一种无人车与集无人机协同作业方法和相关装置

1.本发明涉及智能无人系统技术领域，特别涉及一种无人车与集无人机协同作业方法和相关装置。

背景技术：

2.当在未知危险区域进行作业时，采用无人系统可以提高作业效率，减少人员负担和风险。例如，在搜救任务中(特别是在一些地质灾害，例如：地震、泥石流等的搜救)，传统的救援过程主要通过发散人员去搜救，搜索效率低；此外由于复杂的地形条件和危险情形，隐患点大量存在，例如滑坡、山体崩塌等，及救援人员的分散搜寻方式，都将给搜救人员带来极大的风险，救灾车辆和人员进出存在很大安全风险，贸然进入，可能会发生二次伤害。
3.近年来，伴随着无人技术的发展，以无人车与无人机协同的方式在未知危险区域自主探索发挥着越来越大的作用。但是目前由于无人机的电池容量有限，无人车协同单无人机无法实现短时间内大范围执行探索任务，导致无法适应复杂探索任务的需要。

技术实现要素：

4.本发明提供一种无人车与集无人机协同作业方法和相关装置，解决现有技术中存在无人车与集无人机无法自主协同分配任务、需要手动放置无人机、及要求无人机在电量过低时返回降落在无人车上等缺点的问题。
5.为解决上述技术问题，本发明第一方面提供一种无人车与集无人机协同作业方法，以无人车为对象，该方法包括：无人车接收总体任务，并将所述总体任务划分为若干个子任务；所述无人车根据所述子任务的数量，确定执行任务的无人机数量，分配并下发所述子任务；所述无人车接收每个无人机的状态信息和扫描到的信息，并根据所述扫描到的信息构建三维地图；所述无人车融合所述三维地图，并构建全局地图；所述无人车根据降落位置信息和全局地图规划路径，并根据所述路径寻所述无人机。
6.进一步的，还包括：所述无人车靠近所述无人机时，对所述无人机进行识别；在识别结果为无人机的情况下，所述无人车自动抓取所述无人机并将所述无人机放置到所述无人车上。
7.进一步的，所述无人车上设置有充电点，该方法还包括：所述无人车自动抓取所述无人机并将所述无人机放置到所述充电点处。
8.本发明第二方面提供一种无人车与集无人机协同作业方法，以无人机为对象，无人机的数量为至少两个，该方法包括：每个所述无人机接收并执行分配到的子任务；每个所述无人机将自身的状态信息和扫描到的信息回传；每个所述无人机检测自身电量，在所述自身电量不足以继续执行任务的情况下，所述无人机检测环境并构建二维网格图，然后根据所述二维网格图寻合适位置降落，并回传降落位置信息。
9.进一步的，还包括：任一个所述无人机与无人车、其它所述无人机进行通信，并共享自身轨迹，以避免发生碰撞。
10.本发明第三方面提供一种无人车与集无人机协同作业装置，该装置包括：无人车、无人机、通信系统；所述无人车，用于接收总体任务，并将所述总体任务划分为若干个子任务；根据所述子任务的数量，确定执行任务的无人机数量，分配并下发所述子任务；接收每个无人机的状态信息和扫描到的信息，并根据所述扫描到的信息构建三维地图；融合所述三维地图，并构建全局地图；根据降落位置信息和全局地图规划路径，并根据所述路径寻所述无人机；所述无人机，用于接收并执行分配到的子任务；将自身的状态信息和扫描到的信息回传；检测自身电量，在所述自身电量不足以继续执行任务的情况下，所述无人机检测环境并构建二维网格图，然后根据所述二维网格图寻合适位置降落，并回传降落位置信息；所述通信系统，用于实现所述无人车与无人机之间的相互通信，以及任一所述无人机与其它所述无人机之间的相互通信。
11.进一步的，所述无人车包括任务协同模块、建图模块、物体识别模块和机械式抓取模块；其中，所述任务协同模块用于将所述总体任务划分为若干个子任务；根据所述子任务的数量，分配并下发所述子任务；所述建图模块用于根据所述扫描到的信息构建三维地图；融合所述三维地图，并构建全局地图；所述物体识别模块用于在靠近所述无人机时，对所述无人机进行识别，并发送识别结果；所述机械式抓取模块用于根据所述识别结果自动抓取所述无人机并将所述无人机放置到所述无人车上。
12.进一步的，所述无人机包括能耗识别与自主降落模块，以及路径规划模块；其中，所述能耗识别与自主降落模块用于检测自身电量，在所述自身电量不足以继续执行任务的情况下，发送信息至所述路径规划模块；根据降落位置信息降落；所述路径规划模块用于检测环境并构建二维网格图，然后根据所述二维网格图寻合适位置降落，并回传降落位置信息。
13.本发明第四方面提供一种电子设备，其特征在于，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指令，所述指令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上述的无人车与集无人机协同作业方法。
14.本发明第五方面提供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上述的无人车与集无人机协同作业方法。
15.本发明提供的技术方案至少具有以下优点：
16.(1)无人车接收到搜救任务时，会自动分配任务给到各个无人机，无人机起飞去执行相应的搜救任务。无人系统能够自动分配任务，降低操作者的操作水平，减少任务下达时间，提高搜救效率。
17.(2)无人机在执行任务中，当电量较低，将自动寻最合适降落的位置降落，并把位置信息传输给无人车，无人车通过建好的地图自动规划路线去寻无人机。无人机电量较低时，自主寻合适降落的地点，无人车再去寻无人机。无人机能够充分利用续航时间发挥无人机的高空搜救视角大的优势，而无人车也能够发挥续航时间长的优势。
18.(3)当无人车靠近无人机时，将会通过无人车携带的机械爪，抓取无人机放置到无人车上固定的充电位置的位置。无人车携带的机械爪，能够抓取无人机放置到无人车上充电的位置，能够减少无人机自主降落的步骤，使得对无人机的控制技术要求更低。
附图说明
19.一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
20.图1为现有技术中提供的一种面向地震灾后快速勘察的车机协同路径优化方法和装置中方法的流程示意图；
21.图2为本发明提供的一种无人车与集无人机协同作业方法的流程示意图；
22.图3为本发明提供的一种无人车与集无人机协同作业装置的系统框图；
23.图4为本发明提供的一种无人车与集无人机协同作业装置中无人机携带相机扫描区域示意图；
24.图5为本发明提供的一种无人车与集无人机协同作业装置中的参数关系示意图。
具体实施方式
25.由背景技术可知，目前存在着由于无人机的电池容量有限，无人车协同单无人机无法实现短时间内大范围执行探索任务，导致无法适应复杂探索任务的问题。
26.为了实现无人车与集无人机的自主协同运行，需要系统自主协同分配探索任务，存在如下已有的技术方案：
27.(1)授权号cn110852554b的中国发明专利，公开了一种车机协同下无人机任务分配智能决策方法及装置。该发明提供一种车机协同下无人机任务分配智能决策方法及装置，该方法包括：获取异构任务集合和路网数据；构建路径规划模型；计算所述车辆单独完成所述异构任务集合中所有任务时的最短路径；根据所述最短路径、所述预设约束条件和预设启发式分配算法，逐个确定所述异构任务集合中的每一个任务是否分配给无人机，得到在实现所述优化目标时无人机和车辆各自执行的任务，并输出所述车辆和所述无人机共同完成所述异构任务集合中所有任务时所述车辆和所述无人机各自的最优路径。本发明采用两阶段求解算法进行计算，更加容易地求得最优路径。
28.该方法存在的缺点：该方法主要针对车机协同下的无人机任务分配，无法同时协同分配无人机与无人车的任务，并且也无法对集的无人机进行任务分配。
29.(2)公开号113657650a公布一项中国发明专利，一种面向地震灾后快速勘察的车机协同路径优化方法和装置，如图1所示。该发明通过获取灾区内需快速勘察的建筑物的坐标、权重和勘察资源数据；基于灾区内需快速勘察的建筑物的坐标、权重和勘察资源数据，以异构车机协同地震灾后快速勘察的期望收益最大化为目标构建多站点可重访带时间窗的车机协同团队定向模型；对车机协同团队定向模型进行求解，获取车辆和无人机协同快速勘察的最优任务规划方案。本发明通过多个车辆与多架无人机组成的联合体从多个站点出发，协同完成勘察任务，采用车机协同的模式可以更好地发挥车辆与无人机各自的特点，从而提高勘察任务的期望收益。
30.该方法存在的缺点：该方法主要通过多无人机从多点出发，以最优的路径勘察灾区的建筑物坐标，需要手动把无人机放置到灾区的各个地方，需要花费大量的人力。
31.(3)授权号111811529b授权一项中国发明专利，一种多区域车机协同侦察路径规划方法与系统。方法包括：根据侦察区域的几何特征，确定无人机的候选扫描路径；根据无
人机候选扫描路径的基础上，基于节约算法，确定汽车的行驶路径以及无人机在每个区域的放飞点与回收点；采用局部搜索算法改进确定的汽车的行驶路径以及无人机在每个区域的放飞点与回收点，确定车机协同侦察路径。根据本技术方案，以汽车充当无人机的移动平台，携带无人机完成多个区域的扫描侦察任务。
32.该方法存在的缺点：该方法需要固定把无人机回收到无人车上，导致无人机不得不预留更多的电量以确保能够回到无人车上，放大了无人机续航短的缺点，未能充分利用无人机的高空搜索优势。
33.可以看出，现有的技术中，无人机与无人车协同分配任务，只考虑了一台无人车只能搭载一架无人机的情形，极大限制了无人机与无人车协同作业覆盖面积。并且，不适用于无人车与集无人机之间的任务分配。另外，无人车与集无人机协同工作，需要手动放置无人机位置，需要花费大量的人力去放置无人机。并且，在车机协同中，现有的技术普遍都要求无人机在电量过低时返回降落在无人车上，这导致无人机不得不预留一定的电量，确保能够返回到无人车上。这种做法将导致无人机优势没有能够充分的发挥，反而放大了无人机续航短的缺点。
34.发明人研究发现，为了解决无人机续航短、无人车协同单无人机无法实现短时间内大范围执行探索任务等问题，可以使用无人车和集无人机以协同的方式来执行联合探索任务，提高探索效率和扩大探索面积；还可以通过计算无人机的最大续航时间来分配探索区域面积，使无人机电池利用最大化，充分发挥无人机的高空探索优势。例如：无人车作为长距离的地面移动平台，携带集无人机一起移动，可以自主协同分配任务给无人机，当无人机在执行任务中，电量降低的情况下自主寻合适地面降落，等待无人车去回收无人机，这样可以有效提高无人系统执行探索任务的适应性和效率，充分发挥无人车的超长续航优势和无人机的高空探索优势。
35.如图2所示，本发明第一方面提供一种无人车与集无人机协同作业方法，以无人车为对象，该方法包括：无人车接收总体任务，并将所述总体任务划分为若干个子任务；所述无人车根据所述子任务的数量，确定执行任务的无人机数量，分配并下发所述子任务；所述无人车接收每个无人机的状态信息和扫描到的信息，并根据所述扫描到的信息构建三维地图；所述无人车融合所述三维地图，并构建全局地图；所述无人车根据降落位置信息和全局地图规划路径，并根据所述路径寻所述无人机。
36.本发明第二方面提供一种无人车与集无人机协同作业方法，以无人机为对象，无人机的数量为至少两个，该方法包括：每个所述无人机接收并执行分配到的子任务；每个所述无人机将自身的状态信息和扫描到的信息回传；每个所述无人机检测自身电量，在所述自身电量不足以继续执行任务的情况下，所述无人机检测环境并构建二维网格图，然后根据所述二维网格图寻合适位置降落，并回传降落位置信息。
37.本发明第三方面提供一种无人车与集无人机协同作业装置，该装置包括：无人车、无人机、通信系统；所述无人车，用于接收总体任务，并将所述总体任务划分为若干个子任务；根据所述子任务的数量，确定执行任务的无人机数量，分配并下发所述子任务；接收每个无人机的状态信息和扫描到的信息，并根据所述扫描到的信息构建三维地图；融合所述三维地图，并构建全局地图；根据降落位置信息和全局地图规划路径，并根据所述路径寻所述无人机；所述无人机，用于接收并执行分配到的子任务；将自身的状态信息和扫描到
的信息回传；检测自身电量，在所述自身电量不足以继续执行任务的情况下，所述无人机检测环境并构建二维网格图，然后根据所述二维网格图寻合适位置降落，并回传降落位置信息；所述通信系统，用于实现所述无人车与无人机之间的相互通信，以及任一所述无人机与其它所述无人机之间的相互通信。
38.下面通过具体实施例和说明书附图进行进一步地说明。
39.实施例1
40.实施例提供的无人车与集无人机协同作业装置结构如图3所示。该装置包括一台无人车和多架无人机(两架以上)、通信系统、任务协同模块、建图模块、机械式抓取模块、物体识别模块、无人机能耗识别与自主降落模块、路径规划模块等。其中：无人车具有无人机舱，能够携带多架无人机；高底盘，能够翻越障碍物；搭载任务协同模块，承担系统的决策中心，能够分析操作者下发的指令；具有通信模块和建图模块，能够接收多架无人机的建图信息，并进行多地图融合；具有机械式抓取模块和物体识别模块，识别模块能与机械式抓取模块一起移动，能够识别无人机并实现无人机抓取，回收无人机；具有路径规划模块，能够根据建好的地图，自动规划路线去寻无人机。无人机具备能耗识别与自主降落模块，能够分析自己的剩余电量，并在低于设定值时，自主选择平坦的地方降落。
41.通信系统：实现无人车与无人机之间的相互通信，以及无人机与无人机之间也可以相互通信。无人车与无人机之间通信，主要传输：无人机的状态信息，路径信息、构建地图所需要的信息以及无人车与无人机之间的距离。无人机与无人机之间主要传输：同步时间戳、距离信息、轨迹信息和无人机启动顺序。
42.无人车接收操作者的探索指令，并通过无人车所携带的任务协同模块，实施无人车-多无人机任务协同算法，得到每个无人机的具体任务分配结果，发送到每一架无人机。
43.所述的无人车-多无人机任务协同算法的步骤包括：
44.步骤1：无人车接收操作者的指令，根据任务需求，分为多个子任务，确定执行任务的无人机数量，并把子任务下发到每架无人机。
45.例如：输入需要探索的面积，无人车根据每架无人机的性能，按照每架无人机所能搜索的最大面积，确定所需要执行任务的无人机数量，在启动无人机时按照执行区域搜索任务时间代价最小的方式分配任务给无人机，具体的：
46.有n架无人机进行覆盖扫描，无人机集合为u＝{u1，u2，
…
，un}，每架无人机的硬件参数为ui＝{vi，ai}；vi为第i架无人机的速度，ai为第i架无人机所携带相机的视场角，扫描区域为长方形。
47.如图4和图5所示，无人机携带相机的视场角为a，所扫描的区域面积为s，长度是l，宽度是w，高度是h。
48.则扫描的宽度为如输出的图像比例为：640：480，则扫描长度为面积
49.如总区域任务起始点为ta，其距离代价为ca，包括无人机ui到达任务起始点ta的距离和执行区域任务所移动的距离da，总任务面积为sa；
[0050][0051]
执行任务总时间为t：
[0052][0053]
无人机的飞行总时间为：
[0054]
其中，q为电池容量(ah)，u为电压(v)，m为无人机重量(g)，η为动力系统的效率系数；
[0055]
需要无人机的数量n为，
[0056]
步骤2：无人机在执行任务时，使用无线通信模块，与无人车和其他无人机进行相互通信。无人机之间共享轨迹信息，防止无人机在执行任务时，相互碰撞。同时，无人机会把自己状态信息和扫描到的信息，回传给无人车，无人车根据扫描信息构建三维地图。
[0057]
步骤3：无人车使用多地图融合技术，把多架无人机回传的扫描信息，构建全局地图。
[0058]
步骤4：当无人机检测到剩余电量不足以继续执行任务时，无人机将会检测周围环境，构建二维网格图，选择平坦的位置，自主降落。
[0059]
步骤5：无人机自主降落后，会把自身的位置传输给无人车，无人车将会根据自己构建的地图，自动规划一条寻无人机的平坦路线。
[0060]
步骤6：无人车可以计算与无人机之间的距离，当无人车靠近无人机时，机械式抓取模块可以结合识别模块，开始物体识别算法，识别无人机的具体位置，然后进行抓取，并放置到无人车上。
[0061]
当多无人机同时降落，或无人车在去往前一架降落的无人机过程中，其他无人机也降落完成，无人车会优先选择距离最近的无人机，并进行回收。
[0062]
实施例2
[0063]
继续参考图3，该装置包括一台无人车和多架无人机(两架以上)、通信系统、任务协同模块、建图模块、机械式抓取模块、物体识别模块、无人机能耗识别与自主降落模块、路径规划模块等。
[0064]
其中：无人车具有无人机舱，能够携带多架无人机；高底盘，能够翻越障碍物；搭载任务协同模块，承担系统的决策中心，能够分析操作者下发的指令；具有通信模块和建图模块，能够接收多架无人机的建图信息，并进行多地图融合；具有机械式抓取模块和物体识别模块，能够识别无人机并实现无人机抓取，回收无人机；具有路径规划模块，能够根据建好的地图，自动规划路线去寻无人机。无人机具备能耗识别与自主降落模块，能够分析自己的剩余电量，并在低于设定值时，自主选择平坦的地方降落。
[0065]
通信系统：实现无人车与无人机之间的相互通信，以及无人机与无人机之间也可以相互通信。无人车与无人机之间通信，主要传输：无人机的状态信息，路径信息、构建地图所需要的信息以及无人车与无人机之间的距离。无人机与无人机之间主要传输：同步时间戳、距离信息、轨迹信息和无人机启动顺序。
[0066]
无人车接收操作者的探索指令，并通过无人车所携带的任务协同模块，实施无人车-多无人机任务协同算法，得到每个无人机的具体任务分配结果，发送到每一架无人机。
[0067]
所述的无人车-多无人机任务协同算法的步骤包括：
[0068]
步骤1：无人车接收操作者的指令，根据任务需求，分为多个子任务，确定执行任务的无人机数量，并把子任务下发到每架无人机。
[0069]
例如：输入需要搜索的面积，无人车根据每架无人机的性能，按照每架无人机所能搜索的最大面积，确定所需要执行任务的无人机数量，在启动无人机时按照执行区域搜索任务时间代价最小的方式分配任务给无人机，具体的：
[0070]
有n架无人机进行覆盖扫描，无人机集合为u＝{u1，u2，
…
，un}，每架无人机的硬件参数为ui＝{vi，ai}；vi为第i架无人机的速度，ai为第i架无人机所携带相机的视场角，扫描区域为长方形。
[0071]
继续参考图4和图5，无人机携带相机的视场角为a，所扫描的区域面积为s，长度是l，宽度是w，高度是h。
[0072]
则扫描的宽度为如输出的图像比例为：640:480，则扫描长度为面积
[0073]
如总区域任务起始点为ta，其距离代价为ca，包括无人机ui到达任务起始点ta的距离和执行区域任务所移动的距离da，总任务面积为sa；
[0074][0075]
执行任务总时间为t：
[0076][0077]
无人机的飞行总时间为：
[0078]
其中，q为电池容量(ah)，u为电压(v)，m为无人机重量(g)，η为动力系统的效率系数；
[0079]
需要无人机的数量n为，
[0080]
步骤2：无人机在执行任务时，使用无线通信模块，与无人车和其他无人机进行通信。无人机之间共享轨迹信息，防止无人机在执行任务时，相互碰撞。同时，无人机会把自己状态信息和扫描到的信息，回传给无人车，无人车根据扫描信息构建地图。
[0081]
例如：无人车与无人机，无人机与无人机之间，使用uwb进行分布式通信。无人车与无人机之间可以实时回传无人机的状态信息及建图信息。无人机之间可以共享轨迹信息。
[0082]
步骤3：无人车使用多地图融合技术，把多架无人机回传的扫描信息，构建全局地图。
[0083]
步骤4：当无人机检测到剩余电量不足以继续执行任务时，无人机将会检测周围环境，构建二维网格图，选择平坦的位置，自主降落。
[0084]
例如：某个无人机的飞行总时间为tu,实际飞行时间为tr，剩余飞行时间为ts，则ts＝t
u-tr。其中，tu可以根据实验进行预先测定；也可以根据无人机参数进行估算：
[0085][0086]
其中，q为电池容量(ah)，u为电压(v)，m为无人机重量(g)，η为动力系统的效率系数；
[0087]
步骤5：无人机自主降落后，会把自身的位置传输给无人车，无人车将会根据自己构建的地图，自动规划一条寻无人机的平坦路线。
[0088]
步骤6：无人车可以计算与无人机之间的距离，当无人车靠近无人机时，机械式抓取模块可以结合识别模块，开始物体识别算法，识别无人机的具体位置，然后进行抓取，并放置到无人车上。
[0089]
其中：无人机与无人车计算彼此之间的距离，可以通过通信模块，同步建图与定位(slam)等技术。
[0090]
当多无人机同时降落，或无人车在去往前一架降落的无人机过程中，其他无人机也降落完成，无人车会优先选择距离最近的无人机，并进行回收。
[0091]
需要说明的是，当无人机自主降落后，无人车通过建好的地图自动规划路线去寻无人机，当无人车靠近无人机时，无人机会二次判断自身电量，是否有足够自动飞上无人车的电量，如果电量足够，则自动飞上无人车，如果电量不足够，则通过无人车的机械爪把无人机回收到无人车。
[0092]
本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本技术的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本技术的精神和范围。任何本领域技术人员，在不脱离本技术的精神和范围内，均可作各自更动与修改，因此本技术的保护范围应当以权利要求限定的范围为准。

技术特征：

1.一种无人车与集无人机协同作业方法，其特征在于，该方法包括：无人车接收总体任务，并将所述总体任务划分为若干个子任务；所述无人车根据所述子任务的数量，确定执行任务的无人机数量，分配并下发所述子任务；所述无人车接收每个无人机的状态信息和扫描到的信息，并根据所述扫描到的信息构建三维地图；所述无人车融合所述三维地图，并构建全局地图；所述无人车根据降落位置信息和全局地图规划路径，并根据所述路径寻所述无人机。2.根据权利要求1所述的无人车与集无人机协同作业方法，其特征在于，还包括：所述无人车靠近所述无人机时，对所述无人机进行识别；在识别结果为无人机的情况下，所述无人车自动抓取所述无人机并将所述无人机放置到所述无人车上。3.根据权利要求2所述的无人车与集无人机协同作业方法，其特征在于，所述无人车上设置有充电点，该方法还包括：所述无人车自动抓取所述无人机并将所述无人机放置到所述充电点处。4.一种无人车与集无人机协同作业方法，其特征在于，无人机的数量为至少两个，该方法包括：每个所述无人机接收并执行分配到的子任务；每个所述无人机将自身的状态信息和扫描到的信息回传；每个所述无人机检测自身电量，在所述自身电量不足以继续执行任务的情况下，所述无人机检测环境并构建二维网格图，然后根据所述二维网格图寻合适位置降落，并回传降落位置信息。5.根据权利要求4所述的无人车与集无人机协同作业方法，其特征在于，还包括：任一个所述无人机与无人车、其它所述无人机进行通信，并共享自身轨迹，以避免发生碰撞。6.一种无人车与集无人机协同作业装置，其特征在于，该装置包括：无人车、无人机、通信系统；所述无人车，用于接收总体任务，并将所述总体任务划分为若干个子任务；根据所述子任务的数量，确定执行任务的无人机数量，分配并下发所述子任务；接收每个无人机的状态信息和扫描到的信息，并根据所述扫描到的信息构建三维地图；融合所述三维地图，并构建全局地图；根据降落位置信息和全局地图规划路径，并根据所述路径寻所述无人机；所述无人机，用于接收并执行分配到的子任务；将自身的状态信息和扫描到的信息回传；检测自身电量，在所述自身电量不足以继续执行任务的情况下，所述无人机检测环境并构建二维网格图，然后根据所述二维网格图寻合适位置降落，并回传降落位置信息；所述通信系统，用于实现所述无人车与无人机之间的相互通信，以及任一所述无人机与其它所述无人机之间的相互通信。7.根据权利要求6所述的无人车与集无人机协同作业装置，其特征在于，所述无人车包括任务协同模块、建图模块、物体识别模块和机械式抓取模块；其中，所述任务协同模块用于将所述总体任务划分为若干个子任务；根据所述子任务
的数量，确定执行任务的无人机数量，分配并下发所述子任务；所述建图模块用于根据所述扫描到的信息构建三维地图；融合所述三维地图，并构建全局地图；所述物体识别模块用于在靠近所述无人机时，对所述无人机进行识别，并发送识别结果；所述机械式抓取模块用于根据所述识别结果自动抓取所述无人机并将所述无人机放置到所述无人车上。8.根据权利要求6或7所述的无人车与集无人机协同作业装置，其特征在于，所述无人机包括能耗识别与自主降落模块，以及路径规划模块；其中，所述能耗识别与自主降落模块用于检测自身电量，在所述自身电量不足以继续执行任务的情况下，发送信息至所述路径规划模块；根据降落位置信息降落；所述路径规划模块用于检测环境并构建二维网格图，然后根据所述二维网格图寻合适位置降落，并回传降落位置信息。9.一种电子设备，其特征在于，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指令，所述指令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3，或者权利要求4至5中任一所述的无人车与集无人机协同作业方法。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权利要求1至3，或者权利要求4至5中任一所述的无人车与集无人机协同作业方法。

技术总结

本发明涉及智能无人系统技术领域，特别涉及一种无人车与集无人机协同作业方法和相关装置。该方法包括：无人车接收总体任务，并将所述总体任务划分为若干个子任务；所述无人车根据所述子任务的数量，确定执行任务的无人机数量，分配并下发所述子任务；所述无人车接收每个无人机的状态信息和扫描到的信息，并根据所述扫描到的信息构建三维地图；所述无人车融合所述三维地图，并构建全局地图；所述无人车根据降落位置信息和全局地图规划路径，并根据所述路径寻所述无人机。本发明能够自动分配任务，降低操作者的操作水平，减少任务下达时间，提高搜救效率。无人机能够充分利用续航时间发挥无人机的高空搜救视角大的优势，而无人车也能够发挥续航时间长的优势。车也能够发挥续航时间长的优势。车也能够发挥续航时间长的优势。