[发明专利]一种无人机数据收集方法、设备、电子设备及存储介质有效
申请号: | 202011455224.3 | 申请日: | 2020-12-10 |
公开(公告)号: | CN112671451B | 公开(公告)日: | 2022-11-18 |
发明(设计)人: | 许晓东;孙梦颖;韩书君;黄芷菡;秦晓琦;刘宝玲 | 申请(专利权)人: | 北京邮电大学 |
主分类号: | H04W4/38 | 分类号: | H04W4/38;H04B7/185 |
代理公司: | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人: | 王刚 |
地址: | 100876 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 无人机 数据 收集 方法 设备 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种无人机数据收集方法,其特征在于,应用于无人机,包括:
确定目标区域,确定所述目标区域的飞行轨迹模型;
基于所述无人机的状态信息及所述飞行轨迹模型,确定所述无人机的飞行动作;
当所述无人机完成所述飞行动作时,确定扫描范围内全部目标传感器的信息年龄及能量消耗,根据所述信息年龄及所述能量消耗获取至少一个所述目标传感器的上传数据,并为该目标传感器分配信道资源;
输出所述上传数据,以使外部处理器能够根据所述上传数据更新对应的目标传感器的所述信息年龄。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述信息年龄及所述能量消耗获取至少一个所述目标传感器的上传数据,包括:
确定所述无人机的信道信息及所述目标传感器的传感器能量,并与所述信息年龄及所述能量消耗结合,选取所述目标传感器。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述飞行轨迹模型,采用双延迟深度确定性策略算法,该算法引入深度神经网络,采用actor网络与两个critic网络的结合训练网络;所述actor网络中包含online网络与target网络,所述critic模型中包含online网络与target网络。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述目标区域的飞行轨迹模型之后,还包括:
确定所述飞行轨迹模型下,所述无人机的数据传输速率;
若所述数据传输速率小于设定阈值,则对所述飞行轨迹模型的模型参数进行更新。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述输出所述上传数据之后,还包括:
判断所述无人机是否完成所述目标区域内的全部目标传感器的数据获取;
若是,则指示所述无人机进入另一目标区域。
6.一种无人机数据收集设备,其特征在于,应用于无人机,包括:
确定模块,确定目标区域,确定所述目标区域的飞行轨迹模型;
计算模块,基于所述无人机的状态信息及所述飞行轨迹模型,确定所述无人机的飞行动作;
获取模块,当所述无人机完成所述飞行动作时,确定扫描范围内全部目标传感器的信息年龄及能量消耗,根据所述信息年龄及所述能量消耗获取至少一个所述目标传感器的上传数据,并为该目标传感器分配信道资源;;
传输模块,输出所述上传数据,以使外部处理器能够根据所述上传数据更新对应的目标传感器的所述信息年龄。
7.根据权利要求1所述的设备,其特征在于,所述获取模块根据所述信息年龄及所述能量消耗获取至少一个所述目标传感器的上传数据,包括:
确定所述无人机的信道信息及所述目标传感器的传感器能量,并与所述信息年龄及所述能量消耗结合,选取所述目标传感器。
8.根据权利要求1所述的设备,其特征在于,所述确定模块确定所述目标区域的飞行轨迹模型之后,还包括:
确定所述飞行轨迹模型下,所述无人机的数据传输速率;
若所述数据传输速率小于设定阈值,则对所述飞行轨迹模型的模型参数进行更新。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,其特征在于,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令用于使所述计算机实现权利要求1至5任一项所述的方法。
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