[实用新型]基于自主导航的无人机物流集中自动投递站有效

专利信息
申请号: 201721156293.8 申请日: 2017-09-09
公开(公告)号: CN207397334U 公开(公告)日: 2018-05-22
发明(设计)人: 不公告发明人 申请(专利权)人: 厦门大壮深飞科技有限公司
主分类号: G06Q10/08 分类号: G06Q10/08;G06K9/00;B64D1/02;G05D1/08;G05D1/10;E04H1/12
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 361009 福建省厦门市湖里*** 国省代码: 福建;35
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 自主 导航 无人机 物流 集中 自动 投递
【说明书】:

实用新型公开了一种基于自主导航的无人机物流集中自动投递站,属于无人机技术领域。投递站包括围墙、设置在围墙顶部的合作标志,货箱传输设备,投递次序控制器;所使用的无人机包括机载进场引导模块、货箱、货箱固定机构、货箱状态传感器、投递请求模块、自动避障模块;无人机下降至投递站上方指定高度且机载解算模块从机载摄像头拍摄的图像中未检测到其他无人机时,发送投递请求,获得许可后进行投递。本实用新型采用视觉引导的方式,提供了无人机物流与地面作业进行衔接的途径,提高了自动化程度和作业效率,减少了着陆和人工卸货带来的误操作事故,且具有多种灵活方便的实现方式。

技术领域

本实用新型涉及一种无人机物流投递站,具体地涉及一种基于视觉导航的无人机自动投递站。属于无人机技术领域。

背景技术

随着无人机技术的发展,其使用领域不断增加,无人机在植保、物流、电力巡线等方面都执行大量的作业,无人机发展的下一个阶段即是无人机机器人,其高度自动化智能化可替代人工完成更多精细复杂的任务,其中物资的运输即物流是无人机的重要应用领域,我国部分农村地区已经开展无人机物流试点,然而其自主化程度很大程度上取决于物流站点的设计,尤其是无人值守的无人机物流投递点仍是一个需要解决的技术问题,视觉导航下的自主引导带来了无人机物流效能和应用潜力。现有无人机物流站点多为无人机落地后人工摘取货箱,不利于智能化集中操作,且对地面环境要求较高,容易出现着陆事故或人为误操作,导致无人机受损、人员受伤或货物遗失等。无人机挂载的物资实现自动投递有助于减少人力和误操作,对于实现高自主性和无人机物流具有至关重要的意义。

实用新型内容

为了解决上述问题,本实用新型提供了一种基于自主导航的无人机物流集中自动投递站:

包括围墙、设置在围墙顶部的合作标志,设置在围墙内部的货箱传输设备,投递次序控制器;所使用的无人机包括机载进场引导模块、货箱、货箱固定机构、货箱状态传感器、投递请求模块、自动避障模块;所述无人机是垂直起降型无人机;其中:

围墙,用于示出投递站的边界,并防止货箱在被无人机投递时滚出边界;围墙所围区域的最大直径应大于货箱的最大直径;

设置在围墙顶部的合作标志,是具有特定几何形状的并且颜色或亮度区分于背景的标志,用于供无人机机载进场引导模块识别投递站的位置和其围墙的范围;并且每个投递站的合作标志形状唯一;

货箱传输设备,用于将无人机投递的货箱传输至指定位置存放等待派送;

机载进场引导模块包括机载摄像头、卫星定位模块、机载解算模块;用于引导无人机下降并悬停至围墙所围区域上方指定高度;且各投递站的合作标志、卫星定位数据预存在机载解算模块中;

机载摄像头、卫星定位模块、货箱状态传感器、投递请求模块分别与机载解算模块相连,机载解算模块与无人机飞行控制系统相连;

机载解算模块,用于将卫星定位模块、机载摄像头、货箱状态传感器、投递请求模块采集的数据进行融合计算,并发送给无人机飞行控制系统,以控制无人机进场下降和悬停、投递货箱及调整无人机姿态;

机载摄像头,用于拍摄无人机下方环境图像,机载摄像头保持下视;

卫星定位模块,用于获取无人机当前卫星定位信息;

货箱,用于承载待运输的物资;

货箱固定机构,用于将货箱固定于无人机上;货箱状态传感器与货箱固定机构相连,用于获取货箱是否已投递的状态并发给投递次序控制器和机载解算模块;货箱状态传感器与机载解算模块相连;

设置于无人机上的自动避障模块,与无人机飞行控制系统相连,用于防止无人机相撞;

无人机的投递请求模块,用于发送投递货箱的请求;

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于厦门大壮深飞科技有限公司,未经厦门大壮深飞科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201721156293.8/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top