[发明专利]更新限制区域数据的方法、装置、可移动平台和计算机存储介质在审
申请号: | 202080031236.5 | 申请日: | 2020-09-03 |
公开(公告)号: | CN113853596A | 公开(公告)日: | 2021-12-28 |
发明(设计)人: | 邸健;李子健 | 申请(专利权)人: | 深圳市大疆创新科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/23 | 分类号: | G06F16/23;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京市磐华律师事务所 11336 | 代理人: | 高伟 |
地址: | 518057 广东省深圳市南山区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 更新 限制 区域 数据 方法 装置 移动 平台 计算机 存储 介质 | ||
1.一种更新限制区域数据的方法,所述方法应用于可移动平台,其特征在于,所述方法包括:
基于可移动平台的当前状态信息,获取当前限制区域数据的更新阈值,当前状态信息包括以下信息中的一种或多种:所述可移动平台的当前移动速度、所述可移动平台的当前处理器负载、所述可移动平台当前所用的限制区域查询半径、所述可移动平台当前所在国家、所述可移动平台当前所在地区的限制区域密度或所述可移动平台的当前机载计算单元温度;
基于前一次开始更新所述限制区域数据时所述可移动平台的位置信息以及所述可移动平台的当前位置信息,确定所述可移动平台的运动距离;
基于所述运动距离和所述更新阈值,确定是否更新所述限制区域数据。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述可移动平台的当前状态信息,获取当前限制区域数据的更新阈值,包括:
将所述可移动平台的当前状态信息输入已训练好的神经网络进行处理,获取当前限制区域数据的更新阈值。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述已训练好的神经网络包括已训练好的RBF神经网络。
4.如权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述已训练好的神经网络包括具有反馈结构的神经网络,其中,所述神经网络包括输入侧、隐含层、输出层和反馈连接,所述输出层通过所述反馈连接将输出信息反馈到所述隐含层,以调节所述隐含层的输入信息。
5.如权利要求2至4任一项所述的方法,其特征在于,所述已训练好的神经网络是基于所述可移动平台在至少一次历史移动过程中的移动数据信息训练而成的。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述移动数据信息包括第一移动数据信息和第二移动数据信息,所述第一移动数据信息包括以下信息中的至少一种:所述可移动平台历史移动过程中触发限制区域数据更新时的移动速度、触发限制区域数据更新时的CPU负载和触发限制区域数据更新时的限制区域的查找半径、触发限制区域数据更新时所在国家、触发限制区域数据更新时当前所在地区的限制区域密度、触发限制区域数据更新时的机载计算单元温度,所述第二移动数据信息包括从限制区域数据开始更新至更新完成所述可移动平台的飞行距离。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,在所述已训练好的神经网络的训练过程中,所述第一移动数据信息作为神经网络输入层的输入信息,所述第二移动数据信息用于对神经网络输出层的输出结果进行修正。
8.如权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述运动距离和所述更新阈值,确定是否更新所述限制区域数据,包括:
当所述运动距离大于或等于所述更新阈值时,触发更新所述限制区域数据,以将与所述可移动平台之间的距离在所述限制区域查找半径范围内的限制区域的限制区域数据更新至所述限制区域数据中。
9.如权利要求8述的方法,其特征在于,所述可移动平台包括第一存储器和第二存储器,其中,所述限制区域数据存储于所述第一存储器中,所述限制区域数据为从所述第二存储器中读取到的数据。
10.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述可移动平台的当前位置信息和更新后的限制区域数据,获取所述可移动平台与其周围至少一个限制区域的几何关系;
根据所述几何关系,确定目标限制区域,其中,所述目标限制区域为所述至少一个限制区域中与所述可移动平台水平移动方向上距离最近的限制区域;
根据所述目标限制区域与所述可移动平台的几何关系,控制所述可移动平台的移动参数,所述飞行参数包括移动速度、移动高度和移动方向中的至少一种。
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