[发明专利]无人机交通巡逻方案的智能重决策方法和系统

权利要求书

1.一种无人机交通巡逻方案的智能重决策方法，所述重决策方法由计算机执行，其特征在于，包括以下步骤：

获取无人机执行无人机交通巡逻方案时的交通巡逻数据；无人机交通巡逻数据包括：无人机数据、飞手数据和无人机任务数据；

对所述无人机交通巡逻数据进行关联处理；

基于无人机交通巡逻时发生的交通事件和预设的周期判断是否事件触发重决策，并分析事件触发重决策的类型；基于关联后的无人机交通巡逻数据判断是否推理触发重决策，并分析推理触发重决策的类型；其中，重决策的类型均包括：交通巡逻任务重决策和无人机飞行任务重决策；

对所述事件触发重决策的类型和所述推理触发重决策的类型进行冲突消解处理，得到无人机交通巡逻方案重决策类型；

对无人机交通巡逻方案执行相应类型的重决策；

所述基于无人机交通巡逻时发生的交通事件和预设的周期判断是否事件触发重决策，并分析事件触发重决策的类型，包括：

对于交通事件K，判断交通事件K的类型，包括一级交通事件、二级交通事件和三级交通事件；

若交通事件K为一级交通事件，则立即判定为事件触发重决策，事件触发重决策的类型为交通事件K对应的重决策类型，并继续判断下一次重决策的事件触发；

若交通事件K为二级交通事件，则判断上一次事件触发重决策的时刻到交通事件K发生时刻的时间间隔是 否大于等于预设的第一周期；若是，则立即判定为事件触发重决策，事件触发重决策的类型为交通事件K对应的重决策类型，并继续判断下一次重决策的事件触发；若否，则将交通事件K加入到二级交通事件列表中；在预设的第一周期结束时，判定为事件触发重决策，事件触发重决策的类型为：二级交通事件列表中所有交通事件对应的重决策类型中优先级最高的重决策类型；并继续判断下一次重决策的事件触发；

若交通事件K为三级交通事件，则判断上一次事件触发重决策的时刻到交通事件K发生时刻的时间间隔是否大于等于预设的第一周期；若是，则立即判定为事件触发重决策，事件触发重决策的类型为交通事件K对应的重决策类型，并继续判断下一次重决策的事件触发；若否，则将交通事件K加入到三级交通事件列表中；在预设的第二周期结束时，判定为事件触发重决策，事件触发重决策的类型为：三级交通事件列表中所有交通事件对应的重决策类型中优先级最高的重决策类型；并继续判断下一次重决策的事件触发；

重决策类型的优先级为：交通巡逻任务重决策无人机飞行任务重决策；

所述基于关联后的无人机交通巡逻数据判断是否推理触发重决策，并分析推理触发重决策的类型，包括：

从上一次推理触发重决策的时刻开始计时，判断时间间隔是否大于等于预设的第一周期，若否，则等待；

若是，则：

对预设的案例库进行搜索，确认案例库中的每一个案例；将关联后的无人机交通巡逻数据和每一个案例进行对比，并计算关联后的无人机交通巡逻数据和案例库的全局相似度；判断所述全局相似度是否超过预设的全局相似度阈值，若是，则判定为案例推理触发重决策，并计算案例推理得分；

对关联后的无人机交通巡逻数据进行规则推理，并判断是否满足预设的规则推理条件，若是，则判定为规则推理触发重决策，并计算规则推理得分；

基于所述案例推理得分和所述规则推理得分获取推理触发重决策的类型，并判定为推理触发重决策。

2.根据权利要求1所述的重决策方法，其特征在于，所述无人机数据包括：无人机实时飞控数据、无人机航迹数据和无人机设备基础数据；

所述飞手数据包括：在岗信息数据和飞手基本数据；

所述无人机任务数据包括：巡逻任务数据和飞行任务数据。

3.根据权利要求1所述的重决策方法，其特征在于，所述对所述无人机交通巡逻数据进行关联处理，包括：

基于数据清洗方法对所述无人机交通巡逻数据进行数据清洗；

基于关联算法对数据清洗后的数据进行关联分析。