CN109709983B - 一种物流无人机安全返航控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种物流无人机安全返航控制方法，能够获取无人机的当前剩余电量，通过与各种返航条件所需的电量比较，结合计算得出的无人机在运输过程中的最大载重量，决定无人机该以何种方案返回物流中心，方案包括无人机救援、从当前位置直接返航到物流服务中心、以及更改飞行线路，先飞往目的地再返回物流中心。本发明对运送完货物的无人机进行了重新规划，包括增加无人机返航时的载重和重新规划路线，可有效避免空载返航带来的电量浪费，大大地提高了电池电量的利用效率；同时考虑了物流无人机的救援工作，即使物流无人机在低电量情况下，无法完成自主返航，但依旧能够安全返回物流中心。

Description

一种物流无人机安全返航控制方法

技术领域

本发明涉及物流无人机领域，具体涉及一种物流无人机安全返航控制方法。

背景技术

随着无人机技术的飞速发展，无人机在民用领域发展迅速，被广泛应用于航拍、植保、数据采集等各个方面。因其在垂直起降，操作灵活，交通便利，效率更高，不受环境、天气等自然现象影响等方面的优势，无人机在物流领域备受青睐。

目前物流无人机起步较晚，其在技术上还有许多问题亟待解决，例如无人机的路径规划、无人机的续航能力、安全性等方面。然而物流无人机的工作特点是长时间、大航程，因此，降低能耗、提升能量的利用效率是现今解决物流无人机技术问题的关键。

一般情况下，无人机从物流中心向目的地派送完货物，会直接返航，然而在送完货物后，如果电池电量依旧很充足，空载返航会浪费大量的电能。

发明内容

本发明提出一种物流无人机安全返航控制方法，对运送完货物的无人机进行了重新规划，包括增加无人机返航时的载重和重新规划路线，可有效避免空载返航带来的电量浪费，大大地提高了电池电量的利用效率；同时考虑了物流无人机的救援工作，即使物流无人机在低电量情况下，无法完成自主返航，但依旧能够安全返回物流中心。

一种物流无人机安全返航控制方法，包括如下步骤：

步骤S101，获取无人机运送完货物后准备返航时的当前状态，包含无人机的当前剩余电量P_ini、位置等信息；

步骤S102，检测无人机当前电量能否满足从当前位置直接返回物流中心的条件；若是，则执行S103；若否，则执行S104；

步骤S103，按既定路线，直接返航，并判断满足的具体直接返航条件，计算安全返航的最大载重量；

步骤S104，在无人机装未满货物情况下，检测当前剩余电量能否到达下一目的地再返回物流中心；若是，则执行S106；若否，则执行S105；

步骤S105，说明当前剩余电量不满足空载自动返航条件，派遣无人机实施救援；

步骤S106，无人机更改路线，飞向下一个目的地继续装载货物；

步骤S107，将当前位置作为起始点，下一目的地作为目的点，返回到步骤S102，继续去判断是直接返回，还是飞往下一个目的地。

进一步地，所述步骤102中，物流无人机直接从当前位置返回到物流中心的条件有多种，包括：

(1)当无人机的当前剩余电量大于无人机从当前位置直接空载返回物流中心时所需的电量、且不大于物流无人机从当前位置满载返回物流中心时所需的电量，则通过约束条件计算出无人机直接从当前位置返回物流中心能够装载的货物量，在当前起始位置装载货物，然后再进行返航操作；

(2)当无人机的当前剩余电量大于物流无人机从当前位置满载返回物流中心时所需的电量、且货物量充足，能够达到无人机的满载需求，则无人机装满货物，然后返航；

(3)当无人机的当前剩余电量大于物流无人机从当前位置满载返回物流中心时所需的电量、且货物量不足，不能达到无人机最大装载量，以及不超过搭载当前起始位置的所有货物飞行到下一目的地后再返回物流中心所需的电量，执行直接返航的操作；

只有满足上述三种情况中的其中一种，才能控制无人机进行直接返航。

进一步地，所述步骤103中，计算无人机安全返航的最大载重量的方法步骤如下：

步骤S1031，设置当前位置的载重量为变量W_cur≤Wmax，由于无人机载重与无人机飞行最大速度之间的非线性关系，获得无人机在变量W_cur下的对应的无人机最大飞行速度V_cur；

步骤S1032，由步骤S101获取无人机运送完货物后准备返航时的当前状态，包含获取当前位置，物流中心坐标，计算出两者之间距离，再根据无人机飞行的最大速度，计算当前飞行方案的飞行时间；

当前位置为起始点位置S，它的坐标信息可以由无人机自带的GPS传感器获得，物流中心的位置即终点位置O，可以在无人机内预先存储，也可以实时的获取；坐标位置信息包含该点的精度J和纬度W，分别记为S(Js,Ws)、O(Jo,Wo)；

已知地球的半径为R，以及两点的精度和纬度,S(Js,Ws)、O(Jo,Wo)，则两点之间的距离的计算公式如下：

C＝sin(90-Wo)×sin(90-Ws)×cos(Jo-Js)+cos(90-Wo)×cos(90-Ws)

根据上述两点间的计算公式，计算出当前位置(起始点S)和物流中心(终点O)的距离为Distance(SO)；

无人机在当前起始位置飞回物流中心的终点位置所需的时间，可以由无人机飞行的最大速度V_cur及无人机当前起始位置S与物流中心的终点位置O之间的距离经计算得到，无人机的飞行时间＝两个坐标位置之间的距离/飞行速率,即

步骤S1033，根据无人机的载重、无人机的飞行速度、无人机的电量消耗速率之间的拟合曲线，获得无人机的电量消耗速率P_cur；

由步骤S1031可知无人机载重与无人机飞行最大速度之间的非线性关系，而根据无人机的载重、无人机的飞行速度、无人机的电量消耗速率之间的拟合曲线，知道拟合曲线中的一个变量(例如无人机的载重)，便可以获得另外两个变量的值；其中拟合曲线需要无人机进行大量的实验来生成，无人机的型号不同，曲线也有差异；

步骤S1034，根据电量消耗速率P_cur和飞行时间T_cur，计算出当前飞行方案所需的电量；

电池的消耗电量与飞行时间是相互对应的关系，在无人机运载货物平稳飞行时，电池电量的消耗速率稳定，再根据飞行时间T_cur,计算出无人机飞回物流中心所需要的耗电总量P；此时，耗电总量P＝无人机电池电量消耗速率×飞行时间，即P＝P_cur×T_cur；

步骤S1035，通过约束条件，无人机的当前飞行方案的所需电量不超过无人机的当前剩余电量，计算出无人机的最大载货量；

由步骤S101，获取无人机运送完货物后准备返航时的当前状态，包含无人机的当前剩余电量P_ini；所述约束条件为，无人机的耗电总量P不能超过无人机的当前剩余电量P_ini，即

P＝P_cur×T_cur≤P_ini

代入步骤S1032中T_cur的计算公式可得：

根据上式可以近似计算出无人机的电池电量所能达到的最大消耗速率，再根据无人机的载重、无人机的飞行速度、无人机的电量消耗速率之间的拟合曲线，得到无人机的载重信息W_cur，获得无人机的载重信息后，就可以控制无人装载货物的量，并保证能够安全返航。

进一步地，所述步骤106中，计算无人机飞到目的地再返航所能装载的最大载重量的步骤如下：

步骤S1061，获取当前位置货物量W_cur1,设置目的地货物量为变量W_cur2，其中W_cur1+W_cur2≤Wmax(无人机最大载重)，由于无人机载重与无人机飞行最大速度之间的非线性关系，无人机飞行最大速度可以用载重W的表示方式，获得无人机在常量W_cur1和变量W_cur1+W_cur2下的对应的无人机最大飞行速度常量V_cur1和变量V_cur2；

无人机的载重量增加，则无人机飞行的最大速度会相应减小，类似于反比例关系，根据无人机的各机型的不同，载重和最大飞行速度之间的对应曲线也有很大差异，因此要对无人机的载重和飞行速度做大量的数据收集和实验，使最终利用的数据曲线无限接近于真实数据；

步骤S1062，由步骤S101获取无人机运送完货物后准备返航时的当前状态，包含获取当前位置、目的地和物流中心的坐标，计算出两两坐标之间距离，再根据无人机飞行的最大速度，计算当前飞行方案的飞行时间；

当前位置为起始点位置S，它的坐标信息可以由无人机自带的GPS传感器得知，目的地的位置坐标D，物流中心的位置即终点位置O；坐标位置信息包含该点的精度J和纬度W，分别记为S(Js,Ws)、D(Jd,Wd)、O(Jo,Wo)，根据两点之间距离公式，计算当前位置(起始点S)和目的地D距离为Distance(SD)；

无人机在该飞行方案下的飞行时间包括，无人机从当前位置S飞到目的地D的飞行时间T_cur1，和无人机从目的地飞回到物流中心的飞行时间T_cur2；

T_cur1可以由无人机飞行的最大速度V_cur1及无人机当前起始位置S与目的地D之间的距离Distance(SD)经计算得到：

T_cur2可以由无人机飞行的最大速度V_cur2及无人机目的地D与物流中心的终点位置O之间的距离Distance(DO)经计算得到：

步骤S1063，根据无人机的载重、无人机的飞行速度、无人机的电量消耗速率之间的拟合曲线，获得无人机各飞行阶段的电量消耗速率，第一飞行阶段的电量消耗速率为常量P_cur1，第二阶段的为P_cur2；

由步骤S1061可知无人机载重与无人机飞行最大速度之间的非线性关系，而根据无人机的载重、无人机的飞行速度、无人机的电量消耗速率之间的拟合曲线，知道拟合曲线中的一个变量，便可以获得另外两个变量的值；其中拟合曲线需要无人机进行大量的实验来生成,无人机的型号不同，曲线也有差异；

步骤S1064，根据电量消耗速率和飞行时间，计算出当前飞行方案所需的电量；

电池的消耗电量与飞行时间是相互对应的关系，在无人机运载货物平稳飞行时，电池电量的消耗速率稳定，再根据飞行时间,计算出无人机飞回物流中心所需要的耗电总量P；此时，耗电总量P＝无人机电池电量消耗速率×飞行时间，即P＝P_cur1×T_cur1+P_cur2×T_cur2；

步骤S1065，通过约束条件，无人机的当前飞行方案的所需电量不超过无人机的当前剩余电量，计算出无人机的最大载货量；

由步骤S101，获取无人机运送完货物后准备返航时的当前状态，包含无人机的当前剩余电量P_ini，所述约束条件为无人机的耗电总量P不能超过无人机的当前剩余电量P_ini，可以得到如下计算公式：

P＝P_cur1×T_cur1+P_cur2×T_cur2≤P_ini

代入步骤S1062中T_cur1和T_cur2的计算公式，可得

根据上式可以近似计算出无人机的电池电量所能达到的最大消耗速率，再根据无人机的载重、无人机的飞行速度、无人机的电量消耗速率之间的拟合曲线，得到无人机的载重信息W_cur2；获得无人机的载重信息后，就可以控制无人装载货物的量，并保证在此飞行方案下能够安全返航。

本发明到达的有益效果为：本发明能够有效的提高无人机电池电量的有效利用率，避免了无人机空载飞行带来的资源浪费；同时本发明增加了意外情况下物流无人机的救援工作，更加全面的保障物流无人机的安全返航。

附图说明

图1是本发明物流无人机安全返航控制方法的流程示意图。

图2是本发明物流无人机安全返航控制方法中计算无人机直接返航所能装载的重量的流程图。

图3是本发明物流无人机安全返航控制方法中计算无人机飞到目的地再返航所能装载的重量的流程图。

图4是本发明物流无人机安全返航控制方法的返航路径示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。

一种物流无人机安全返航控制方法，包括如下步骤：

步骤S101，获取无人机运送完货物后准备返航时的当前状态，包含无人机的当前剩余电量P_ini、位置等信息。

步骤S102，检测无人机当前电量能否满足从当前位置直接返回物流中心的条件；若是，则执行S103；若否，则执行S104。

所述步骤102中，物流无人机直接从当前位置返回到物流中心的条件有多种，包括：

(1)当无人机的当前剩余电量大于无人机从当前位置直接空载返回物流中心时所需的电量、且不大于物流无人机从当前位置满载返回物流中心时所需的电量，则通过约束条件计算出无人机直接从当前位置返回物流中心能够装载的货物量，在当前起始位置装载货物，然后再进行返航操作。

(2)当无人机的当前剩余电量大于物流无人机从当前位置满载返回物流中心时所需的电量、且货物量充足，能够达到无人机的满载需求，则无人机装满货物，然后返航。

(3)当无人机的当前剩余电量大于物流无人机从当前位置满载返回物流中心时所需的电量、且货物量不足，不能达到无人机最大装载量，以及不超过搭载当前起始位置的所有货物飞行到下一目的地后再返回物流中心所需的电量，执行直接返航的操作。

只有满足上述三种情况中的其中一种，才能控制无人机进行直接返航。

步骤S103，按既定路线，直接返航，并判断满足的具体直接返航条件，计算安全返航的最大载重量。

所述步骤103中，计算无人机安全返航的最大载重量的方法步骤如下：

步骤S1031，设置当前位置的载重量为变量W_cur≤Wmax，由于无人机载重与无人机飞行最大速度之间的非线性关系，获得无人机在变量W_cur下的对应的无人机最大飞行速度V_cur。

步骤S1032，由步骤S101获取无人机运送完货物后准备返航时的当前状态，包含获取当前位置，物流中心坐标，计算出两者之间距离，再根据无人机飞行的最大速度，计算当前飞行方案的飞行时间。

当前位置为起始点位置S，它的坐标信息可以由无人机自带的GPS传感器获得，物流中心的位置即终点位置O，可以在无人机内预先存储，也可以实时的获取；坐标位置信息包含该点的精度J和纬度W，分别记为S(Js,Ws)、O(Jo,Wo)。

已知地球的半径为R，以及两点的精度和纬度,S(Js,Ws)、O(Jo,Wo)，则两点之间的距离的计算公式如下：

C＝sin(90-Wo)×sin(90-Ws)×cos(Jo-Js)+cos(90-Wo)×cos(90-Ws)

根据上述两点间的计算公式，计算出当前位置(起始点S)和物流中心(终点O)的距离为Distance(SO)。

无人机在当前起始位置飞回物流中心的终点位置所需的时间，可以由无人机飞行的最大速度V_cur及无人机当前起始位置S与物流中心的终点位置O之间的距离经计算得到，无人机的飞行时间＝两个坐标位置之间的距离/飞行速率,即

步骤S1033，根据无人机的载重、无人机的飞行速度、无人机的电量消耗速率之间的拟合曲线，获得无人机的电量消耗速率P_cur。

由步骤S1031可知无人机载重与无人机飞行最大速度之间的非线性关系，而根据无人机的载重、无人机的飞行速度、无人机的电量消耗速率之间的拟合曲线，知道拟合曲线中的一个变量(例如无人机的载重)，便可以获得另外两个变量的值；其中拟合曲线需要无人机进行大量的实验来生成，无人机的型号不同，曲线也有差异。

步骤S1034，根据电量消耗速率P_cur和飞行时间T_cur，计算出当前飞行方案所需的电量。

电池的消耗电量与飞行时间是相互对应的关系，在无人机运载货物平稳飞行时，电池电量的消耗速率稳定，再根据飞行时间T_cur,计算出无人机飞回物流中心所需要的耗电总量P；此时，耗电总量P＝无人机电池电量消耗速率×飞行时间，即P＝P_cur×T_cur。

步骤S1035，通过约束条件，无人机的当前飞行方案的所需电量不超过无人机的当前剩余电量，计算出无人机的最大载货量。

由步骤S101，获取无人机运送完货物后准备返航时的当前状态，包含无人机的当前剩余电量P_ini；所述约束条件为，无人机的耗电总量P不能超过无人机的当前剩余电量P_ini，即

P＝P_cur×T_cur≤P_ini

代入步骤S1032中T_cur的计算公式可得：

根据上式可以近似计算出无人机的电池电量所能达到的最大消耗速率，再根据无人机的载重、无人机的飞行速度、无人机的电量消耗速率之间的拟合曲线，得到无人机的载重信息W_cur，获得无人机的载重信息后，就可以控制无人装载货物的量，并保证能够安全返航。

步骤S104，在无人机装未满货物情况下，检测当前剩余电量能否到达下一目的地再返回物流中心；若是，则执行S106；若否，则执行S105。

步骤S105，说明当前剩余电量不满足空载自动返航条件，派遣无人机实施救援。

步骤S106，无人机更改路线，飞向下一个目的地继续装载货物。

所述步骤106中，计算无人机飞到目的地再返航所能装载的最大载重量的步骤如下：

步骤S1061，获取当前位置货物量W_cur1,设置目的地货物量为变量W_cur2，其中W_cur1+W_cur2≤Wmax(无人机最大载重)，由于无人机载重与无人机飞行最大速度之间的非线性关系，无人机飞行最大速度可以用载重W的表示方式，获得无人机在常量W_cur1和变量W_cur1+W_cur2下的对应的无人机最大飞行速度常量V_cur1和变量V_cur2。

无人机的载重量增加，则无人机飞行的最大速度会相应减小，类似于反比例关系，根据无人机的各机型的不同，载重和最大飞行速度之间的对应曲线也有很大差异，因此要对无人机的载重和飞行速度做大量的数据收集和实验，使最终利用的数据曲线无限接近于真实数据。

步骤S1062，由步骤S101获取无人机运送完货物后准备返航时的当前状态，包含获取当前位置、目的地和物流中心的坐标，计算出两两坐标之间距离，再根据无人机飞行的最大速度，计算当前飞行方案的飞行时间。

当前位置为起始点位置S，它的坐标信息可以由无人机自带的GPS传感器得知，目的地的位置坐标D，物流中心的位置即终点位置O；坐标位置信息包含该点的精度J和纬度W，分别记为S(Js,Ws)、D(Jd,Wd)、O(Jo,Wo)，根据两点之间距离公式，计算当前位置(起始点S)和目的地D距离为Distance(SD)。

无人机在该飞行方案下的飞行时间包括，无人机从当前位置S飞到目的地D的飞行时间T_cur1，和无人机从目的地飞回到物流中心的飞行时间T_cur2。

T_cur1可以由无人机飞行的最大速度V_cur1及无人机当前起始位置S与目的地D之间的距离Distance(SD)经计算得到：

T_cur2可以由无人机飞行的最大速度V_cur2及无人机目的地D与物流中心的终点位置O之间的距离Distance(DO)经计算得到：

步骤S1063，根据无人机的载重、无人机的飞行速度、无人机的电量消耗速率之间的拟合曲线，获得无人机各飞行阶段的电量消耗速率，第一飞行阶段的电量消耗速率为常量P_cur1，第二阶段的为P_cur2。

由步骤S1061可知无人机载重与无人机飞行最大速度之间的非线性关系，而根据无人机的载重、无人机的飞行速度、无人机的电量消耗速率之间的拟合曲线，知道拟合曲线中的一个变量，便可以获得另外两个变量的值；其中拟合曲线需要无人机进行大量的实验来生成,无人机的型号不同，曲线也有差异。

步骤S1064，根据电量消耗速率和飞行时间，计算出当前飞行方案所需的电量。

电池的消耗电量与飞行时间是相互对应的关系，在无人机运载货物平稳飞行时，电池电量的消耗速率稳定，再根据飞行时间,计算出无人机飞回物流中心所需要的耗电总量P；此时，耗电总量P＝无人机电池电量消耗速率×飞行时间，即P＝P_cur1×T_cur1+P_cur2×T_cur2。

步骤S1065，通过约束条件，无人机的当前飞行方案的所需电量不超过无人机的当前剩余电量，计算出无人机的最大载货量。

由步骤S101，获取无人机运送完货物后准备返航时的当前状态，包含无人机的当前剩余电量P_ini，所述约束条件为无人机的耗电总量P不能超过无人机的当前剩余电量P_ini，可以得到如下计算公式：

P＝P_cur1×T_cur1+P_cur2×T_cur2≤P_ini

代入步骤S1062中T_cur1和T_cur2的计算公式，可得

根据上式可以近似计算出无人机的电池电量所能达到的最大消耗速率，再根据无人机的载重、无人机的飞行速度、无人机的电量消耗速率之间的拟合曲线，得到无人机的载重信息W_cur2；获得无人机的载重信息后，就可以控制无人装载货物的量，并保证在此飞行方案下能够安全返航。

步骤S107，将当前位置作为起始点，下一目的地作为目的点，返回到步骤S102，继续去判断是直接返回，还是飞往下一个目的地。

以上所述仅为本发明的较佳实施方式，本发明的保护范围并不以上述实施方式为限，但凡本领域普通技术人员根据本发明所揭示内容所作的等效修饰或变化，皆应纳入权利要求书中记载的保护范围内。

Claims (3)

1.一种物流无人机安全返航控制方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤S101，获取无人机运送完货物后准备返航时的当前状态，包含无人机的当前剩余电量P_ini、位置等信息；

步骤S102，检测无人机当前电量能否满足从当前位置直接返回物流中心的条件；若是，则执行S103；若否，则执行S104；

所述步骤S102中，物流无人机直接从当前位置返回到物流中心的条件有多种，包括：

(1)当无人机的当前剩余电量大于无人机从当前位置直接空载返回物流中心时所需的电量、且不大于物流无人机从当前位置满载返回物流中心时所需的电量，则通过约束条件计算出无人机直接从当前位置返回物流中心能够装载的货物量，在当前起始位置装载货物，然后再进行返航操作；

(2)当无人机的当前剩余电量大于物流无人机从当前位置满载返回物流中心时所需的电量、且货物量充足，能够达到无人机的满载需求，则无人机装满货物，然后返航；

(3)当无人机的当前剩余电量大于物流无人机从当前位置满载返回物流中心时所需的电量、且货物量不足，不能达到无人机最大装载量，以及不超过搭载当前起始位置的所有货物飞行到下一目的地后再返回物流中心所需的电量，执行直接返航的操作；

只有满足上述三种情况中的其中一种，才能控制无人机进行直接返航；

步骤S103，按既定路线，直接返航，并判断满足的具体直接返航条件，计算安全返航的最大载重量；

步骤S104，在无人机装未满货物情况下，检测当前剩余电量能否到达下一目的地再返回物流中心；若是，则执行S106；若否，则执行S105；

步骤S105，说明当前剩余电量不满足空载自动返航条件，派遣无人机实施救援；

步骤S106，无人机更改路线，飞向下一个目的地继续装载货物；

步骤S107，将当前位置作为起始点，下一目的地作为目的点，返回到步骤S102，继续去判断是直接返回，还是飞往下一个目的地。

2.根据权利要求1所述的一种物流无人机安全返航控制方法，其特征在于：所述步骤S103中，计算无人机安全返航的最大载重量的方法步骤如下：

步骤S1031，设置当前位置的载重量为变量W_cur≤Wmax，由于无人机载重与无人机飞行最大速度之间的非线性关系，获得无人机在变量W_cur下的对应的无人机最大飞行速度V_cur；

步骤S1032，由步骤S101获取无人机运送完货物后准备返航时的当前状态，包含获取当前位置，物流中心坐标，计算出两者之间距离，再根据无人机飞行的最大速度，计算当前飞行方案的飞行时间；

当前位置为起始点位置S，它的坐标信息由无人机自带的GPS传感器获得，物流中心的位置即终点位置O；坐标位置信息包含该点的精度J和纬度W，分别记为S(Js,Ws)、O(Jo,Wo)；

已知地球的半径为R，以及两点的精度和纬度,S(Js,Ws)、O(Jo,Wo)，则两点之间的距离的计算公式如下：

C＝sin(90-Wo)×sin(90-Ws)×cos(Jo-Js)+cos(90-Wo)×cos(90-Ws)

根据上述两点间的计算公式，计算出当前位置即起始点S和物流中心即终点O的距离为Distance(SO)；

无人机在当前起始位置飞回物流中心的终点位置所需的时间，由无人机飞行的最大速度V_cur及无人机当前起始位置S与物流中心的终点位置O之间的距离经计算得到，无人机的飞行时间＝两个坐标位置之间的距离/飞行速率,即

步骤S1033，根据无人机的载重、无人机的飞行速度、无人机的电量消耗速率之间的拟合曲线，获得无人机的电量消耗速率P_cur；

由步骤S1031知无人机载重与无人机飞行最大速度之间的非线性关系，而根据无人机的载重、无人机的飞行速度、无人机的电量消耗速率之间的拟合曲线，知道拟合曲线中的一个变量，便获得另外两个变量的值；其中拟合曲线需要无人机进行实验来生成；

步骤S1034，根据电量消耗速率P_cur和飞行时间T_cur，计算出当前飞行方案所需的电量；

电池的消耗电量与飞行时间是相互对应的关系，在无人机运载货物平稳飞行时，电池电量的消耗速率稳定，再根据飞行时间T_cur,计算出无人机飞回物流中心所需要的耗电总量P；此时，耗电总量P＝无人机电池电量消耗速率×飞行时间，即P＝P_cur×T_cur；

步骤S1035，通过约束条件，无人机的当前飞行方案的所需电量不超过无人机的当前剩余电量，计算出无人机的最大载货量；

由步骤S101，获取无人机运送完货物后准备返航时的当前状态，包含无人机的当前剩余电量P_ini；所述约束条件为，无人机的耗电总量P不能超过无人机的当前剩余电量P_ini，即

P＝P_cur×T_cur≤P_ini

代入步骤S1032中T_cur的计算公式得：

根据上式近似计算出无人机的电池电量所能达到的最大消耗速率，再根据无人机的载重、无人机的飞行速度、无人机的电量消耗速率之间的拟合曲线，得到无人机的载重信息W_cur，获得无人机的载重信息后，控制无人装载货物的量，并保证安全返航。

3.根据权利要求1所述的一种物流无人机安全返航控制方法，其特征在于：步骤S106中，计算无人机飞到目的地再返航所能装载的最大载重量，步骤如下：

步骤S1061，获取当前位置货物量W_cur1,设置目的地货物量为变量W_cur2，其中W_cur1+W_cur2≤Wmax，Wmax为无人机最大载重，由于无人机载重与无人机飞行最大速度之间的非线性关系，无人机飞行最大速度用载重W的表示方式，获得无人机在常量W_cur1和变量W_cur1+W_cur2下的对应的无人机最大飞行速度常量V_cur1和变量V_cur2；

无人机的载重量增加，则无人机飞行的最大速度会相应减小，对无人机的载重和飞行速度做数据收集和实验，使最终利用的数据曲线无限接近于真实数据；

步骤S1062，由步骤S101获取无人机运送完货物后准备返航时的当前状态，包含获取当前位置、目的地和物流中心的坐标，计算出两两坐标之间距离，再根据无人机飞行的最大速度，计算当前飞行方案的飞行时间；

当前位置为起始点位置S，它的坐标信息由无人机自带的GPS传感器得知，目的地的位置坐标D，物流中心的位置即终点位置O；坐标位置信息包含该点的精度J和纬度W，分别记为S(Js,Ws)、D(Jd,Wd)、O(Jo,Wo)，根据两点之间距离公式，计算当前位置即起始点S和目的地D距离为Distance(SD)；

无人机在该飞行方案下的飞行时间包括，无人机从当前位置S飞到目的地D的飞行时间T_cur1，和无人机从目的地飞回到物流中心的飞行时间T_cur2；

T_cur1由无人机飞行的最大速度V_cur1及无人机当前起始位置S与目的地D之间的距离Distance(SD)经计算得到：

T_cur2由无人机飞行的最大速度V_cur2及无人机目的地D与物流中心的终点位置O之间的距离Distance(DO)经计算得到：

步骤S1063，根据无人机的载重、无人机的飞行速度、无人机的电量消耗速率之间的拟合曲线，获得无人机各飞行阶段的电量消耗速率，第一飞行阶段的电量消耗速率为常量P_cur1，第二阶段的为P_cur2；

由步骤S1061知无人机载重与无人机飞行最大速度之间的非线性关系，而根据无人机的载重、无人机的飞行速度、无人机的电量消耗速率之间的拟合曲线，知道拟合曲线中的一个变量，便获得另外两个变量的值；其中拟合曲线需要无人机进行实验来生成；

步骤S1064，根据电量消耗速率和飞行时间，计算出当前飞行方案所需的电量；

电池的消耗电量与飞行时间是相互对应的关系，在无人机运载货物平稳飞行时，电池电量的消耗速率稳定，再根据飞行时间,计算出无人机飞回物流中心所需要的耗电总量P；此时，耗电总量P＝无人机电池电量消耗速率×飞行时间，即P＝P_cur1×T_cur1+P_cur2×T_cur2；

步骤S1065，通过约束条件，无人机的当前飞行方案的所需电量不超过无人机的当前剩余电量，计算出无人机的最大载货量；

由步骤S101，获取无人机运送完货物后准备返航时的当前状态，包含无人机的当前剩余电量P_ini，所述约束条件为无人机的耗电总量P不能超过无人机的当前剩余电量P_ini，得到如下计算公式：

P＝P_cur1×T_cur1+P_cur2×T_cur2≤P_ini

代入步骤S1062中T_cur1和T_cur2的计算公式，可得

根据上式近似计算出无人机的电池电量所能达到的最大消耗速率，再根据无人机的载重、无人机的飞行速度、无人机的电量消耗速率之间的拟合曲线，得到无人机的载重信息W_cur2；获得无人机的载重信息后，控制无人装载货物的量，并保证在此飞行方案下安全返航。

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