基于模型轻量化技术的无人机自主导航系统的制作方法

本发明涉及无人机导航系统的，具体涉及基于模型轻量化技术的无人机自主导航系统。

背景技术：

1、模型轻量化技术是指通过一系列方法和策略，减少深度学习模型的大小、计算量和参数数量，从而达到在保持模型性能的同时，提高模型运行效率和速度的目的。

2、无人机资助导航系统是一种集成了多种传感器、导航算法和控制系统的技术系统，旨在使无人机能够实现自主、精确、安全地导航和飞行任务。这种系统允许无人机在没有人为干预的情况下，根据预设的任务目标和环境条件，完成自主飞行、路径规划、障碍物避开等功能。

3、公开号为cn116858213a的申请文件公开了无人机自主导航系统，包括自主导航系统和地面控制系统，自主导航系统包括rgbd相机、空中处理器、无线通信模块、飞行状态检测模块、3d图像建模处理器和存储模块。

4、现有技术中的导航系统无法及时判断巡检的安全性，导致无人机飞行的安全性较低。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提高无人机飞行的安全性，针对上述存在的不足，提出基于模型轻量化技术的无人机自主导航系统。

2、本发明采用如下技术方案：

3、基于模型轻量化技术的无人机自主导航系统，该系统包括无人机、通信模块、定位模块、安全判定模块；

4、所述无人机用于执行飞行指令；

5、所述通信模块用于实现地面控制站、无人机之间的相互通信；

6、所述定位模块用于提供无人机的全球位置信息；

7、所述安全判定模块通过模型轻量化处理无人机巡检时识别障碍物的图像模型以获得障碍物信息，基于障碍物信息判定无人机巡检的安全性，并将无人机巡检的安全性信息传输至地面控制站，所述地面控制站根据无人机巡检不同的安全性信息发送不同的飞行指令。

8、进一步的，所述安全判定模块包括障碍物检测子模块、天气信息获取子模块、电量信息获取子模块、任务信息获取子模块、权重指数设定子模块、安全性计算子模块、安全性判定子模块；

9、所述障碍物检测子模块通过模型轻量化处理无人机巡检时识别障碍物的图像模型以获得障碍物图像，基于障碍物图像得出障碍物信息，所述障碍物信息包括植物障碍指数、电气元件障碍指数、动态物障碍指数，并传输至安全性计算子模块；

10、所述天气信息获取子模块用于获取无人机巡检位置对应的天气且得出无人机巡检时的风速、无人机巡检时的降雨量、无人机巡检时的空气湿度、无人机巡检时的温度、无人机巡检时能见度的距离，并传输至安全性计算子模块；

11、所述电量信息获取子模块用于获取无人机剩余电量且得出设备影响指数，并传输至安全性计算子模块；

12、所述任务信息获取子模块用于获取无人机巡检时接收新的飞行指令且得出任务影响指数，并传输至安全性计算子模块；

13、所述权重指数设定子模块用于设定障碍物权重指数、天气权重指数、设备权重指数、任务权重指数，并传输至安全性计算子模块；

14、所述安全性计算子模块根据无人机巡检时的风速、无人机巡检时的降雨量、无人机巡检时的空气湿度、无人机巡检时的温度、无人机巡检时能见度的距离得出天气影响指数，根据植物障碍指数、电气元件障碍指数、动态物障碍指数得出障碍物影响指数，根据障碍物影响指数、障碍物权重指数、天气影响指数、天气权重指数、设备影响指数、设备权重指数、任务影响指数、任务权重指数得出巡检安全因子，并将巡检安全因子传输至安全性判定子模块；

15、所述安全性判定子模块根据巡检安全因子判定无人机巡检的安全性，并将无人机巡检的安全性信息传输至地面控制站。

16、进一步的，所述障碍物检测子模块包括图像采集单元、目标识别单元、模型构建单元、比对单元、反馈单元；

17、所述图像采集单元用于拍摄巡检图像，并传输至目标识别单元；

18、所述目标识别单元通过卷积神经网络对巡检图像进行目标识别、分类，识别出巡检图像中的植物类障碍物、电气元件类障碍物、动态类障碍物，并将植物类障碍物图像、电气元件类障碍物图像、动态类障碍物图像传输至比对单元；

19、所述模型构建单元用于构建所有障碍物的识别模型，并对所有障碍物的识别模型进行模型轻量化处理；

20、所述比对单元将植物类障碍物图像、电气元件类障碍物图像、动态类障碍物图像与模型轻量化处理后的所有障碍物的识别模型比对，得到无人机巡检时航线是否存在植物类障碍物、电气元件类障碍物、动态类障碍物的信息并传输至反馈单元；

21、所述反馈单元根据无人机巡检时航线是否存在植物类障碍物、电气元件类障碍物、动态类障碍物的信息得出植物障碍指数、电气元件障碍指数、动态物障碍指数，并传输至所述安全性计算子模块。

22、进一步的，所述模型构建单元包括模型构建器、轻量化处理器、信息获取器、信息分析器、模型判定器；

23、所述模型构建器用于构建所有障碍物的识别模型；

24、所述轻量化处理器对所有障碍物的识别模型进行模型轻量化处理；

25、所述信息获取器获取模型轻量化处理前后的所有障碍物的识别模型对应的文件大小，且得出模型轻量化处理前所有障碍物的识别模型的储存空间、模型轻量化处理后所有障碍物的识别模型的储存空间；

26、所述信息分析器根据模型轻量化处理前所有障碍物的识别模型的储存空间、模型轻量化处理后所有障碍物的识别模型的储存空间得出储存空间参考指数；

27、所述模型判定器根据储存空间参考指数判定模型轻量化处理后的所有障碍物的识别模型是否满足要求，不满足则继续轻量化处理模型，满足则将模型轻量化处理后的所有障碍物的识别模型传输至比对单元。

28、进一步的，所述天气信息获取子模块包括数据接口单元、数据获取单元；

29、所述数据接口单元通过地面控制站获取无人机巡检位置，根据无人机巡检位置对接气象站的气象信息；

30、所述数据获取单元根据气象信息得出无人机巡检时的风速、无人机巡检时的降雨量、无人机巡检时的空气湿度、无人机巡检时的温度、无人机巡检时能见度的距离，并传输至所述安全性计算子模块。

31、进一步的，所述安全性计算子模块计算巡检安全因子时，满足以下式子：

32、；

33、；

34、其中，为巡检安全因子，为障碍物影响指数，为障碍物权重指数，为天气影响指数，为天气权重指数，为设备影响指数，分别有以下取值，或，当时表示为无人机剩余电量小于或者等于10%，其余情形为，为设备权重指数，为任务影响指数，分别有以下取值，或，当时表示为无人机巡检时接收到新的飞行指令，其余情形为，为任务权重指数。

35、本发明所取得的有益效果是：

36、增设安全判定模块能得到无人机巡检的安全性高或低的信息，地面控制站根据无人机巡检的安全性高或低的信息发送不同的飞行指令，有助于提高无人机飞行的安全性；

37、安全评定模块通过障碍物、天气、电量信息、任务信息的四个因素分析无人机巡检的安全性，有助于提高分析的客观性；

38、障碍物检测子模块中使用到模型轻量化技术，能提高系统的响应效果以及检测的准确性。

39、为使能更进一步了解本发明的特征及技术内容，请参阅以下有关本发明的详细说明与附图，然而所提供的附图仅用于提供参考与说明，并非用来对本发明加以限制。