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申请/专利权人：安徽大学;中国民航科学技术研究院;滁州学院

摘要：本发明公开了一种预测城市低空场景末端物流无人机规划航线飞行定位偏差的方法。该方法步骤如下：步骤1：根据无人机规划航线和实际运行航线历史数据获得各等间隔位置的飞行定位偏差历史数据；步骤2：获得各等间隔位置周边包含经度、纬度、楼层总高度、楼层数等信息的建筑物数据；步骤3：获得各等间隔位置周边建筑物的分布曲线数学特征数据；步骤4：基于各等间隔位置的飞行定位偏差历史数据和建筑物分布曲线数学特征数据，构建建筑物分布曲线数学特征与飞行定位偏差关系模型；步骤5：基于建筑物分布曲线数学特征与飞行定位偏差关系模型和新规划航线各等间隔位置建筑物的分布曲线特征数据，实现新规划航线飞行定位偏差的预测。

主权项：1.一种预测城市低空场景末端物流无人机规划航线飞行定位偏差的方法，其特征在于，具体步骤如下：S1，根据末端物流无人机规划航线和实际运行航线历史数据获得各等间隔位置的飞行定位偏差历史数据，其中，间隔大小为飞行定位偏差历史数据的最大值；S2，对末端物流无人机规划航线三维缓冲区内建筑物进行倾斜摄影建模和单体化，获得各等间隔位置周边包含经度、纬度、楼层总高度、楼层数、数字高程模型DigitalElevationModel，DEM等信息的建筑物数据，其中，三维缓冲区半径为飞行定位偏差历史数据的最大值；S3，基于UrbanTexturev1.0软件和各等间隔位置周边建筑物数据，获得各等间隔位置周边建筑物的分布曲线数学特征数据；S4，基于各等间隔位置的飞行定位偏差历史数据和周边建筑物的分布曲线数学特征数据，利用时空地理加权回归GeographicalandTemporalWeightedRegression，GTWR方法，分析各等间隔位置周边建筑物的分布曲线数学特征与飞行定位偏差之间的时空关系，构建建筑物分布曲线数学特征与飞行定位偏差关系模型；S5，基于建筑物分布曲线数学特征与飞行定位偏差关系模型、末端物流无人机新规划航线各等间隔位置周边建筑物的包含经度、纬度、楼层总高度、楼层数、DEM等信息的建筑物数据和分布曲线特征数据，从而实现城市低空场景末端物流无人机规划航线飞行定位偏差的预测。

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