(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211225542.X (22)申请日 2022.10.09 (71)申请人 国网电力空间技 术有限公司 地址 102209 北京市昌平区未来科技城 滨 河大道18号C座7层 (72)发明人 陈玉涛　赵召娜　辛富强　石成钰　 凡丽明　张云霞　顾悦昕　殷小曼　 王天骄　唐喜洋　 (74)专利代理 机构 北京锺维联合知识产权代理 有限公司 1 1579 专利代理师 安娜 (51)Int.Cl. G06V 20/17(2022.01) G06V 10/22(2022.01) G06Q 10/06(2012.01)G06Q 50/30(2012.01) G06F 17/13(2006.01) (54)发明名称 一种无人机风险等级获取方法、 存储介质及 电子设备 (57)摘要 本发明涉及数据获取领域， 特别是涉及一种 无人机风险等级获取方法、 存储介质及 电子设 备， 该方法包括； 将目标区域D中的每一子区域的 中心点坐标确定为特征点坐标， 得到特征点坐标 集W=(w1,w2,w3,...,wq)； 获取微分模型m0*L"(t) =m0*g‑c|L´(t)|L´(t)； 对wj进行如下处理： 根据 微分模型、 水平速度分布数据、 竖直速度分布数 据和飞行高度分布数据， 得到wj对应的坠地点坐 标集COORj； 根据COORj确定Pris(xj,yj)； 根据Pris (xj,yj)确定Pris(xj,yj)对应的子区域的第一目 标风险等级。 由此， 可以提高对目标区域进行风 险等级评估的准确度。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 115294487 A 2022.11.04 CN 115294487 A 1.一种无 人机风险等级获取 方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 将目标区域D中的每一子区域的中心点坐标确定为特征点坐标， 得到特征点坐标集W= (w1,w2,w3,...,wq),wj=(xj,yj)； 其中， j=1,2,3,...,q， q为所述子区域的数量， wj为第j个特 征点坐标， xj为wj的横坐标， yj为wj的纵坐标； 获取目标无人机对应的微分模型m0*L"(t)=m0*g‑c|L´(t)|L´(t)； 其中， t 为所述目标无 人机失事下坠的已下坠时长， L(t)、 L ´(t)和L"(t)均为三维矢量， L(t)为t对应的所述目标 无人机的位移矢量， g为所述目标无人机的重力加速度矢量， L ´(t)为t对应的所述目标无人 机的速度矢量， L"(t)为t对应的所述目标无人机的加速度矢量； c为所述目标无人机的阻力 参数c=0.5*ρ ACD， ρ 为空气密度常数； 对wj进行如下处 理： 根据所述微分模型、 L ´(0)=v0和L(0)=(xj,yj,h0)， 得到L(t)=(La1j,Lb1j,Lc1j)； 其中， L ´ (0)=v0和L(0)=(xj,yj,h0)均为所述微分模型对应的初始条件； L ´(0)为t=0时所述目标无人 机的速度 矢量， L(0)为t=0时所述目标无人机的位移矢量； v0为所述目标无人机的初始速度 矢量， h0为所述目标无人机的飞行高度； L(0)=(xj,yj,h0)表示xj为L(0)沿横轴方向的分量、 yj为L(0)沿纵轴方向的分量且h0为L(0)沿竖直方向的分量； La1j为L(t)沿横轴方向的分量， Lb1j为L(t)沿纵轴方向的分量， Lc1j为L(t)沿竖直方向的分量； La1j、 Lb1j和Lc1j均随着v0、 h0和t 的变化而变化； 根据L(t)=(La1j,Lb1j,Lc1j)、 水平速度分布数据、 竖直速度分布数据和飞行高度分布数 据， 得到wj对应的坠地点坐标集COORj=((a1j,b1j),(a2j,b2j),...,(an(j)j,bn(j)j))； 其中， (aij, bij)为wj对应的第i个坠 地点坐标， i=1,2,3,. ..,n(j)， n(j)为 wj对应的坠 地点坐标的数量； 根据COORj确定Pr i s(xj,yj) ； 其中 ， Pr i s(xj,yj) 为wj对应的风险 值 ； ； P1为所述目标无人机失事的概率； P2(aij, bij)为所述目标无人机在(xj,yj)处失事后坠落至(aij,bij)的概率； P2(aij,bij)=Nij/(n(j)), Nij为COORj中位于(aij,bij)所在的子区域中的坠地点坐标的数量； P3(aij,bij)为所述目标无 人机在(xj,yj)处失事并坠落至(aij,bij)后撞击至目标物的概率； P4(aij,bij)为无人机在 (xj,yj)处失事、 坠落至(aij,bij)且撞至目标物后致所述目标物由正常状态切换为异常状态 的概率； 将Pris(xj,yj)对应的风险等级作为Pris(xj,yj)对应的子区域的第一目标风险等级。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， P1满足如下 条件： P1=Nacc/Nfly； 其中， Nacc为在D中飞行的若干无人机在D中失事的总次数， Nfly为若干所述 无人机在D中飞行的总次数。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， P3(aij,bij)满足如下 条件： P3(aij,bij)=sij* （2(rp+rf)(hp/tan(γij))+π(rp+rf)2） ； 其中， rp为目标物平均半径， rf为 所述目标无人机的最 大半径， hp为目标物平均高度， γij为所述目标无人机在(xj,yj)处失事 后坠落至(aij,bij)时的坠地角度， γij根据L(t)=(La1j,Lb1j,Lc1j)可以确定； sij为(aij,bij)所 在的子区域的目标物密度。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， P4(aij,bij)满足如下 条件：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115294487 A 2P4(aij,bij)= ； 其中， α 为第一常量阈值参数， α =36， β 为第二常量阈值参数， β =100， Eij为所述目标无人机在(xj,yj)处失事后坠落至(aij,bij)时的撞击动能； pij为(aij, bij)所在的子区域的遮蔽因子； 所述遮蔽因子用于表示对应的子区域的被遮蔽程度。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， D中具有 若干禁飞区域； 所述方法还 包括： 将与若干所述禁飞区域有重合部分的每一所述子区域均 作为第一子区域； 将若干所述第一子区域以外的每一所述子区域均 作为第二子区域； 将最高的风险等级作为每一所述第一子区域对应的第二目标风险等级； 将最低的风险等级作为每一所述第二子区域对应的第二目标风险等级； 对于每一所述子区域， 将对应的第 一目标风险等级和第 二目标风险等级中最高的风险 等级作为该子区域对应的第一综合 风险等级。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， D中具有预设的若干静态区域； 若干所述禁飞区域 通过以下 方法确定： 获取所述目标 无人机的飞行高度最小值； 获取每一所述子区域的建筑高度最大值； 将对应的建筑高度最大值小于所述飞行高度最小值的每一所述子区域均作为动态区 域； 将每一所述动态区域和每一所述静态区域均 作为所述禁飞区域。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特 征在于， D中具有 若干管控区域； 所述方法还 包括： 将与若干所述管控区域有重合部分的每一所述子区域均作为第 三子区域； 每一所述管 控区域具有对应的预设风险等级； 将若干所述第三子区域以外的每一所述子区域均 作为第四子区域； 将每一所述第三子区域对应的管控区域的预设风险等级作为第三目标风险等级； 将最低的风险等级作为每一所述第四子区域对应的第三目标风险等级； 对于每一所述子区域， 将对应的第一目标风险等级、 第二目标风险等级和第三目标风 险等级中最高的风险等级作为该子区域对应的第二综合 风险等级。 8.一种非瞬时性计算机可读存储介质， 所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一 段程序， 所述至少一条指 令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求 1‑ 7中任意一项的所述方法。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器和权利要求8中的所述非瞬时性计算机可读 存储介质。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115294487 A 3