CN112749855A - 无人机调度方法、装置、计算机***及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种无人机调度方法、装置、计算机***及存储介质，该方法包括：获取无人机待执行任务的任务信息，该任务信息包括飞行目标及多个约束特征；基于任务信息，利用预先生成的无人机的飞行包络，预测无人机当前状态是否满足待执行任务的需求，飞行包络表示无人机在不同约束特征下的飞行时间或飞行距离；基于预测结果，进行无人机调度。本申请实施例的管理终端通过利用预先生成的飞行包络，判断无人机当前的状态是否能够满足待执行任务的需求，实现了待调度无人机的飞行能力的精确预测，确保了调度的所有无人机都能够执行配送任务，避免了由于无人机造成的网点配送能力不稳定，提高了整个配送网络的配送效率。

Description

无人机调度方法、装置、计算机***及存储介质

技术领域

本发明一般涉及无人机技术领域，具体涉及一种无人机调度方法、装置、计算机***及存储介质。

背景技术

随着人力资源成本越来越高，终端配送难度较难通过流程优化的方式彻底解决。而且三、四线城市快件量相对较少而且往往收件点很分散，导致投递成本一致居高不下。随着无人机技术的不断成熟，通过无人机进行快件的投递成为替代部分人力资源和地面运输设备的一个选择。

然而，在通过无人机进行快件投递时，往往难以避免无人机的故障，导致无人机配送能力下降，从而造成网点配送能力不稳定的问题，从而导致整个配送网络的配送效率降低。

发明内容

鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种无人机调度方法、装置、计算机***及存储介质，提高的网点配送能力的稳定性及效率。

第一方面，本申请提供了一种无人机调度方法，包括如下步骤：

获取无人机待执行任务的任务信息，所述任务信息包括飞行目标及多个约束特征；

基于所述任务信息，利用预先生成的所述无人机的飞行包络，预测所述无人机当前状态是否满足所述待执行任务的需求，所述飞行包络表示所述无人机在不同约束特征下的飞行时间或飞行距离；

基于所述预测结果，进行所述无人机调度。

第二方面，本申请提供了一种无人机调度装置，包括：

第一获取模块，用于获取无人机待执行任务的任务信息，所述任务信息包括飞行目标及多个约束特征；

确定模块，用于基于所述任务信息，利用预先生成的所述无人机的飞行包络，预测所述无人机当前状态是否满足所述待执行任务的需求，所述飞行包络表示所述无人机在不同约束特征下的飞行时间或飞行距离；

调度模块，用于基于所述预测结果，进行所述无人机调度。

第三方面，本申请实施例提供一种计算机***，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，其中，

所述处理器和所述存储器通过对所述总线完成相互间的通信；

所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令执行如第一方面所述的无人机调度方法

第四方面，本申请实施例提供了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，所述计算机指令使得所述计算机执行如第一方面所述的无人机调度方法。

本申请实施例提供的无人机调度方法、装置、计算机***及存储介质，管理终端在获取无人机待执行任务后，通过考虑待执行任务的飞行目标及约束特征，利用预先生成的飞行包络，判断无人机当前的状态是否能够满足待执行任务的需求，实现了待调度无人机的飞行能力的精确预测，确保了所调度无人机都能够执行配送任务，避免了由于无人机造成的网点配送能力不稳定，提高了整个配送网络的配送效率。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本申请的实施例的***结构示意图；

图2为本申请实施例无人机调度方法的流程示意图；

图3所示为本申请又一实施例的无人机调度方法的流程示意图；

图4为本申请实施例的无人机调度装置的结构示意图；

图5为本申请的实施例中一种计算机***的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

本申请中的无人机调度方法，用于在物流领域内无人机调度，可以理解，在无人机调度时，首先可以根据待分配的快件信息，以及无人机信息，进行配送任务规划。即生成所有无人机的任务信息，该任务信息可以包括待执行任务的飞行目标及多个约束特征。该飞行目标可以为需要完成的飞行时长或飞行距离，该约束特征可以包括载重、航程、飞行时间及对应的气象因素。然后可以根据生成的任务信息，来进行无人机调度，实现物流中的终端配送。

本申请实施例提供的无人机调度，为了使得所调度的无人机能够顺利执行配送任务，避免出现意外，在根据生成的任务信息进行无人机调度前，需要根据无人机的历史飞行记录及待执行的配送任务信息，对无人机的当前状况的执行能力进行预测，以确定其能够完成本次配送任务。

为了实现上述实施例中无人机的调度，本申请中配置如图1所示的调度***，该调度***中包括无人机管理终端01、云服务器02及地面站03。

无人管理终端01可以为计算机等具有处理功能的硬件，其上运行有无人机管理软件，作为用于对无人机、操作员、航空站点及航空区域进行统筹管理的管理平台，可以包括管理员配置模块、任务信息生成模块、禁飞区设置模块及航务***。具体的，该管理员配置模块用于配置登录该管理平台的身份权限；任务信息生成模块用于根据当前需要配送的快件信息生成的所有无人机的任务信息，即生成用于调度无人机的包括飞行路线、载重及飞行时间等信息；禁飞区配置模块用于设置无人机在执行任务过程中，不允许飞行的区域；航务***模块用于实现对无人机的物料、配件进行全生命周期的管理，如在实际应用场景中，当无人机需要批量进行物流运输时，提前录入无人机所有器件的性能参数及飞行记录，进而通过提供机器学习算法，根据无人机的历史飞行记录及配置参数，生成飞行包络，进而可以生成飞行包络线，以利用该飞行包络线及当前的待执行的配送任务，对无人机当前的配送能力进行预测，并在发现能力不满足当前的配送任务时，进一步预测无人机的故障状况，提示维修人员进行器件维修，或者直接对无人机进行更换。

该航务模块可以提供输入接口，管理员通过输入接口，输入无人机的配置参数，如包括螺旋桨及每个螺丝等所有器件的参数，以存储在服务器。

服务器02可以为云服务器，用于存储有所有无人机的飞行记录及配置参数，如每次执行的任务信息，包括载重、航程、飞行时间、飞行速度记气象信息。配置参数可以包括无人机上的每个器件的参数，如每个器件的型号、安装时间、更换时间及满负荷下的寿命等。

地面站03可以为配置在不同区域的网络接入设备。

可以理解，上述***中，该服务器是该***的核心结构，可以配置为支持高并发的构架，从而满足地面站与管理平台之间的通讯的需要，实现对所有无人机的状态的监测及指令的下发。具体实现中，地面站与无人机04之间直接通信，管理终端与地面站之间可以通过服务器实现远程通信。即无人机在执行配送任务过程中所产生的数据，可以直接由地面站获取，并上传到服务器。管理终端可以在云服务器中读取无人机的所有信息，以对获取的信息进行分析处理，预测无人机当前状况的预测，实现无人机的可靠调度。

为了便于理解和说明，下面通过图1至图5详细阐述本申请提供的无人机调度方法、装置、计算机***及存储介质。

图2所示为本申请实施例提供的无人机调度方法的流程示意图，如图2所示，该方法由管理终端执行，包括：

S210，管理终端获取无人机待执行任务的任务信息，该任务信息包括飞行目标及多个约束特征；

S220，管理终端基于该任务信息，利用预先生成的无人机的飞行包络，预测无人机当前状态是否满足待执行任务的需求，该飞行包络表示该无人机在各状态下，及各约束特征下的飞行时长和/或飞行距离；

S230，管理终端基于该预测结果，进行该无人机调度。

具体的，本申请实施例中，在物流配送的无人机调度过程中，利用当前待配送的快件或包裹的物流信息及无人机站点信息，规划配送任务，生成每个无人机的待执行任务后，管理终端可以获取到任务规划，即获取到每个无人机的待执行任务的任务信息。然后可以根据该任务信息，以及预先生成的无人机的飞行包络，预测该无人机当前的状态是否满足待执行任务的需求，即预测无人机所有的器件性能，能否顺利执行完本次的待执行任务。进而可以根据预测结果，进行该无人机的调度。

该任务信息可以包括该待执行任务中的飞行目标及多个约束特征。该飞行目标可以为通过飞行起点及飞行终点确定的飞行航程；和/或由飞行速度及飞行航程确定的飞行时长。约束特征可以为载重、风速、起点、终点、飞行时间、飞行速度等。

该飞行包络表示无人机在不同状态下，及不同约束特征下的飞行能力，如当前状态下，在一定的载重及风速下的飞行时长或飞行距离。无人机的状态表示无人机本身器件的性能状态，例如螺旋桨的寿命及目前已经使用的时长等；约束特征可以为外界气象特征及运输特征，如风速及载重等。

该飞行包络可以基于无人机的飞行历史记录及配置参数生成。即在预先生成飞行包络时，首先可以获取无人机的历史飞行记录以及各个器件的配置参数。如每次飞行任务的载重、航程、飞行时长、螺旋桨类型、飞行速度及风速等；配置参数如螺旋桨的寿命、安装时间及维修时间等。进而可以利用机器学习，对获取的历史数据进行训练，生成该无人机的飞行包络，即预测该无人机在不同状态下，以及在不同的约束特征中的飞行时长和/或飞行距离。

可以理解，本申请实施例中，预先生成的飞行包络可以由管理终端生成，也可以由其他硬件设备生成，并存储在服务器中，使得管理终端在利用飞行包络预测无人机的当前的飞行能力时，可以从服务器中读取该飞行包络。

该预测结果可以表示无人机当前状态满足待执行任务的需求，或者不满足待执行任务的需求，进而可以根据该预测结果进行无人机的调度。例如，当预测结果表示无人机当前的状态能够满足待执行任务的需求，则可以直接调用该无人机。否则，表示该无人机无法顺利完成待执行的配送任务。此时，则不能直接调用该无人机，可以提示维修人员替换该无人机，或者对无人机进行维修，如更换性能不满足需求的器件。

本申请实施例提供的无人机调用方法，管理终端在获取无人机待执行任务时，通过考虑待执行任务的飞行目标及约束特征，利用预先生成的飞行包络，判断无人机当前的状态是否能够满足待执行任务的需求，实现了待调度无人机的飞行能力的精确预测，确保了所调度的无人机都能够顺利执行配送任务，避免了由于无人机状态不满足，造成的网点配送能力不稳定，提高了整个配送网络的配送效率。

为了更好的理解本申请实施例提供的无人机调度方法，下面通过图3详细阐述无人机调度过程中故障的排除。

图3所示为本申请又一实施例的无人机调度方法的流程示意图，如图3所示，该方法由管控终端执行，具体包括：

S31，管理终端获取无人机的历史飞行记录及配置参数。

具体的，在该方法中，管理终端可以从服务器中获取所有无人机的历史飞行记录及配置参数。历史飞行记录中可以包括：载重、航程、飞行时长、螺旋桨类型、飞行速度及风速等中的一个或多个。配置参数中可以包括如螺旋桨等所有器件的参数。

该历史飞行记录可以通过在无人机上设置的传感器采集，然后通过地面站获取采集，最后上传到服务器。优选的，地面站还会对无人机上的传感器采集的数据进行融合处理，以进一步提高无人机的飞行数据的精度。当然这种融合数据的处理也可由其他处理设备完成，并不限于地面站。配置参数可以通过操作人员手动或其他方式输入到服务器。即可以通过管理终端提供的管理界面，向服务器中写入所有无人机的配置参数，并在实际运行过程中，实时记录每个器件的维修或更换情况。

可选的，上述的历史飞行记录数据也可以通过外部设备采集后进行存储，并不限于由无人机直接采集。采集后的数据往往可以存储于存储设备上以便获取。

可以理解，由于无人机需要配送货物，而重量对无人机运输能力的影响较大，因此除了必要的传感器，用于配送任务的无人机往往不会额外设置传感器，同时为了节省通信对无人机的电力的消耗，可以通过读取接入机或地面站的信息来实现对无人机的飞行数据的获取。

在本申请的一个实施例中，获取无人机的历史飞行记录，具体可以通过如下步骤实现：

获取预设班次无人机的飞行日志，如可以直接获取接入机、地面站或者存储与其他服务器中存储的无人机的飞行日志。同时，只获取预设班次无人机的飞行日志，可以使获取的数据保持稳定性，从而更容易确定飞行包络。

根据飞行日志获取飞行历史记录。通常可以直接通过正则表达式或直接读取设定位置的数字即可通过飞行日志获取飞行历史记录。

S32，管理终端基于该历史飞行记录及配置参数生成该飞行包络。

具体的，在获取到所无人机的飞行历史记录后，可以生成每一架或每一类型的无人机的飞行包络，以使所述飞行包络被用于在无人机调度中预测无人机能力。

例如，可以通过神经网络算法，对获取的大量的历史飞行记录及配置参数进行训练，生成不同无人机的飞行包络。即通过获取的大量数据，预测无人机在执行了所获取的历史飞行记录中的飞行任务后，对其所配置的各个期间有磨损，并预测磨损后的状态下的飞行能力，即在未来所能执行的飞行任务。如在未来执行飞行任务时，不同载重或风速等约束特征下，能够达到的飞行时间或飞行距离。

可以理解，通过上述飞行记录及配置参数生成的飞行包络，包括了无人机在飞行状态中的多个飞行能力参数、状态参数及环境参数。其中，飞行能力参数表示飞行时长或飞行距离，状态包括载重、航程、飞行时间、螺旋桨类型、飞行速度等，环境参数包括风速、气压、温度等。每个参数之间相互制约，即不同的环境参数或状态参数产生不同的飞行能力参数。进一步，还可以根据散点的包络线算法等算法，生成飞行包络线，飞行包络线可以表示在不同的约束特征下，无人机所能够覆盖的距离，即飞行距离。

还可以理解，在得到飞行包络后，可以在预测无人机当前状态下的飞行能力时，进一步实现无人机故障的预测。如在进行预测无人机当前的状态能否满足待执行任的需求，在不满足时，可以进一步分析不满足的原因，以实现对无人机故障的预测。如在预测结果表示不满足飞行目标时，分析具体影响飞行能力达不到飞行目标的器件。如由于螺旋桨使用年限过久，使得在满载的情况下，无法达到任务信息中的飞行目标。即预测到螺旋桨的故障，从而可以在无人机出现故障前可以对其进行维护或者替换，从而能保证网点配送能力的稳定。

S33，管理终端获取无人机待执行任务的任务信息；

S34，管理终端基于该飞行包络，预测在当前状态下，以及待执行任务对应的约束特征下该无人机的飞行时长和飞行距离。

S35，管理终端比较预测的飞行时长和飞行距离与该飞行目标的大小。

S36，当预测的飞行时长和飞行距离大于该飞行目标，管理终端确定无人机故障。

具体的，管理终端在通过预测无人机当前能力，判断当前能力是否满足待执行任务的需求，以进行无人机调度时，首先可以获取待执行任务的任务信息。该任务信息可以包括飞行目标及多个约束特征，该飞行目标可以为该待执行任务的飞行时长和飞行距离。约束特征可以包括待执行任务的载重等。

可以理解，该任务信息可以由管理终端或者其他设备，通过待配送的所有快件或包裹的快件信息，以及可用的航空站点等信息生成。如可以采集站点位置信息生成拓扑图；然后采用动态规划的方法规划无人机的运输线路，以保证在运输时限下以最少耗能、最大无人机利用率、最安全快捷来完成配送任务。即生成所有无人机的待执行任务的任务信息。

在获取无人机的待执行任务的任务信息后，可以利用预先获取或生成的该无人机的飞行包络，确定无人机在当前状态下，以及该待执行任务的约束特征下的飞行时长和/或飞行距离。具体可以将任务信息中的约束特征，以及无人机当前的配置参数作为约束，计算在该约束下，该无人机所能飞行时长和飞行距离。然后比较通过飞行包络确定的飞行时长和飞行距离与任务信息中的飞行目标，如飞行时长和飞行距离。如果通过飞行包络确定的飞行时长及飞行距离都大于任务信息中的飞行目标，说明该无人机的当前状态能够满足待执行人任务的需求，即该无人机可以将待配送的快件或包裹派送到目的地，以完成待执行任务。否则，表示该无人机当前的状态无法满足待执行任务的需求。

可以理解，在进行无人机当前状态能否满足待执行任务的需求时，飞行目标可以包括飞行时长及飞行距离，即要求飞行时长及飞行距离都满足飞行目标；或者，飞行目标中可以只包括飞行距离，即对于本此待执行任务，对于飞行的速度不做要求，也就是在预测无人机当前状态能否满足待执行任务的需求时，可以不考虑飞行时长，只需要满足飞行距离，就表示无人机能够顺利执行该待执行任务。

进一步，在确定无人机当前的状态无法满足待执行任务的需求时，还可以确定无法满足的原因，即确定无人机故障。即当预测的飞行时长和飞行距离小于任务信息中的飞行目标时，可以利用无人机的历史飞行记录及配置参数，进一步分析无人机当前的状态，确定无法满足待执行任务的原因。

例如，当预测结果表示无人机当前状态无法满足待执行任务的需求，则进一步根据飞行包络，预测在无人机当前的状态及待执行任务的约束特征下，所有的器件性能能否达到飞行目标。可以通过预先生成的飞行包络，可以确定每个器件，在当磨损状态下，以及待执行任务的约束特性的约束下，运行时间能否达到飞行目标，从而可以确定出故障的器件。如，通过确定所有的器件性能时，发现螺旋桨的性能，在待执行任务的约束特征下，无法达到飞行目标，即表示无人机的螺旋桨出了故障。

可以理解，通过利用无人机的历史飞行记录及配置参数等信息确定无人机故障时，可以确定一个器件的故障，或者可以确定出多个器件故障。此时，可以针对预测的故障，根据预设的规则，确定进行无人机的故障维修，或者无人机替换，即执行S380。

S37，管理终端基于该故障，生成调度指令。

S38，管理终端根据该调度指令进行无人机调度。

具体的，在确定了无人机故障后，可以根据所预测的当前无人机故障情况，生成调度指令，进行无人机调度。该调度指令可以为维修指令或更换指令，该维修指令用于提示管理人员对出现故障的器件进行维修，该更换指令用于提示维修人员对出现故障的器件或无人机直接进行替换。

可以理解，在得到了预测的当前无人机的故障情况后，即可判断当前无人机是否适合继续进行配送，还是即将出现故障从而需要维护或更新。在得到无人机的故障预测情况后，即可根据所预测的当前无人机故障情况来进行无人机的调度。

由于故障的种类较多，根据对无人机的影响可分为可维护的故障和不可维护的故障。可维护的故障往往可以通过更换零件或者进行简单的修理即可使无人机继续进行工作，而不可维护的故障则需要对无人机进行更换，使用新的无人机进行配送工作。

为了达到有针对性的调度无人机的目的，在本申请的一个实施例中，或当所预测的当前无人机故障情况满足预设的维护规则时，生成维护指令以维护当前无人机；预设的维护规则可以包括无人机在出现故障前的预期飞行时间或预期飞行距离达到设定的第一阈值时，即对无人机进行维护，包括主要零件如动力***的更新或替换等。

又例如，当所预测的当前无人机故障情况满足预设的更新规则时，发送更新指令以替换当前无人机。预设的更新规则包括无人机在出现故障前的预期飞行时间或预期飞行距离达到设定的第二阈值时，即对无人机进行整机的更新替换。第一阈值往往小于第二阈值。

另一方面，在本申请提供一种无人机调度装置。

图4所示为本申请实施例提供的无人机调度装置的结构示意图，如图4所示，该装置包括：

获取模块410，用于获取无人机待执行任务的任务信息，该任务信息包括飞行目标及多个约束特征；

预测模块420，用于基于该任务信息，利用预先生成的该无人机的飞行包络，预测该无人机当前状态是否满足该待执行任务的需求，该飞行包络表示该无人机在不同约束特征下的飞行时间或飞行距离；

调度模块430，基于该预测结果，进行该无人机调度。

可选的，本申请实施例提供的无人机调度装置，该预测模块具体用于：

预测在该待执行任务对应的约束特征下该飞行包络中的飞行时间或飞行距离；

比较预测的飞行时间或飞行距离与该飞行目标的大小，当预测的飞行时间或飞行距离大于该飞行目标，表示该无人机当前状态满足该待执行任务的需求，否则，表示不满足该待执行任务的需求。

可选的，本申请实施例提供的无人机调度装置，还包括：

读取模块440，用于获取该无人机的历史飞行记录及配置参数；

生成模块450，用于基于该历史飞行记录及该配置参数生成该飞行包络。

可选的，本申请实施例提供的无人机调度装置，当预测结果表示该无人机当前状态不满足该待执行任务的需求时，该预测模块还用于：

基于该历史飞行记录及配置参数确定该无人机的故障。

可选的，本申请实施例提供的无人机调度装置，该调度模块具体用于：

基于该故障，生成调度指令，该调度指令用于指示该无人机的调度。

可选的，本申请实施例提供的无人机调度装置，该调度指令包括维护指令或更换指令，该调度模块具体用于：

当所确定的该故障满足预设的维护规则时，生成维护指令以维护该无人机；

或，

当所确定的该故障满足预设的更新规则时，生成更新指令以替换当前无人机。

可选的，本申请实施例提供的无人机调度装置，该生成模块具体用于：

根据该历史飞行记录及该配置参数对卷积神经网络进行训练生成该飞行包络，其中，该飞行记录包括载重、航程、飞行时间、螺旋桨类型、飞行速度、风速中的一个或多个。

可以理解，上述实施例及优选实施例所提供的一种无人机调度装置中的模块，可以执行上述方法的实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

另一方面，如图5所示，本申请还提供了一种计算机***，该系包括：中央处理单元(CPU)301，其可以根据存储在只读存储器(ROM)302中的程序或者从存储部分加载到随机访问存储器(RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM303中，还存储有***操作所需的各种程序和数据。CPU 301、ROM 302以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出(I/O)接口305也连接至总线304。

以下部件连接至I/O接口305：包括键盘、鼠标等的输入部分306；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分；包括硬盘等的存储部分308；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分309。通信部分309经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器也根据需要连接至I/O接口305。可拆卸介质311，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器310上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分308。

特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图2或图3所描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例中包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分从网络上被下载和安装，或从可拆卸介质被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)301执行时，执行本申请的***中限定的上述功能。

需要说明的是，本申请所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例中的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中。例如，可以描述为：一种处理器包括获取模块、预测模块及调度模块。其中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定，例如，预测模块还可以被描述为“用于基于所述任务信息，利用预先生成的所述无人机的飞行包络，预测所述无人机当前状态是否满足所述待执行任务的需求，所述飞行包络表示所述无人机在不同约束特征下的飞行时间或飞行距离”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现如上述实施例中所述的无人机调度方法。

例如，所述电子设备可以实现如图2中所示的步骤：

获取无人机待执行任务的任务信息，所述任务信息包括飞行目标及多个约束特征；

基于所述任务信息，利用预先生成的所述无人机的飞行包络，预测所述无人机当前状态是否满足所述待执行任务的需求，所述飞行包络表示所述无人机在不同约束特征下的飞行时间或飞行距离；

基于所述预测结果，进行所述无人机调度。

本申请实施例提供的无人机调度方法、装置、计算机***及存储介质，管理终端在获取无人机待执行任务后，通过考虑待执行任务的飞行目标及约束特征，利用预先生成的飞行包络，判断无人机当前的状态是否能够满足待执行任务的需求，实现了待调度无人机的飞行能力的精确预测，确保了所调度无人机都能够执行配送任务，避免了由于无人机造成的网点配送能力不稳定，提高了整个配送网络的配送效率。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种无人机调度方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取无人机待执行任务的任务信息，所述任务信息包括飞行目标及多个约束特征；

基于所述任务信息，利用预先生成的所述无人机的飞行包络，预测所述无人机当前状态是否满足所述待执行任务的需求，所述飞行包络表示所述无人机在各状态下，及各约束特征下的飞行时长和/或飞行距离；

基于所述预测结果，进行所述无人机调度。

2.根据权利要求1所述的无人机调度方法，其特征在于，所述基于所述任务信息，利用预先生成的所述无人机的飞行包络，预测所述无人机当前状态是否满足所述待执行任务的需求包括：

基于所述飞行包络，预测在当前状态下，以及所述待执行任务对应的约束特征下所述无人机的飞行时长和飞行距离；

比较预测的飞行时长或飞行距离与所述飞行目标的大小，当预测的飞行时长和飞行距离大于所述飞行目标，表示所述无人机当前状态满足所述待执行任务的需求，否则，表示不满足所述待执行任务的需求。

3.根据权利要求1或2所述的无人机调度方法，其特征在于，在利用预先生成的所述无人机的飞行包络，预测所述无人机当前状态是否满足所述待执行任务的需求之前，所述方法还包括：

获取所述无人机的历史飞行记录及配置参数；

基于所述历史飞行记录及所述配置参数生成所述飞行包络。

4.根据权利要求2所述的无人机调度方法，其特征在于，当预测结果表示所述无人机当前状态不满足所述待执行任务的需求时，所述方法还包括：

基于所述历史飞行记录及所述配置参数确定所述无人机的故障。

5.根据权利要求4所述的无人机调度方法，其特征在于，所述基于所述预测结果，进行所述无人机调度包括：

基于所述故障，生成调度指令，所述调度指令用于指示所述无人机的调度。

6.根据权利要求5所述的无人机调度方法，其特征在于，所述调度指令包括维护指令或更换指令，

其中，所述基于所述故障，生成调度指令包括：

当所确定的所述故障满足预设的维护规则时，生成维护指令以维护所述无人机；

或，

当所确定的所述故障满足预设的更新规则时，生成更新指令以替换当前无人机。

7.根据权利要求3所述的无人机调度方法，其特征在于，所述基于所述历史飞行记录及所述配置参数生成所述飞行包络包括：

根据所述历史飞行记录及所述配置参数对卷积神经网络进行训练生成所述飞行包络，其中，所述历史飞行记录包括载重、航程、飞行时间、螺旋桨类型、飞行速度、风速中的一个或多个。

8.一种无人机调度装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取无人机待执行任务的任务信息，所述任务信息包括飞行目标及多个约束特征；

确定模块，用于基于所述任务信息，利用预先生成的所述无人机的飞行包络，预测所述无人机当前状态是否满足所述待执行任务的需求，所述飞行包络表示所述无人机在各状态下，及各约束特征下的飞行时长和/或飞行距离；

调度模块，用于基于所述预测结果，进行所述无人机调度。

9.一种计算机***，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，其中，

所述处理器和所述存储器通过对所述总线完成相互间的通信；

所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令执行1-7任一项所述的无人机调度方法。

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，所述计算机指令使得所述计算机执行如权利要求1-7任一项所述的无人机调度方法。

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