储程序；
45.所述处理器，用于执行所述程序，实现前述无人机定位方法的各个步骤。
46.从上述的技术方案可以看出，本技术实施例提供的一种无人机定位方法、装置及设备，通过获取无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位，并根据卫星定位、地面基站定位、通信网络定位计算彼此之间的误差值，当误差值小于预设阈值时，将卫星定位、地面基站定位、通信网络定位输入训练好的位置修正模型，并输出修正定位，修正定位可以作为当前无人机的真实定位，相比于现有技术通过单个卫星定位来确定当前位置，本技术利用卫星定位、地面基站定位、通信网络定位来确定当前无人机的位置，可以有效避免在实际应用环境中的某一定位信号不通畅的同时，通过多个定位数据进一步提高无人机的定位精准性。
附图说明
47.图1为本技术实施例提供的一种无人机定位方法流程图；
48.图2为本技术实施例提供的一种无人机定位计算流程图；
49.图3为本技术实施例提供的一种无人机定位装置结构示意图；
50.图4为本技术实施例公开的一种无人机定位设备的硬件结构框图。
具体实施方式
51.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
52.图1为本技术实施例提供的一种无人机定位方法，该方法可以包括以下步骤：
53.步骤s100、获取目标无人机的位置信息。
54.具体的，位置信息包括目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位，可以分别通过互联网、gps定位系统、地面基站及信标等途径获取。
55.步骤s110、计算所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位的误差值。
56.具体的，误差值可以将卫星定位、地面基站定位、通信网络定位与实际真实定位之间的差别数据化，可以通过计算的方式获取目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位的误差值。
57.步骤s120、判断所述误差值是否不大于预设阈值。
58.具体的，可以通过做商或做差的方式对误差值与预设阈值进行判断，预设阈值可以是0或1，或一定范围内的数值。
59.步骤s130、将所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位输入位置修正模型，得到所述位置修正模型输出的修正定位。
60.具体的，位置修正模型以样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位作为训练样本，以样本无人机的修正定位作为训练标签训练得到，当误差值不大于预设阈值时，将目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位输入训练好的位置修正模型，
得到位置修正模型输出的修正定位。
61.在上述实施例中，本技术通过利用卫星定位、地面基站定位、通信网络定位计算误差值，并对误差值进行判断，防止某一定位数据出现错误，再将卫星定位、地面基站定位、通信网络定位输入位置修正模型得到修正定位，从而确定当前无人机的实际位置，可以有效避免在实际应用环境中的某一定位信号不通畅出现错误的同时，通过多个定位数据进一步提高无人机的定位精准性。
62.下面对步骤s110、计算所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位的误差值的过程进行介绍，该过程可以包括：
63.利用卡尔曼滤波算法计算所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位的误差值。
64.具体的，卡尔曼滤波(kalmanfiltering)算法是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法，能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理，kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法，在通信，导航，制导与控制等多领域得到了较好的应用，可以通过卡尔曼滤波算法计算目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位的误差值，如图2所示，该过程可以包括如下步骤：
65.步骤s111、利用卡尔曼滤波算法计算卫星定位，得到卫星预估定位。
66.步骤s112、利用卡尔曼滤波算法计算地面基站定位，得到地面基站预估定位。
67.步骤s113、利用卡尔曼滤波算法计算通信网络定位，通信网络预估定位。
68.步骤s114、将卫星预估定位和卫星定位相减或相除，得到第一误差值。
69.步骤s115、将地面基站定位和地面基站预估定位相减或相除，得到第二误差值。
70.步骤s116、将通信网络定位和网络预估定位相减或相除，得到第三误差值，并判断第一误差值、第二误差值、第三误差值是否不大于预设阈值。
71.在本技术的一些实施例中，还可以包括如下步骤：
72.若所述误差值大于所述预设阈值，则重新返回获取目标无人机的位置信息。
73.具体的，当误差值大于预设阈值时，可以返回执行步骤s100、获取目标无人机的位置信息。
74.在本技术的一些实施例中，下面对步骤s130中的位置修正模型进行介绍，位置修正模型可以包括：输入层、定位处理层和位置修正层，位置修正模型的训练过程，可以包括：
75.步骤s131、通过输入层，获取样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位。
76.步骤s132、通过定位处理层，对样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位进行处理，得到位置特征。
77.步骤s133、通过位置修正层，基于所述位置特征确定样本无人机的修正定位。
78.步骤s134、利用损失函数对确定的样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位与所述样本无人机的修正定位标签的差值进行计算，得到定位修正损失值。
79.步骤s135、根据所述定位修正损失值，更新位置修正模型的参数。
80.进一步的，在对位置修正模型的训练过程之前，还可以包括：
81.步骤s136、将所述样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位进行除杂处理，将除杂处理后的样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位作为新的训练
样本。
82.下面对本技术实施例提供的无人机定位装置进行描述，下文描述的无人机定位装置与上文描述的无人机定位方法可相互对应参照。
83.如图3所示，其公开了一种无人机定位装置的结构示意图，该无人机定位装置可以包括：
84.位置获取模块11，用于获取目标无人机的位置信息，所述位置信息包括所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位；
85.误差计算模块12，用于计算所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位的误差值；
86.阈值判断模块13，用于判断所述误差值是否不大于预设阈值；
87.位置修正模块14，用于当所述误差值小于预设阈值时，则将所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位输入位置修正模型，得到所述位置修正模型输出的修正定位；
88.其中，所述位置修正模型以样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位作为训练样本，以样本无人机的修正定位作为训练标签训练得到。
89.可选的，所述误差计算模块，可以包括：
90.第一误差计算子模块，用于利用卡尔曼滤波算法计算所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位的误差值。
91.可选的，所述位置修正模块还可以包括训练子模块，所述训练模块包括：输入层、定位处理层和位置修正层；
92.所述训练子模块，用于通过输入层，获取样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位；
93.通过定位处理层，对样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位进行处理，得到位置特征；
94.通过位置修正层，基于所述位置特征确定样本无人机的修正定位；
95.利用损失函数对确定的样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位与所述样本无人机的修正定位标签的差值进行计算，得到定位修正损失值；
96.根据所述定位修正损失值，更新位置修正模型的参数。
97.可选的，所述位置修正模块还可以包括除杂子模块：
98.所述除杂子模块，用于在执行训练子模块之前，将所述样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位进行除杂处理，将除杂处理后的样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位作为新的训练样本。
99.可选的，该装置还可以包括返回模块：
100.所述返回模块，用于当所述误差值大于所述预设阈值时，则重新返回执行位置获取模块11。
101.本技术实施例提供的无人机定位装置可应用于无人机定位设备。无人机定位设备可以是终端。图4示出了无人机定位设备的硬件结构框图，参照图4，无人机定位设备的硬件结构可以包括：至少一个处理器1，至少一个通信接口2，至少一个存储器3和至少一个通信总线4；
102.在本技术实施例中，处理器1、通信接口2、存储器3、通信总线4的数量为至少一个，且处理器1、通信接口2、存储器3通过通信总线4完成相互间的通信；
103.处理器1可能是一个中央处理器cpu，或者是特定集成电路asic(applicationspecificintegratedcircuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路等；
104.存储器3可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)等，例如至少一个磁盘存储器；
105.其中，存储器存储有程序，处理器可调用存储器存储的程序，所述程序用于：
106.获取目标无人机的位置信息，所述位置信息包括所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位；
107.计算所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位的误差值；
108.判断所述误差值是否不大于预设阈值；
109.若是，则将所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位输入位置修正模型，得到所述位置修正模型输出的修正定位；
110.其中，所述位置修正模型以样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位作为训练样本，以样本无人机的修正定位作为训练标签训练得到。
111.可选的，所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。
112.本技术实施例还提供一种存储介质，该存储介质可存储有适于处理器执行的程序，所述程序用于：
113.获取目标无人机的位置信息，所述位置信息包括所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位；
114.计算所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位的误差值；
115.判断所述误差值是否不大于预设阈值；
116.若是，则将所述目标无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位输入位置修正模型，得到所述位置修正模型输出的修正定位；
117.其中，所述位置修正模型以样本无人机的卫星定位、地面基站定位、通信网络定位作为训练样本，以样本无人机的修正定位作为训练标签训练得到。
118.可选的，所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。
119.最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
120.本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间可以相互组合，且相同相似部分互相参见即可。
121.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术
将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。