一种多无人机的控制切换方法与流程

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1.本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种多无人机的控制切换方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

2.随着无人机技术的日益成熟，越来越多的领域开始利用无人机进行生产作业，例如，使用无人机进行军事侦察、电力巡检、货物运输以及物流配送等生产活动，而为了实现复杂的作业，往往需要由多个无人机构成的无人机进行合力协作，但无人机在执行任务时，需要即时地切换无人机的控制模式，以满足不同任务阶段的工作需求。
3.现有的多无人机控制切换技术多为多之间的控制切换，例如，在无人机由第一区域飞往第二区域执行任务的过程中，需要将无人机的控制权限由第一区域的地面移交至第二区域的地面，实际应用中，多之间的控制切换受地面覆盖效果影响较多，无人机与地面之间的通信延迟较高，可能导致多无人机执行任务时的效率较低。

技术实现要素：

4.本发明提供一种多无人机的控制切换方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决多无人机执行任务时的效率较低的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供的一种多无人机的控制切换方法，包括：
6.获取无人机的位置信息、运动信息以及权限信息，根据所述权限信息确定所述无人机的领航无人机，并利用所述位置信息与所述运动信息建立所述无人机的初始运动模型；
7.获取所述无人机的通讯信息，利用预设的拓扑通讯模型根据所述通讯信息以及所述初始运动模型构建所述无人机的拓扑通讯网络；
8.利用所述无人机对预设的待监测区域进行区域搜索，当所述无人机中的一个无人机监测到预设的目标探测物时，判断所述无人机是否为所述领航无人机；
9.当所述无人机不是所述领航无人机时，将所述无人机作为目标领航机，并将所述无人机的控制权限切换至所述目标领航机，利用所述目标领航机的控制权限根据所述目标探测物进行路径规划，得到领航路径；
10.利用所述拓扑通讯网络根据所述领航路径对所述无人机进行重组编队，根据重组编队的结果对所述初始运动模型进行更新，得到标准运动模型，利用所述目标领航机按照所述标准运动模型控制所述无人机对所述目标探测物进行作业；
11.当所述无人机是所述领航无人机时，利用所述领航无人机按照所述初始运动模型控制所述无人机对所述目标探测物进行作业。
12.可选地，所述利用所述位置信息与所述运动信息建立所述无人机的初始运动模型，包括：
13.从所述位置信息中提取出所述无人机的定位坐标、航向角以及俯仰角；
14.从所述运动信息中提取出所述无人机的飞行速度、俯仰角速度、偏航角速度以及执行延迟；
15.利用所述定位坐标、所述航向角、所述俯仰角、所述飞行速度、所述偏航角速度、所述俯仰角速度以及所述执行延迟建立如下所述初始运动模型：
[0016][0017]
其中，[x
i-x
0i
,y
i-y
0i
,z
i-z
0i
,δ,γ,v,w,u]
t
为所述无人机中第i个无人机的状态向量，i是指所述无人机中的第i个无人机，xi为所述无人机中第i个无人机的实时横轴坐标，x
0i
为所述定位坐标中第i个无人机的横轴坐标，yi为所述无人机中第i个无人机的实时竖轴坐标，y
0i
为所述定位坐标中第i个无人机的竖轴坐标，zi为所述无人机中第i个无人机的实时纵轴坐标，z
0i
为所述定位坐标中第i个无人机的纵轴坐标，δ为所述航向角，γ为所述俯仰角，v为所述飞行速度，w为所述偏航角速度，u为所述俯仰角速度，t为转置符号，τv为所述执行延迟中的飞行速度执行延迟，rv为所述飞行速度对应的控制命令，τw为所述执行延迟中的偏航角速度执行延迟，rw为所述偏航角速度对应的控制命令，τu为所述执行延迟中的俯仰角速度执行延迟，ru为所述飞行速度对应的俯仰角速度。
[0018]
可选地，所述利用预设的拓扑通讯模型根据所述通讯信息以及所述初始运动模型构建所述无人机的拓扑通讯网络，包括：
[0019]
逐个选取所述无人机中的无人机作为目标无人机，从所述初始运动模型中提取出所述目标无人机的目标位置；
[0020]
根据所述通讯信息确定所述目标无人机的通讯无人机，并从所述通讯信息中提取出所述目标无人机与所述通讯无人机的通讯延迟；
[0021]
将所述目标位置作为图节点，将所述目标无人机对应的图节点与所述通讯无人机对应的图节点进行连接，得到节点边，并将所述通讯延迟作为所述节点边对应的边权重，得到所述拓扑通讯网络。
[0022]
可选地，所述利用所述无人机对预设的待监测区域进行区域搜索，包括：
[0023]
选取所述无人机中的一个无人机作为目标无人机，从所述初始运动模型中提取出所述目标无人机的三维位置坐标作为目标位置坐标；
[0024]
根据所述目标位置坐标计算出所述目标无人机的监测宽度以及监测长度，并根据所有目标无人机对应的监测宽度以及监测长度计算出所述无人机的侦查宽度；
[0025]
根据所述侦查宽度对所述待监测区域进行监测路径规划，得到监测路径，并根据所述监测路径对所述待检测区域进行区域搜索。
[0026]
可选地，所述根据所述目标位置坐标计算出所述目标无人机的监测宽度以及监测长度，包括：
[0027]
从所述目标位置坐标中提取出所述目标无人机的纵轴坐标；
[0028]
获取所述目标无人机的监测器信息，从所述监测器信息中提取出纵向监测角度以及横向检测角度；
[0029]
利用如下的监测宽度算法根据所述纵轴坐标、所述纵向监测角度以及所述横向检测角度计算出所述监测宽度以及所述监测长度：
[0030][0031][0032]
其中，r1是指所述监测宽度,r2是指所述监测长度，ceiling是向上取整符号，θ是所述纵向监测角度，α是指所述目标无人机的滚转角，β是指所述横向检测角度，d是指所述目标无人机的纵轴坐标。
[0033]
可选地，所述利用所述目标领航机的控制权限根据所述目标探测物进行路径规划，得到领航路径，包括：
[0034]
根据所述目标领航机的控制权限以及所述目标领航机的实时横轴坐标、实时竖轴坐标以及实时纵轴坐标获取所述目标探测物的周边环境的三维点云信息；
[0035]
在所述三维点云信息中添加所述目标探测物的坐标信息，得到初级点云信息，在所述初级点云信息中添加所述目标领航机的坐标信息，得到次级点云信息；
[0036]
利用所述目标领航机的监测器获取所述目标探测物的周边环境中的障碍物信息，并根据所述障碍物信息更新所述次级点云信息，得到标准点云信息；
[0037]
利用预设的最优路径算法根据所述标准点云信息进行路径规划，得到所述领航路径。
[0038]
可选地，所述利用所述拓扑通讯网络根据所述领航路径对所述无人机进行重组编队，包括：
[0039]
根据所述拓扑通讯网络生成所述目标领航机的通讯拓扑矩阵；
[0040]
根据所述通讯拓扑矩阵对所述无人机进行拓扑排序，并将所述拓扑排序后的拓扑序号作为所述无人机的重组编号；
[0041]
根据所述重组编号在所述领航路径上对所述无人机进行串行组队，完成所述重组编队。
[0042]
为了解决上述问题，本发明还提供一种多无人机的控制切换装置，所述装置包括：
[0043]
运动模型模块，用于获取无人机的位置信息、运动信息以及权限信息，根据所述权限信息确定所述无人机的领航无人机，并利用所述位置信息与所述运动信息建立所述
无人机的初始运动模型；
[0044]
通讯网络模块，用于获取所述无人机的通讯信息，利用预设的拓扑通讯模型根据所述通讯信息以及所述初始运动模型构建所述无人机的拓扑通讯网络；
[0045]
控制切换模块，用于利用所述无人机对预设的待监测区域进行区域搜索，当所述无人机中的一个无人机监测到预设的目标探测物时，判断所述无人机是否为所述领航无人机；当所述无人机不是所述领航无人机时，将所述无人机作为目标领航机，并将所述无人机的控制权限切换至所述目标领航机，利用所述目标领航机的控制权限根据所述目标探测物进行路径规划，得到领航路径；
[0046]
探测作业模块，用于利用所述拓扑通讯网络根据所述领航路径对所述无人机进行重组编队，根据重组编队的结果对所述初始运动模型进行更新，得到标准运动模型，利用所述目标领航机按照所述标准运动模型控制所述无人机对所述目标探测物进行作业；
[0047]
默认作业模块，用于当所述无人机是所述领航无人机时，利用所述领航无人机按照所述初始运动模型控制所述无人机对所述目标探测物进行作业。
[0048]
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
[0049]
至少一个处理器；以及，
[0050]
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0051]
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的多无人机的控制切换方法。
[0052]
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的多无人机的控制切换方法。
[0053]
本发明实施例通过利用所述定位坐标、所述航向角、所述俯仰角、所述飞行速度、所述偏航角速度、所述俯仰角速度以及所述执行延迟建立所述初始运动模型，能够精确地表征所述无人机的运动关系，辅助后续的无人机搜寻以及路径规划，通过利用预设的拓扑通讯模型根据所述通讯信息以及所述初始运动模型构建所述无人机的拓扑通讯网络，可以对所述无人机中的每个无人机的通讯状态进行数学化表达，从而方便后续的控制切换；通过利用所述无人机对预设的待监测区域进行区域搜索，可以准确地确定所述无人机的监测总矩阵，并根据所述监测总矩阵规划目标搜寻的路径，保证无人机搜寻效率的提升，通过利用所述目标领航机根据所述目标探测物进行路径规划，得到领航路径，能够模拟出所述无人机的最短移动路径，从而提高无人机作业的效率，通过利用所述拓扑通讯网络根据所述领航路径对所述无人机进行重组编队，根据重组编队的结果对所述初始运动模型进行更新，得到标准运动模型，能够实现无人机领航机的权限切换，使得距离目标探测物最近的无人机作为新的领航机，而所述无人机中的其余无人机可以按照与新的领航机的通讯距离进行组队，既保证了无人机运动的安全性，也减少了组队的耗时，同时提高了无人机目标物搜寻的效率。因此本发明提出的多无人机的控制切换方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决多无人机执行任务时的效率较低的问题。
附图说明
[0054]
图1为本发明一实施例提供的多无人机的控制切换方法的流程示意图；
[0055]
图2为本发明一实施例提供的进行区域搜索的流程示意图；
[0056]
图3为本发明一实施例提供的进行路径规划的流程示意图；
[0057]
图4为本发明一实施例提供的多无人机的控制切换装置的功能模块图；
[0058]
图5为本发明一实施例提供的实现所述多无人机的控制切换方法的电子设备的结构示意图。
[0059]
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0060]
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0061]
本技术实施例提供一种多无人机的控制切换方法。所述多无人机的控制切换方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本技术实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述多无人机的控制切换方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集、云端服务器或云端服务器集等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(content delivery network，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
[0062]
参照图1所示，为本发明一实施例提供的多无人机的控制切换方法的流程示意图。在本实施例中，所述多无人机的控制切换方法包括：
[0063]
s1、获取无人机的位置信息、运动信息以及权限信息，根据所述权限信息确定所述无人机的领航无人机，并利用所述位置信息与所述运动信息建立所述无人机的初始运动模型；
[0064]
本发明实施例中，可以利用gps定位器或者北斗定位器等定位组件获取所述无人机的位置信息，所述位置信息包括无人机的经度、纬度以及水平高度等。
[0065]
详细地，可以利用加速度传感器以及陀螺仪等传感器获取所述无人机的运动信息，所述运动信息包括无人机的飞行速度、飞行加速度以及偏转角度等。
[0066]
具体地，所述权限信息包括领航权限和跟航权限，所述无人机中仅有一台无人机具有领航权限的无人机，此外均为跟航权限的无人机。
[0067]
详细地，所述根据所述权限信息确定所述无人机的领航无人机是指将无人机中具有领航权限的无人机作为领航无人机。
[0068]
本发明实施例中，所述利用所述位置信息与所述运动信息建立所述无人机的初始运动模型，包括：
[0069]
从所述位置信息中提取出所述无人机的定位坐标、航向角以及俯仰角；
[0070]
从所述运动信息中提取出所述无人机的飞行速度、俯仰角速度、偏航角速度以及执行延迟；
[0071]
利用所述定位坐标、所述航向角、所述俯仰角、所述飞行速度、所述偏航角速度、所述俯仰角速度以及所述执行延迟建立如下所述初始运动模型：
[0072][0073]
其中，[x
i-x
0i
,y
i-y
0i
,z
i-z
0i
,δ,γ,v,w,u]
t
为所述无人机中第i个无人机的状态向量，i是指所述无人机中的第i个无人机，xi为所述无人机中第i个无人机的实时横轴坐标，x
0i
为所述定位坐标中第i个无人机的横轴坐标，yi为所述无人机中第i个无人机的实时竖轴坐标，y
0i
为所述定位坐标中第i个无人机的竖轴坐标，zi为所述无人机中第i个无人机的实时纵轴坐标，z
0i
为所述定位坐标中第i个无人机的纵轴坐标，δ为所述航向角，γ为所述俯仰角，v为所述飞行速度，w为所述偏航角速度，u为所述俯仰角速度，t为转置符号，τv为所述执行延迟中的飞行速度执行延迟，rv为所述飞行速度对应的控制命令，τw为所述执行延迟中的偏航角速度执行延迟，rw为所述偏航角速度对应的控制命令，τu为所述执行延迟中的俯仰角速度执行延迟，ru为所述飞行速度对应的俯仰角速度。
[0074]
详细地，所述航向角是指飞机和航天飞机的纵轴与地球北极之间的夹角。
[0075]
具体地，所述俯仰角是指机体坐标系x轴与水平面的夹角，当机体坐标系的x轴在惯性坐标系xoy平面上方时，俯仰角为正，否则为负。
[0076]
本发明实施例中，通过利用所述定位坐标、所述航向角、所述俯仰角、所述飞行速度、所述偏航角速度、所述俯仰角速度以及所述执行延迟建立所述初始运动模型，能够精确地表征所述无人机的运动关系，辅助后续的无人机搜寻以及路径规划。
[0077]
s2、获取所述无人机的通讯信息，利用预设的拓扑通讯模型根据所述通讯信息以及所述初始运动模型构建所述无人机的拓扑通讯网络；
[0078]
本发明实施例中，所述通讯信息是指无人机之间的通讯结构，包括所述无人机中各个无人机的编号、通讯延迟以及机相对结构等。
[0079]
本发明实施例中，所述利用预设的拓扑通讯模型根据所述通讯信息以及所述初始运动模型构建所述无人机的拓扑通讯网络，包括：
[0080]
逐个选取所述无人机中的无人机作为目标无人机，从所述初始运动模型中提取出所述目标无人机的目标位置；
[0081]
根据所述通讯信息确定所述目标无人机的通讯无人机，并从所述通讯信息中提取出所述目标无人机与所述通讯无人机的通讯延迟；
[0082]
将所述目标位置作为图节点，将所述目标无人机对应的图节点与所述通讯无人机对应的图节点进行连接，得到节点边，并将所述通讯延迟作为所述节点边对应的边权重，得到所述拓扑通讯网络。
[0083]
详细地，所述目标位置是指所述目标无人机在所述无人机中的相对位置。
[0084]
具体地，所述通讯无人机是指与所述目标无人机进行通讯的无人机，例如，a无人机与b无人机和c无人机进行通讯，则a无人机的通讯无人机是b无人机和c无人机。
[0085]
本发明实施例中，通过利用预设的拓扑通讯模型根据所述通讯信息以及所述初始运动模型构建所述无人机的拓扑通讯网络，可以对所述无人机中的每个无人机的通讯状态进行数学化表达，从而方便后续的控制切换。
[0086]
s3、利用所述无人机对预设的待监测区域进行区域搜索，当所述无人机中的一个无人机监测到预设的目标探测物时，判断所述无人机是否为所述领航无人机；
[0087]
本发明实施例中，参照图2所示，所述利用所述无人机对预设的待监测区域进行区域搜索，包括：
[0088]
s21、选取所述无人机中的一个无人机作为目标无人机，从所述初始运动模型中提取出所述目标无人机的三维位置坐标作为目标位置坐标；
[0089]
s22、根据所述目标位置坐标计算出所述目标无人机的监测宽度以及监测长度，并根据所有目标无人机对应的监测宽度以及监测长度计算出所述无人机的侦查宽度；
[0090]
s23、根据所述侦查宽度对所述待监测区域进行监测路径规划，得到监测路径，并根据所述监测路径对所述待检测区域进行区域搜索。
[0091]
具体地，所述监测宽度是指所述目标无人机的监测器对地面进行监测时，获取到的监测区域部分的实际宽度。
[0092]
详细地，所述监测长度是指所述目标无人机的监测器对地面进行检测时，获取到的监测区域部分的实际长度。
[0093]
详细地，所述根据所述目标位置坐标计算出所述目标无人机的监测宽度以及监测长度，包括：
[0094]
从所述目标位置坐标中提取出所述目标无人机的纵轴坐标；
[0095]
获取所述目标无人机的监测器信息，从所述监测器信息中提取出纵向监测角度以及横向检测角度；
[0096]
利用如下的监测宽度算法根据所述纵轴坐标、所述纵向监测角度以及所述横向检测角度计算出所述监测宽度以及所述监测长度：
[0097][0098][0099]
其中，r1是指所述监测宽度,r2是指所述监测长度，ceiling是向上取整符号，θ是所述纵向监测角度，α是指所述目标无人机的滚转角，β是指所述横向检测角度，d是指所述目标无人机的纵轴坐标。
[0100]
本发明实施例中，通过利用所述监测宽度算法根据所述纵轴坐标、所述纵向监测角度以及所述横向检测角度计算出所述目标无人机的监测宽度，能够结合所述目标无人机
的实时高度和滚转角确定无人机的监测宽度，精确地表征了因为无人机运动造成的监测区域的不规则形变，从而方便后续监测路径的规划，提高无人机区域搜索的效率。
[0101]
详细地，所述监测器可以是摄像机或者雷达发射器等监测设备。
[0102]
具体地，所述纵向监测角度是指所述监测器的上下视野之间的夹角。
[0103]
详细地，所述横向检测角度是指所述监测器的左右视野之间的夹角。
[0104]
详细地，所述侦查宽度是指所述无人机进行区域搜索时的单位宽度。
[0105]
具体地，所述根据所述监测宽度以及所述监测长度计算出所述无人机的侦查宽度，包括：
[0106]
利用所述监测宽度以及所述监测长度构建出监测矩阵，根据所述初始运动模型以及所述监测矩阵构建出所述无人机的监测总矩阵；
[0107]
从所述监测总矩阵中提取出监测总长度以及监测总宽度，从所述监测总长度以及所述监测总宽度中选取出数值最大的一项作为所述侦查宽度。
[0108]
详细地，所述利用所述监测宽度以及所述监测长度构建出监测矩阵是指生成以所述监测宽度为宽，以及所监测长度为长的矩阵区域并将该矩阵区域作为所述监测矩阵。
[0109]
详细地，可以利用扫描线侦查方式根据所述侦查宽度对所述待监测区域进行监测路径规划，得到监测路径。
[0110]
具体地，所述根据所述监测路径对所述待检测区域进行区域搜索，包括：
[0111]
获取所述无人机在所述监测路径下的拍摄的监测图片，将所有的监测图片汇集成监测图集；
[0112]
逐一选取所述监测图集中的监测图片作为目标图片，利用预设的目标物识别模型提取出所述目标图片的图片特征集；
[0113]
逐一选取所述图片特征集中的图片特征作为目标图片特征，利用如下的目标相似度算法计算出所述目标图片特征与预设的所述目标探测物的图片特征的相似度：
[0114][0115]
其中，d是指所述相似度，ρ是预设的相似系数，arccos是反余弦函数，n是所述目标图片特征中特征向量的总列数，且所述目标图片特征中特征向量的总列数等于所述目标探测物的图片特征中特征向量的总列数，j是指所述特征向量中第j列，cj是指所述目标图片特征向量中第j列的列向量，*是向量点乘算法，bj是指所述目标探测物的图片特征中特征向量的第j列的列向量；
[0116]
当所述相似度大于预设的相似度阈值时，确定所述目标图片特征所对应的区域包含所述目标探测物。
[0117]
详细地，所述目标识别模型可以是利用包含所述目标探测物的图集训练的yolo网络或anchor based网络。
[0118]
详细地，通过利用所述目标相似度算法计算出所述目标图片特征与预设的所述目
标探测物的图片特征的相似度，能够将所述目标图片的每个特征向量进行分层对比，从而提高相似度计算的准确性。
[0119]
本发明实施例中，通过利用所述无人机对预设的待监测区域进行区域搜索，可以准确地确定所述无人机的监测总矩阵，并根据所述监测总矩阵规划目标搜寻的路径，保证无人机搜寻效率的提升。
[0120]
s4、当所述无人机不是所述领航无人机时，将所述无人机作为目标领航机，并将所述无人机的控制权限切换至所述目标领航机，利用所述目标领航机的控制权限根据所述目标探测物进行路径规划，得到领航路径；
[0121]
本发明实施例中，所述目标领航机是用于领航无人机的无人机。
[0122]
详细地，所述将所述无人机的控制权限切换至所述目标领航机是指对所述无人机的权限信息进行更新，使得所述目标领航机的控制权限变更为领航权限。
[0123]
详细地，所述领航路径是指用于规划出目标领航无人机到达所述目标探测物之间的有效路径。
[0124]
本发明实施例中，所述利用所述目标领航机的控制权限根据所述目标探测物进行路径规划，得到领航路径，包括：
[0125]
根据所述目标领航机的控制权限以及所述目标领航机的实时横轴坐标、实时竖轴坐标以及实时纵轴坐标获取所述目标探测物的周边环境的三维点云信息；
[0126]
在所述三维点云信息中添加所述目标探测物的坐标信息，得到初级点云信息，在所述初级点云信息中添加所述目标领航机的坐标信息，得到次级点云信息；
[0127]
利用所述目标领航机的监测器获取所述目标探测物的周边环境中的障碍物信息，并根据所述障碍物信息更新所述次级点云信息，得到标准点云信息；
[0128]
利用预设的最优路径算法根据所述标准点云信息进行路径规划，得到所述领航路径。
[0129]
具体地，所述利用所述目标领航机的监测器获取所述目标探测物的周边环境中的障碍物信息的方法与上述步骤s3中的根据所述监测路径对所述待检测区域进行区域搜索的步骤一致，这里不再赘述。
[0130]
详细地，参照图3所示，所述利用预设的最优路径算法根据所述标准点云信息进行路径规划，得到所述领航路径，包括：
[0131]
s31、从所述标准点云信息中获取所述目标探测物的坐标信息以及所述目标领航机的坐标信息，将所述目标探测物的坐标信息作为终点坐标，将所述目标领航机的坐标信息作为起点坐标，将所述起点坐标添加至预设的第一坐标组中；
[0132]
s32、根据所述起点坐标与所述终点坐标随机生成有效节点坐标，并将所有的有效节点坐标添加至第一坐标组中；
[0133]
s33、逐个选取所述第一坐标组中的坐标作为目标坐标，判断所述目标坐标和所述终点坐标之间的直线路径中是否存在障碍物；
[0134]
s34、当所述目标坐标和所述终点坐标之间的直线路径中存在障碍物时，计算出所述目标坐标的有效路径距离，根据所述终点坐标计算出所述目标坐标的直线终点距离，并将所述直线终点距离与所述有效路径距离相加，得到目标路径距离；
[0135]
s35、判断所述目标路径距离是否小于预设的初始路径距离；
[0136]
s36、当所述目标路径距离大于或等于所述初始路径距离时，从所述第一坐标组中删除所述目标坐标，并返回逐个选取所述第一坐标组中的坐标作为目标坐标的步骤；
[0137]
s37、当所述目标路径距离小于所述初始路径距离时，将所述目标路径距离作为所述初始路径距离，将所述目标坐标从所述第一坐标组中移动至预设的第二坐标组中；
[0138]
s38、将距离所述目标坐标最近的障碍物作为目标障碍物，获取所述目标障碍物对应的有效节点坐标，将所述有效节点坐标添加至所述第一坐标组中，并返回逐个选取所述第一坐标组中的坐标作为目标坐标的步骤；
[0139]
s39、当所述目标坐标和所述终点坐标之间的直线路径中不存在障碍物时，根据所述第二坐标组、所述目标坐标以及所述终点坐标生成所述领航路径。
[0140]
详细地，可以利用随机森林算法或蚁算法根据所述起点坐标与所述终点坐标随机生成有效节点坐标，其中，所述有效节点坐标是指从所述起点坐标出发的节点坐标序列，节点与节点连接的直线之间不存在障碍物的坐标。
[0141]
具体地，所述计算出所述目标坐标的有效路径距离是指将所述起点坐标到所述目标坐标之间的有效节点依次相连得到的有效路径的距离。
[0142]
本发明实施例中，通过利用所述目标领航机根据所述目标探测物进行路径规划，得到领航路径，能够模拟出所述无人机的最短移动路径，从而提高无人机作业的效率。
[0143]
s5、利用所述拓扑通讯网络根据所述领航路径对所述无人机进行重组编队，根据重组编队的结果对所述初始运动模型进行更新，得到标准运动模型，利用所述目标领航机按照所述标准运动模型控制所述无人机对所述目标探测物进行作业；
[0144]
本发明实施例中，所述利用所述拓扑通讯网络根据所述领航路径对所述无人机进行重组编队，包括：
[0145]
根据所述拓扑通讯网络生成所述目标领航机的通讯拓扑矩阵；
[0146]
根据所述通讯拓扑矩阵对所述无人机进行拓扑排序，并将所述拓扑排序后的拓扑序号作为所述无人机的重组编号；
[0147]
根据所述重组编号在所述领航路径上对所述无人机进行串行组队，完成所述重组编队。
[0148]
详细地，可以利用拓扑算法根据所述拓扑通讯网络生成所述目标领航机的通讯拓扑矩阵。
[0149]
具体地，所述根据所述重组编号在所述领航路径上对所述无人机进行串行组队是指以所述目标领航机为队首，队列按照所述重组编号进行排序，并遵循所述领航路径的串行组队。
[0150]
具体地，所述根据重组编队的结果对所述初始运动模型进行更新，得到标准运动模型是指根据所述重组编队的结果调整所述初始运动模型中的无人机中无人机的排列顺序，并根据所述重组编队的结果调整所述飞行速度执行延迟、所述偏航角速度执行延迟以及所述俯仰角速度执行延迟，进而得到所述标准运动模型。
[0151]
详细地，所述利用所述目标领航机按照所述标准运动模型控制所述无人机对所述目标探测物进行作业是指按照所述标准运动模型沿着所述领航路径进行运动，当到达所述领航路径的终点时，对所述目标探测物进行作业。
[0152]
本发明实施例中，通过利用所述拓扑通讯网络根据所述领航路径对所述无人机
进行重组编队，根据重组编队的结果对所述初始运动模型进行更新，得到标准运动模型，能够实现无人机领航机的权限切换，使得距离目标探测物最近的无人机作为新的领航机，而所述无人机中的其余无人机可以按照与新的领航机的通讯距离进行组队，既保证了无人机运动的安全性，也减少了组队的耗时，同时提高了无人机目标物搜寻的效率。
[0153]
s6、当所述无人机是所述领航无人机时，利用所述领航无人机按照所述初始运动模型控制所述无人机对所述目标探测物进行作业。
[0154]
本发明实施例中，所述利用所述领航无人机按照所述初始运动模型控制所述无人机对所述目标探测物进行作业的方法与上述步骤s5中的所述利用所述目标领航机按照所述标准运动模型控制所述无人机对所述目标探测物进行作业的方法一致，这里不再赘述。
[0155]
本发明实施例通过利用所述定位坐标、所述航向角、所述俯仰角、所述飞行速度、所述偏航角速度、所述俯仰角速度以及所述执行延迟建立所述初始运动模型，能够精确地表征所述无人机的运动关系，辅助后续的无人机搜寻以及路径规划，通过利用预设的拓扑通讯模型根据所述通讯信息以及所述初始运动模型构建所述无人机的拓扑通讯网络，可以对所述无人机中的每个无人机的通讯状态进行数学化表达，从而方便后续的控制切换；通过利用所述无人机对预设的待监测区域进行区域搜索，可以准确地确定所述无人机的监测总矩阵，并根据所述监测总矩阵规划目标搜寻的路径，保证无人机搜寻效率的提升，通过利用所述目标领航机根据所述目标探测物进行路径规划，得到领航路径，能够模拟出所述无人机的最短移动路径，从而提高无人机作业的效率，通过利用所述拓扑通讯网络根据所述领航路径对所述无人机进行重组编队，根据重组编队的结果对所述初始运动模型进行更新，得到标准运动模型，能够实现无人机领航机的权限切换，使得距离目标探测物最近的无人机作为新的领航机，而所述无人机中的其余无人机可以按照与新的领航机的通讯距离进行组队，既保证了无人机运动的安全性，也减少了组队的耗时，同时提高了无人机目标物搜寻的效率。因此本发明提出的多无人机的控制切换方法，可以解决多无人机执行任务时的效率较低的问题。
[0156]
如图4所示，是本发明一实施例提供的多无人机的控制切换装置的功能模块图。
[0157]
本发明所述多无人机的控制切换装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述多无人机的控制切换装置100可以包括运动模型模块101、通讯网络模块102、控制切换模块103、探测作业模块104及默认作业模块105。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
[0158]
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
[0159]
所述运动模型模块101，用于获取无人机的位置信息、运动信息以及权限信息，根据所述权限信息确定所述无人机的领航无人机，并利用所述位置信息与所述运动信息建立所述无人机的初始运动模型；
[0160]
所述通讯网络模块102，用于获取所述无人机的通讯信息，利用预设的拓扑通讯模型根据所述通讯信息以及所述初始运动模型构建所述无人机的拓扑通讯网络；
[0161]
所述控制切换模块103，用于利用所述无人机对预设的待监测区域进行区域搜索，当所述无人机中的一个无人机监测到预设的目标探测物时，判断所述无人机是否为
所述领航无人机；当所述无人机不是所述领航无人机时，将所述无人机作为目标领航机，并将所述无人机的控制权限切换至所述目标领航机，利用所述目标领航机的控制权限根据所述目标探测物进行路径规划，得到领航路径；
[0162]
所述探测作业模块104，用于利用所述拓扑通讯网络根据所述领航路径对所述无人机进行重组编队，根据重组编队的结果对所述初始运动模型进行更新，得到标准运动模型，利用所述目标领航机按照所述标准运动模型控制所述无人机对所述目标探测物进行作业；
[0163]
所述默认作业模块105，用于当所述无人机是所述领航无人机时，利用所述领航无人机按照所述初始运动模型控制所述无人机对所述目标探测物进行作业。
[0164]
详细地，本发明实施例中所述多无人机的控制切换装置100中所述的各模块在使用时采用与上述图1至图3中所述的多无人机的控制切换方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。
[0165]
如图5所示，是本发明一实施例提供的实现多无人机的控制切换方法的电子设备的结构示意图。
[0166]
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如多无人机的控制切换程序。
[0167]
其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(central processing unit，cpu)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(control unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行多无人机的控制切换程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
[0168]
所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：sd或dx存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(smart media card，smc)、安全数字(secure digital，sd)卡、闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如多无人机的控制切换程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0169]
所述通信总线12可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
[0170]
所述通信接口13用于上述电子设备与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如wi-fi接口、蓝牙接口
等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(display)、输入单元(比如键盘(keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及oled(organic light-emitting diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
[0171]
图中仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图中示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0172]
例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、wi-fi模块等，在此不再赘述。
[0173]
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
[0174]
所述电子设备1中的所述存储器11存储的多无人机的控制切换程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
[0175]
获取无人机的位置信息、运动信息以及权限信息，根据所述权限信息确定所述无人机的领航无人机，并利用所述位置信息与所述运动信息建立所述无人机的初始运动模型；
[0176]
获取所述无人机的通讯信息，利用预设的拓扑通讯模型根据所述通讯信息以及所述初始运动模型构建所述无人机的拓扑通讯网络；
[0177]
利用所述无人机对预设的待监测区域进行区域搜索，当所述无人机中的一个无人机监测到预设的目标探测物时，判断所述无人机是否为所述领航无人机；
[0178]
当所述无人机不是所述领航无人机时，将所述无人机作为目标领航机，并将所述无人机的控制权限切换至所述目标领航机，利用所述目标领航机的控制权限根据所述目标探测物进行路径规划，得到领航路径；
[0179]
利用所述拓扑通讯网络根据所述领航路径对所述无人机进行重组编队，根据重组编队的结果对所述初始运动模型进行更新，得到标准运动模型，利用所述目标领航机按照所述标准运动模型控制所述无人机对所述目标探测物进行作业；
[0180]
当所述无人机是所述领航无人机时，利用所述领航无人机按照所述初始运动模型控制所述无人机对所述目标探测物进行作业。
[0181]
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
[0182]
进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机
存储器、只读存储器(rom，read-only memory)。
[0183]
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
[0184]
获取无人机的位置信息、运动信息以及权限信息，根据所述权限信息确定所述无人机的领航无人机，并利用所述位置信息与所述运动信息建立所述无人机的初始运动模型；
[0185]
获取所述无人机的通讯信息，利用预设的拓扑通讯模型根据所述通讯信息以及所述初始运动模型构建所述无人机的拓扑通讯网络；
[0186]
利用所述无人机对预设的待监测区域进行区域搜索，当所述无人机中的一个无人机监测到预设的目标探测物时，判断所述无人机是否为所述领航无人机；
[0187]
当所述无人机不是所述领航无人机时，将所述无人机作为目标领航机，并将所述无人机的控制权限切换至所述目标领航机，利用所述目标领航机的控制权限根据所述目标探测物进行路径规划，得到领航路径；
[0188]
利用所述拓扑通讯网络根据所述领航路径对所述无人机进行重组编队，根据重组编队的结果对所述初始运动模型进行更新，得到标准运动模型，利用所述目标领航机按照所述标准运动模型控制所述无人机对所述目标探测物进行作业；
[0189]
当所述无人机是所述领航无人机时，利用所述领航无人机按照所述初始运动模型控制所述无人机对所述目标探测物进行作业。
[0190]
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
[0191]
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
[0192]
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
[0193]
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
[0194]
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
[0195]
本技术实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(artificial intelligence，ai)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
[0196]
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中
陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
[0197]
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

技术特征：

1.一种多无人机的控制切换方法，其特征在于，所述方法包括：获取无人机的位置信息、运动信息以及权限信息，根据所述权限信息确定所述无人机的领航无人机，并利用所述位置信息与所述运动信息建立所述无人机的初始运动模型；获取所述无人机的通讯信息，利用预设的拓扑通讯模型根据所述通讯信息以及所述初始运动模型构建所述无人机的拓扑通讯网络；利用所述无人机对预设的待监测区域进行区域搜索，当所述无人机中的一个无人机监测到预设的目标探测物时，判断所述无人机是否为所述领航无人机；当所述无人机不是所述领航无人机时，将所述无人机作为目标领航机，并将所述无人机的控制权限切换至所述目标领航机，利用所述目标领航机的控制权限根据所述目标探测物进行路径规划，得到领航路径；利用所述拓扑通讯网络根据所述领航路径对所述无人机进行重组编队，根据重组编队的结果对所述初始运动模型进行更新，得到标准运动模型，利用所述目标领航机按照所述标准运动模型控制所述无人机对所述目标探测物进行作业；当所述无人机是所述领航无人机时，利用所述领航无人机按照所述初始运动模型控制所述无人机对所述目标探测物进行作业。2.如权利要求1所述的多无人机的控制切换方法，其特征在于，所述利用所述位置信息与所述运动信息建立所述无人机的初始运动模型，包括：从所述位置信息中提取出所述无人机的定位坐标、航向角以及俯仰角；从所述运动信息中提取出所述无人机的飞行速度、俯仰角速度、偏航角速度以及执行延迟；利用所述定位坐标、所述航向角、所述俯仰角、所述飞行速度、所述偏航角速度、所述俯仰角速度以及所述执行延迟建立如下所述初始运动模型：其中，[x
i-x
0i
,y
i-y
0i
,z
i-z
0i
,δ,γ,v,w,u]
t
为所述无人机中第i个无人机的状态向量，i是指所述无人机中的第i个无人机，x
i
为所述无人机中第i个无人机的实时横轴坐标，x
0i
为所述定位坐标中第i个无人机的横轴坐标，y
i
为所述无人机中第i个无人机的实时竖轴坐标，y
0i
为所述定位坐标中第i个无人机的竖轴坐标，z
i
为所述无人机中第i个无人机的实时纵轴坐标，z
0i
为所述定位坐标中第i个无人机的纵轴坐标，δ为所述航向角，γ为所述
俯仰角，v为所述飞行速度，w为所述偏航角速度，u为所述俯仰角速度，t为转置符号，τ
v
为所述执行延迟中的飞行速度执行延迟，r
v
为所述飞行速度对应的控制命令，τ
w
为所述执行延迟中的偏航角速度执行延迟，r
w
为所述偏航角速度对应的控制命令，τ
u
为所述执行延迟中的俯仰角速度执行延迟，r
u
为所述飞行速度对应的俯仰角速度。3.如权利要求1所述的多无人机的控制切换方法，其特征在于，所述利用预设的拓扑通讯模型根据所述通讯信息以及所述初始运动模型构建所述无人机的拓扑通讯网络，包括：逐个选取所述无人机中的无人机作为目标无人机，从所述初始运动模型中提取出所述目标无人机的目标位置；根据所述通讯信息确定所述目标无人机的通讯无人机，并从所述通讯信息中提取出所述目标无人机与所述通讯无人机的通讯延迟；将所述目标位置作为图节点，将所述目标无人机对应的图节点与所述通讯无人机对应的图节点进行连接，得到节点边，并将所述通讯延迟作为所述节点边对应的边权重，得到所述拓扑通讯网络。4.如权利要求1所述的多无人机的控制切换方法，其特征在于，所述利用所述无人机对预设的待监测区域进行区域搜索，包括：选取所述无人机中的一个无人机作为目标无人机，从所述初始运动模型中提取出所述目标无人机的三维位置坐标作为目标位置坐标；根据所述目标位置坐标计算出所述目标无人机的监测宽度以及监测长度，并根据所有目标无人机对应的监测宽度以及监测长度计算出所述无人机的侦查宽度；根据所述侦查宽度对所述待监测区域进行监测路径规划，得到监测路径，并根据所述监测路径对所述待检测区域进行区域搜索。5.如权利要求4所述的多无人机的控制切换方法，其特征在于，所述根据所述目标位置坐标计算出所述目标无人机的监测宽度以及监测长度，包括：从所述目标位置坐标中提取出所述目标无人机的纵轴坐标；获取所述目标无人机的监测器信息，从所述监测器信息中提取出纵向监测角度以及横向检测角度；利用如下的监测宽度算法根据所述纵轴坐标、所述纵向监测角度以及所述横向检测角度计算出所述监测宽度以及所述监测长度：度计算出所述监测宽度以及所述监测长度：其中，r1是指所述监测宽度,r2是指所述监测长度，ceiling是向上取整符号，θ是所述纵向监测角度，α是指所述目标无人机的滚转角，β是指所述横向检测角度，d是指所述目标无人机的纵轴坐标。
6.如权利要求2所述的多无人机的控制切换方法，其特征在于，所述利用所述目标领航机的控制权限根据所述目标探测物进行路径规划，得到领航路径，包括：根据所述目标领航机的控制权限以及所述目标领航机的实时横轴坐标、实时竖轴坐标以及实时纵轴坐标获取所述目标探测物的周边环境的三维点云信息；在所述三维点云信息中添加所述目标探测物的坐标信息，得到初级点云信息，在所述初级点云信息中添加所述目标领航机的坐标信息，得到次级点云信息；利用所述目标领航机的监测器获取所述目标探测物的周边环境中的障碍物信息，并根据所述障碍物信息更新所述次级点云信息，得到标准点云信息；利用预设的最优路径算法根据所述标准点云信息进行路径规划，得到所述领航路径。7.如权利要求6所述的多无人机的控制切换方法，其特征在于，所述利用所述拓扑通讯网络根据所述领航路径对所述无人机进行重组编队，包括：根据所述拓扑通讯网络生成所述目标领航机的通讯拓扑矩阵；根据所述通讯拓扑矩阵对所述无人机进行拓扑排序，并将所述拓扑排序后的拓扑序号作为所述无人机的重组编号；根据所述重组编号在所述领航路径上对所述无人机进行串行组队，完成所述重组编队。8.一种多无人机的控制切换装置，其特征在于，所述装置包括：运动模型模块，用于获取无人机的位置信息、运动信息以及权限信息，根据所述权限信息确定所述无人机的领航无人机，并利用所述位置信息与所述运动信息建立所述无人机的初始运动模型；通讯网络模块，用于获取所述无人机的通讯信息，利用预设的拓扑通讯模型根据所述通讯信息以及所述初始运动模型构建所述无人机的拓扑通讯网络；控制切换模块，用于利用所述无人机对预设的待监测区域进行区域搜索，当所述无人机中的一个无人机监测到预设的目标探测物时，判断所述无人机是否为所述领航无人机；当所述无人机不是所述领航无人机时，将所述无人机作为目标领航机，并将所述无人机的控制权限切换至所述目标领航机，利用所述目标领航机的控制权限根据所述目标探测物进行路径规划，得到领航路径；探测作业模块，用于利用所述拓扑通讯网络根据所述领航路径对所述无人机进行重组编队，根据重组编队的结果对所述初始运动模型进行更新，得到标准运动模型，利用所述目标领航机按照所述标准运动模型控制所述无人机对所述目标探测物进行作业；默认作业模块，用于当所述无人机是所述领航无人机时，利用所述领航无人机按照所述初始运动模型控制所述无人机对所述目标探测物进行作业。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任意一项所述的多无人机的控制切换方法。10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处
理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的多无人机的控制切换方法。

技术总结

本发明涉及人工智能技术，揭露了一种多无人机的控制切换方法，包括：获取无人机的位置信息、运动信息以及权限信息确定无人机的领航无人机，并建立无人机的初始运动模型；获取无人机的通讯信息，构建无人机的拓扑通讯网络；对预设的待监测区域进行区域搜索，当无人机中的一个无人机监测到预设的目标探测物时，利用目标领航机根据目标探测物进行路径规划，得到领航路径；根据领航路径对无人机进行重组编队，根据重组编队的结果对初始运动模型进行更新，得到标准运动模型，按照标准运动模型控制无人机进行作业。本发明还提出一种多无人机的控制切换装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高多无人机执行任务的效率。效率。效率。