控制无人机降落的方法、装置、可读存储介质及电子设备

技术领域

本公开涉及无人机技术领域，具体地，涉及一种控制无人机降落的方法、装置、可读存储介质及电子设备。

背景技术

随着无人机技术的迅猛发展，无人机越来越多的进入到了人们的生活中。由于无人机昼夜可用，结构简单，使用方便，成本低，效率高，不必担心人员伤亡，因此在高危环境下，无人机作业日益受到青睐。它可用于场景监测、气象侦查、公路巡视、勘探测绘、水灾监控、航空摄影、交通管理、森林火灾等，具有极为广阔的应用前景。

无人机在执行任务过程中通常会出现由于自身、环境和任务等元素需要进行降落的情况，在该情况下为了避免在降落过程中与其他物体发生碰撞，需要选择合适的降落点进行降落。并且，由于无人机已经处于一种应急状态需要快速执行降落操作且面临到达后发现区域不可降等问题，因此，在选取降落点的过程中，需要以较快的速度准确选取出最适合的降落点。

发明内容

本公开的目的是提供一种控制无人机降落的方法、装置、可读存储介质及电子设备，以快速准确地查找无人机的最佳降落点，确保无人机降落的安全性。

为了实现上述目的，本公开第一方面提供一种控制无人机降落的方法，包括：

响应于接收到无人机降落请求，则获取待降落无人机的降落地图以及所述待降落无人机的当前飞行里程阈值，所述降落地图包括所述待降落无人机在当前位置的第一预设范围内每一降落点的位置、每一降落点的可降落等级以及可降落点之间的距离；

根据所述当前飞行里程阈值、所述可降落点之间的距离和所述可降落等级，确定所述待降落无人机的目标降落点；

控制所述待降落无人机由所述当前位置飞行至所述目标降落点处降落。

可选地，所述可降落点之间的距离包括所述待降落无人机当前所在的降落点与其他降落点之间的距离；所述根据所述当前飞行里程阈值、所述可降落点之间的距离和所述可降落等级，确定所述待降落无人机的目标降落点，包括：

确定所述待降落无人机当前所在的降落点与其他降落点的距离；

在所述距离小于或等于所述当前飞行里程阈值的降落点中，将可降落等级最高的降落点确定为目标降落点。

可选地，所述可降落点之间的距离包括所述待降落无人机当前所在的降落点与每一候选降落点之间的距离；所述根据所述当前飞行里程阈值、所述可降落点之间的距离和所述可降落等级，确定所述待降落无人机的目标降落点，包括：

判断所述待降落无人机当前所在的降落点的可降落等级是否低于目标等级；

若所述待降落无人机当前所在的降落点的可降落等级低于所述目标等级，则在所述待降落无人机当前所在的降落点的第二预设范围内确定多个第一候选降落点，并确定所述待降落无人机当前所在的降落点与每一第一候选降落点之间的距离，其中，所述第二预设范围小于所述第一预设范围；

若在多个第一候选降落点中存在距离小于所述当前飞行里程阈值且可降落等级高于或等于所述目标等级的第二候选降落点，则根据所述第二候选降落点的可降落等级，和/或，所述待降落无人机当前所在的降落点与每一第二候选降落点之间的距离，确定所述待降落无人机的目标降落点。

可选地，所述根据所述当前飞行里程阈值、所述可降落点之间的距离和所述可降落等级，确定所述待降落无人机的目标降落点，还包括：

若所述多个第一候选降落点的可降落等级均低于所述目标等级，则针对每一所述第一候选降落点，确定所述第一候选降落点对应的最优降落点，其中，所述最优降落点为所述第一候选降落点对应的所述待降落无人机当前能够到达的可降落等级最高的降落点；

根据每一第一候选降落点各自对应的最优降落点的可降落等级，和/或，每一所述最优降落点与所述待降落无人机当前所在的降落点的距离，确定所述待降落无人机的目标降落点。

可选地，所述方法还包括：

若未成功确定出目标降落点或所确定的目标降落点的可降落等级不高于所述待降落无人机当前所在的降落点的可降落等级，则控制所述待降落无人机在当前位置处降落。

可选地，所述降落地图通过以下方式构建：

根据待降落无人机在当前位置的第一预设范围内每一所述降落点的属性信息，确定每一所述降落点各自的可降落等级；

根据每一降落点的位置，确定任意两个降落点之间的距离，以得到每一降落点与其他降落点的距离；

针对每一降落点，结合所述降落点的位置、所述可降落等级以及所述降落点与其他降落点的距离，构建所述降落地图。

可选地，所述结合所述降落点的位置、所述可降落等级以及所述降落点与其他降落点的距离，构建所述降落地图，包括：

在所述降落点与其他降落点的距离中，确定所述降落点与可降落等级高于所述降落点的其他降落点的第一距离；

将所述降落点的位置、所述降落点的可降落等级以及所述第一距离关联存储，以构建所述降落地图。

可选地，所述根据每一所述降落点的属性信息，确定每一所述降落点各自的可降落等级，包括：

针对每一所述降落点，根据所述降落点的每一属性信息的属性值和每一属性信息的权重，确定所述降落点的用于表征该降落点的可降落性的数值，根据所述降落点的数值所处的数值区间，确定所述降落点的可降落等级。

本公开第二方面提供一种控制无人机降落的装置，包括：

获取模块，用于响应于接收到无人机降落请求，则获取待降落无人机的降落地图以及所述待降落无人机的当前飞行里程阈值，所述降落地图包括所述待降落无人机在当前位置的第一预设范围内每一降落点的位置、每一降落点的可降落等级以及可降落点之间的距离；

第一确定模块，用于根据所述当前飞行里程阈值、所述可降落点之间的距离和所述可降落等级，确定所述待降落无人机的目标降落点；

第一控制模块，用于控制所述待降落无人机由所述当前位置飞行至所述目标降落点处降落。

本公开第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本公开第一方面所提供的所述方法的步骤。

本公开第四方面提供一种电子设备，包括：

存储器，其上存储有计算机程序；

处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现本公开第一方面所提供的所述方法的步骤。

通过上述技术方案，降落地图中包括待降落无人机在当前位置的第一预设范围内每一降落点的位置、每一降落点的可降落等级以及可降落点之间的距离，在为待降落无人机选取目标降落点时可以综合考虑当前飞行里程阈值、可降落点之间的距离和可降落等级。如此，无需待降落无人机移动即可快速准确地确定出最适合待降落无人机降落的降落点，确保待降落无人机降落的安全性。

本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。

图1是根据一示例性实施例示出的一种无人机确定降落点的方法的示意图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种控制无人机降落的方法的流程图。

图3是根据一示例性实施例示出的一种降落地图构建方法的流程图。

图4是根据一示例性实施例示出的一种确定目标降落点的方法的流程图。

图5是根据一示例性实施例示出的一种控制无人机降落的装置的框图。

图6是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。

图7是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。

在相关技术中，无人机安全降落的方法主要是利用安装在无人机上的视觉传感器获取的视觉信息判断某一区域是否适合无人机降落。但是，由于视觉传感器的感知范围有限，仅依靠视觉传感器可能无法获取到最适合无人机降落的降落点。示例地，图1是根据一示例性实施例示出的一种无人机确定降落点的方法的示意图。如图1所示，按照每一区域的可降落程度可以将无人机的降落地图划分为不同的区域，例如，可降落程度的高低关系为：区域1高于区域2高于区域3高于区域4高于区域5，无人机上的视觉传感器的感知范围如图1中虚线圆所围成范围，无人机位于虚线圆中心。

如图1所示，视觉传感器感知的范围内所能感知到的最佳降落点为区域4，在无人机朝向地图中的右下方飞行一小段距离，即可感知到可降落程度更好的区域1。但是，由于视觉传感器感知的范围有限，并不知道在地图的右下方存在可降落程度最好的区域1，可能会直接选择在区域4处降落，从而可能导致不必要的降落风险。因此，在相关技术中，不能快速准确地确定出最适合无人机降落的降落点，从而影响无人机的降落安全。

鉴于此，本公开提供一种控制无人机降落的方法、装置、可读存储介质及电子设备，以快速准确地确定无人机的最佳降落点，确保无人机降落的安全性。

图2是根据一示例性实施例示出的一种控制无人机降落的方法的流程图。如图2所示，该方法可以包括以下步骤。

在步骤201中，响应于接收到无人机降落请求，则获取待降落无人机的降落地图以及待降落无人机的当前飞行里程阈值，降落地图包括待降落无人机在当前位置的第一预设范围内每一降落点的位置、每一降落点的可降落等级以及可降落点之间的距离。

在一种实施例中，执行本公开所提供的控制无人机降落的方法的主体为无人机本身。当无人机检测到当前飞行情况满足预设的降落条件时，自动生成无人机降落请求，进而无人机可以接收到无人机降落请求。其中，预设的降落条件可以包括无人机执行完任务、或者当前环境不利于无人机继续执行任务等等。在实际应用中，可根据实际需求设置降落条件，本公开对预设的降落条件不作具体限定。

在该实施例中，还可以是无人机的远程管理人员实时监控无人机的飞行情况，人工判断无人机的当前飞行情况是否满足预设的降落条件，并在判断满足预设的降落条件时向无人机发送无人机降落请求，以请求无人机降落。

在另一种实施例中，执行本公开所提供的控制无人机降落的方法的主体为与无人机远程通信的云端服务器。如此，无人机在判断当前飞行情况满足预设的降落条件时生成无人机降落请求，之后，将该无人机降落请求发送至云端服务器，以使云端服务器接收到该无人机降落请求。或者，远程管理人员在判断无人机的当前飞行情况满足预设的降落条件时直接向云端服务器或者经由无人机向云端服务器发送无人机降落请求，以使云端服务器接收到该无人机降落请求。

值得说明的是，本公开对执行本公开所提供的控制无人机降落的方法的主体不作限定。

在实际应用中，为了使无人机及时降落，在选择降落点时通常是在该无人机当前所在位置的周围进行选择，因此，当获取到无人机降落请求时，首先获取待降落无人机的降落地图，该降落地图包括待降落无人机在当前位置的第一预设范围内每一降落点的位置。考虑到在选取降落点时需要综合考虑降落点之间的距离、以及用于表征可降落程度高低的可降落等级，因此，降落地图还可以包括每一降落点的可降落等级以及可降落点之间的距离。其中，降落点的可降落程度越高表明该降落点越适合待降落无人机降落，即，降落点的可降落等级就越高。

此外，在无人机降落过程中，还需确保待降落无人机能够飞行至所选取的降落点处，因此，在上述步骤201中，还需要获取待降落无人机的当前飞行里程阈值。在一种可能的方式中，可以获取待降落无人机的当前剩余电量和单位里程耗电量，将当前剩余电量与单位里程耗电量的比值作为当前飞行里程阈值。在另一种可能的方式中，无人机本身就具有显示当前飞行里程阈值的功能，如此，可以直接从无人机显示的内容中获取到该当前飞行里程阈值。

在步骤202中，根据当前飞行里程阈值、可降落点之间的距离和可降落等级，确定待降落无人机的目标降落点。

在步骤203中，控制待降落无人机由当前位置飞行至目标降落点处降落。

在本公开中，综合根据当前飞行里程阈值、可降落点之间的距离和可降落等级，确定目标降落点，如此，可以准确地确定出待降落无人机的目标降落点，并控制待降落无人机由当前位置飞行至目标降落点处降落。例如，在确定出目标降落点之后，可以根据待降落无人机的当前位置和目标降落点的位置，为待降落无人机规划航线，以由待降落无人机按照该航线进行飞行，进而在目标降落点处降落。

采用上述技术方案，降落地图中包括待降落无人机在当前位置的第一预设范围内每一降落点的位置、每一降落点的可降落等级以及可降落点之间的距离，在为待降落无人机选取目标降落点时可以综合考虑当前飞行里程阈值、可降落点之间的距离和可降落等级。如此，无需待降落无人机移动即可快速准确地确定出最适合待降落无人机降落的降落点，确保待降落无人机降落的安全性。

下面对本公开中的降落地图的构建方式进行说明。

图3是根据一示例性实施例示出的一种降落地图构建方法的流程图。如图3所示，该降落地图构建方法可以包括以下步骤。

在步骤301中，根据待降落无人机在当前位置的第一预设范围内每一降落点的属性信息，确定每一降落点各自的可降落等级。

在本公开中，可以人工或自动对区域进行分块，以得到每一个降落点，例如，可以将楼顶平台、楼中平台、商业广场、高台、绿地等分别作为一个降落点。其中，每一个降落点可以包括多个属性信息。其中，属性信息可以包括地面平整性、人口密度、障碍物数量、降落点面积等等。并且，针对每一属性信息，可以按照预设规则设置该属性信息的属性值。例如，地面平整性的属性值用r1表示、人口密度的属性值用r2表示、障碍物数量的属性值用r3表示、降落点面积的属性值用r4表示。针对人口密度，假设人口密度为1-5人/平方米，对应的属性值r2=a、人口密度为6-10人/平方米，对应的属性值r2=b等等。此外，针对每一属性信息，预先设置该属性信息的权重，本公开对属性值、权重的大小并不作具体限定。

示例地，可以根据降落点的每一属性信息的属性值和每一属性信息的权重，确定降落点的用于表征该降落点可降落性的数值。其中，该数值=w1*r1+w2*r2+w3*r3+w4*r4。之后，根据降落点的数值所处的数值区域，确定降落点的可降落等级。例如，当该降落点的数值位于[x1，x2）区间时，确定其可降落等级为x1，当位于[x2，x3）区间时，确定其可降落等级为x2，以及位于[x3，x4）区间时，确定其可降落等级为x4，等等。如此，即可确定出每一降落点各自的可降落等级。

在步骤302中，根据每一降落点的位置，确定任意两个降落点之间的距离信息，以得到每一降落点与其他降落点的距离信息。

按照步骤301的方式得到每一降落点各自对应的可降落等级，但是，可降落等级并不适用于直接进行快速搜索。例如，待降落无人机在仅包含降落点的可降落等级的地图中进行搜索最佳降落点时，由于并不知道降落点的位置，其搜索将没有方向性，也就是不得不进行广度遍历才能找到目的地，会导致耗时的增加。并且，在找到一个认为还可以的降落点之后，并不知道在其周围是否还存在更适合的降落点，从而无法综合做出决策，因此，在本公开中，为了能够快速找到最合适的降落点，还需要得到每一降落点的位置，以及降落点之间的距离信息。

值得说明的是，在本公开中，每一降落点实质为一降落区域，确定两个降落区域之间的距离的方式属于较为成熟的技术，本公开对此不作限定。

在步骤303中，针对每一降落点，结合降落点的位置、可降落等级以及降落点与其他降落点的距离，构建降落地图。

在第一种实施例中，在确定出每一降落点与其他降落点的距离之后，针对每一降落点，将该降落点的位置、可降落等级以及该降落点与其他降落点的距离关联存储，以构建降落地图。

然而，在实际应用中，考虑到在理想情况下，适合待降落无人机降落的目标降落点为与待降落无人机的距离最小且可降落等级最高的降落点，因此，在第二种实施例中，针对每一降落点，降落地图中仅包括该降落点与可降落等级高于该降落点的其他降落点的距离。示例地，首先，在该降落点与其他降落点的距离中，确定该降落点与可降落点等级高于该降落点的其他降落点的第一距离。之后，将该降落点的位置、降落点的可降落等级以及第一距离关联存储，以构建降落地图。

例如，待降落无人机在当前位置的第一预设范围内包括降落点1、降落点2、降落点3、降落点4和降落点5，且可降落等级的高低关系为：降落点1高于降落点2高于降落点3高于降落点4高于降落点5。则针对降落点3，若该降落点3与降落点1、降落点2、降落点4和降落点5的距离分别为5m、6m、8m和10m，则针对降落点3，在所构建的降落地图中仅包括降落点3与降落点1的第一距离、降落点3与降落点2的第一距离。

在采用该实施例中提供的方式构建的降落地图中，针对每一降落点，仅包括该降落点的位置、可降落等级、以及该降落点与可降落等级高于或等于降落点的其他降落点的第一距离，如此，可以减少构建降落地图的复杂度，并且减小降落地图所占的存储空间。

在第三种实施例中，在确定出该降落点与可降落等级高于降落点的其他降落点的第一距离之后，将第一距离对应的其他降落点作为第一降落点，并确定每一第一降落点的可降落等级，如果该降落点与该第一降落点中可降落等级最高的降落点的第一距离最小，则仅根据该降落点的位置、可降落等级以及该降落点与距离最小的第一降落点的第一距离构建地图，否则就按照上述第二种实施例构建降落地图。

例如，沿用上述例子，第一距离包括降落点3分别与降落点1、降落点2的距离，由于降落点3与降落点1的距离为5m，降落点3与降落点2的距离为6m，且降落点1的可降落等级高于可降落点2的可降落点等级，因此，在构建降落地图中，针对降落点3，仅将降落点3的位置、降落点3的可降落等级以及降落点3与降落点1的第一距离关联存储，以构建降落地图。

如此，在该实施例中，针对每一降落点，在该降落点与该第一降落点中可降落等级最高的降落点的距离最小时，所构建的降落地图中针对该降落点，仅包括该降落点的位置、可降落等级、以及该降落点与距离最小的第一降落点的第一距离构建地图，进一步减少构建降落地图的复杂度，以及降落地图所占的存储空间。

下面对图2中步骤202根据当前飞行里程阈值、可降落点之间的距离和可降落等级，确定待降落无人机的目标降落点的具体实施方式进行说明。

在一种实施例中，可降落点之间的距离包括待降落无人机当前所在的降落点与其他降落点之间的距离。值得说明是的，待降落无人机所在的当前位置也是一处降落点。在该实施例中，确定待降落无人机的目标降落点的方法为：首先，确定待降落无人机当前所在的降落点与其他降落点的距离。之后，在距离小于或等于当前飞行里程阈值的降落点中，将可降落等级最高的降落点确定为目标降落点。

在该实施例中，待降落无人机所在的当前位置为一降落点，且在降落地图中存储有该降落点与其他降落点的距离，因此，可以从待降落无人机当前所在的降落点与其他降落点的距离中，确定距离小于或等于当前飞行里程阈值的降落点，并在所确定出的距离小于或等于当前飞行里程阈值的降落点中，将可降落等级最高的降落点确定为目标降落点。

例如，假设待降落无人机当前所在的降落点与降落地图中包括的降落点1、降落点2、降落点3、降落点4、降落点5的距离分别为10m、20m、30m、40m和50m，且待降落无人机的当前飞行里程阈值为35m，则确定距离小于或等于当前飞行里程阈值的降落点包括降落点1、降落点2和降落点3，之后，在降落点1、降落点2和降落点3中，将可降落等级最高的降落点确定为目标降落点。假设可降落等级的高低关系为：降落点1高于降落点2高于降落点3，则确定降落点1即为目标降落点。

在另一种实施例中，可降落点之间的距离包括待降落无人机当前所在降落点与每一候选降落点之间的距离。示例地，如图4所示，确定待降落无人机的目标降落点的方法可以进一步包括步骤2021至步骤2023。

在步骤2021中，判断待降落无人机当前所在的降落点的可降落等级是否低于目标等级。其中，目标等级可以为降落地图中包括的降落点中的最高等级也可以为次高等级等等，本公开对此不作具体限定。

值得说明的是，目标降落点的可降落等级越低，待降落无人机在降落过程中发生危险的可能性越大，因此，在本公开中，所选择的目标降落点的可降落等级不能低于目标等级。

示例地，首先判断待降落无人机当前所在的降落点的可降落等级是否低于目标等级，在判断待降落无人机当前所在的降落点的可降落等级不低于目标等级时，表明待降落无人机当前所在的降落点的可降落等级较高，此时无需查找周边的降落点，即，可以直接将待降落无人机当前所在的降落点确定为目标降落点。在判断待降落无人机当前所在的降落点的可降落等级低于目标等级时，执行步骤2022。

在步骤2022中，在待降落无人机当前所在的降落点的第二预设范围内确定多个第一候选降落点，并确定待降落无人机当前所在的降落点与每一第一候选降落点之间的距离。其中，第二预设范围小于第一范围，即，所确定的第一候选降落点均为位于降落地图中的降落点。

在本公开中，在判断待降落无人机当前所在的降落点的可降落等级低于目标等级时，表明待降落无人机当前所在的降落点的可降落等级较低，待降落无人机不能在此处降落，因此，可以在待降落无人机当前所在的降落点的周围随机选择部分降落点作为第一候选降落点，并确定第一候选降落点中是否存在适合待降落无人机降落的降落点。

值得说明的是，在步骤2022中所确定的第一候选降落点虽然均位于降落地图中，但是，待降落无人机当前所在的降落点与第一候选降落点的距离可能会大于当前飞行里程阈值，和/或，第一候选降落点的可降落等级可能低于待降落无人机当前所在的降落点的可降落等级。因此，在确定出第一候选降落点之后，还需判断第一候选降落点中是否存在小于当前飞行里程阈值且可降落等级高于或等于目标等级的第二候选降落点。

在步骤2023中，若在多个第一候选降落点中存在距离小于当前飞行里程阈值且可降落等级高于或等于目标等级的第二候选降落点，则根据第二候选降落点的可降落等级，和/或，待降落无人机当前所在的降落点与每一第二候选降落点之间的距离，确定待降落无人机的目标降落点。

若在多个第一候选降落点中存在距离小于当前飞行里程阈值且可降落等级高于或等于目标等级的第二候选降落点，则表明第一候选降落点中存在适合待降落无人机降落的降落点，此时，即可在距离小于当前飞行里程阈值且可降落等级高于或等于目标等级的第二候选降落点中确定目标降落点。

在一种可能的方式中，根据第二候选降落点的可降落等级，确定待降落无人机的目标降落点。示例地，可以将第二候选降落点中可降落等级最高的降落点确定为目标降落点。

在另一种可能的方式中，根据待降落无人机当前所在的降落点与每一第二候选降落点之间的距离，确定待降落无人机的目标降落点。示例地，可以将距离待降落无人机当前所在的降落点最近的降落点确定为目标降落点。

在又一种可能的方式中，根据第二候选降落点的可降落等级和待降落无人机当前所在的降落点与每一第二候选降落点之间的距离，确定待降落无人机的目标降落点。

在该方式中，综合考虑可降落等级和距离确定目标降落点。示例地，可以预设每一可降落等级对应的权重，之后，针对每一第二候选降落点，根据该第二候选降落点的可降落等级对应的权重、和待降落无人机当前所在的降落点与该第二候选降落点的距离，利用预设的算法（例如权重与距离之和、权重与距离之积等等）计算该第二候选降落点被选择的可能性F（wi，di）。其中，wi表征第i个第二候选降落点的可降落等级对应的权重，di表征待降落无人机当前所在的降落点与第i和第二候选降落点的距离。之后，将被选择的可能性最大的降落点确定为目标降落点。

值得说明的是，在实际应用中，还可以根据其他的算法计算每一第二候选降落点不被选择的可能性，并将不被选择的可能性最小的降落点确定为目标降落点。

采用上述技术方案，当待降落无人机当前所在的降落点的可降落等级较低时，可以在待降落无人机当前所在的降落点的周围确定多个第一候选降落点，并在多个第一候选降落点中存在距离小于当前飞行里程阈值且可降落等级高于或等于目标等级的第二候选降落点时，在第二候选降落点中确定目标降落点，如此，可以快速准确地确定出待降落无人机的目标降落点。

如果多个第一候选降落点的可降落等级均低于目标等级，此时可以在每一第一候选降落点对应的最优降落点，之后，在每一第一候选降落点对应的最优降落点中确定出目标降落点。

示例地，图4所示的确定待降落无人机的目标降落点的方法还可以包括步骤2024和步骤2025。

在步骤2024中，若多个第一候选降落点的可降落等级均低于目标等级，则针对每一第一候选降落点，确定该第一候选降落点对应的最优降落点，其中，该最优降落点为第一候选降落点对应的待降落无人机当前能够到达的可降落等级最高的降落点。

在本公开中，降落地图中包括第一候选降落点与其他降落点的距离，以及其他降落点的可降落等级。如此，针对每一第一候选降落点，可以根据该第一候选降落点与其他降落点的距离、其他降落点的可降落等级、以及待降落无人机的当前飞行里程阈值，确定该第一候选降落点对应的最优降落点。示例地，通过遍历该第一候选降落点周围的其他降落点，在该其他降落中，确定距离小于当前飞行里程阈值且可降落等级最高的降落点为该第一候选降落点对应的最优降落点。

在步骤2025中，根据每一第一候选降落点各自对应的最优降落点的可降落等级，和/或，每一最优降落点与待降落无人机当前所在的降落点的距离，确定待降落无人机的目标降落点。

在一种可能的方式中，根据每一最优降落点的可降落等级，确定待降落无人机的目标降落点。示例地，可以将可降落等级最高的最优降落点确定为目标降落点。

在另一种可能的方式中，根据待降落无人机当前所在的降落点与每一最优降落点之间的距离，确定待降落无人机的目标降落点。示例地，可以将距离待降落无人机当前所在的降落点最近的最优降落点确定为目标降落点。

在又一种可能的方式中，根据每一最优降落点的可降落等级和待降落无人机当前所在的降落点与每一最优降落点之间的距离，确定待降落无人机的目标降落点。

在该方式中，综合考虑可降落等级和距离来确定目标降落点。示例地，可以预设每一最优降落点的可降落等级对应的权重，之后，针对每一最优降落点，根据该最优降落点的可降落等级对应的权重、和待降落无人机当前所在的降落点与该最优降落点的距离，利用预设的算法（例如权重与距离之和、权重与距离之积等等）计算该最优降落点被选择的可能性G（wi，di）。其中，wi表征第i个最优降落点的可降落等级对应的权重，di表征待降落无人机当前所在的降落点与第i个最优降落点的距离。之后，将被选择的可能性最大的最优降落点确定为目标降落点。

值得说明的是，在实际应用中，还可以根据其他的算法计算每一最优降落点不被选择的可能性，并将不被选择的可能性最小的最优降落点确定为目标降落点。

采用上述技术方案，在确定目标降落点时，不受无人机上视觉传感器感知范围的影响，通过全局分析降落地图中存储的降落点，即可快速准确地确定出最适合待降落无人机降落的降落点，确保待降落无人机降落的安全性。

此外，若未成功确定出目标降落点或者所确定的目标降落点的可降落等级不高于待降落无人机当前所在的降落点的可降落等级，则控制待降落无人机在当前位置处降落。在未成功确定出目标降落点或者所确定的目标降落点的可降落等级不高于待降落无人机当前所在的降落点的可降落等级的情况下，待降落无人机无需飞行至其他降落点处降落，直接在其当前所在的位置处降落即可。

基于同一发明构思，本公开还提供一种控制无人机降落的装置。图5是根据一示例性实施例示出的一种控制无人机降落的装置的框图。如图5所示，控制无人机降落的装置500可以包括获取模块501、第一确定模块502和第一控制模块503。

获取模块501，用于响应于接收到无人机降落请求，则获取待降落无人机的降落地图以及所述待降落无人机的当前飞行里程阈值，所述降落地图包括所述待降落无人机在当前位置的第一预设范围内每一降落点的位置、每一降落点的可降落等级以及可降落点之间的距离；

第一确定模块502，用于根据所述当前飞行里程阈值、所述可降落点之间的距离和所述可降落等级，确定所述待降落无人机的目标降落点；

第一控制模块503，用于控制所述待降落无人机由所述当前位置飞行至所述目标降落点处降落。

可选地，所述可降落点之间的距离包括所述待降落无人机当前所在的降落点与其他降落点之间的距离；所述第一确定模块502可以包括：

第一确定子模块，用于确定所述待降落无人机当前所在的降落点与其他降落点的距离；

第二确定子模块，用于在所述距离小于或等于所述当前飞行里程阈值的降落点中，将可降落等级最高的降落点确定为目标降落点。

可选地，所述可降落点之间的距离包括所述待降落无人机当前所在的降落点与每一候选降落点之间的距离；所述第一确定模块502可以包括：

判断子模块，用于判断所述待降落无人机当前所在的降落点的可降落等级是否低于目标等级；

第三确定子模块，用于若所述待降落无人机当前所在的降落点的可降落等级低于所述目标等级，则在所述待降落无人机当前所在的降落点的第二预设范围内确定多个第一候选降落点，并确定所述待降落无人机当前所在的降落点与每一第一候选降落点之间的距离，其中，所述第二预设范围小于所述第一预设范围；

第四确定子模块，用于若在多个第一候选降落点中存在距离小于所述当前飞行里程阈值且可降落等级高于或等于所述目标等级的第二候选降落点，则根据所述第二候选降落点的可降落等级，和/或，所述待降落无人机当前所在的降落点与每一第二候选降落点之间的距离，确定所述待降落无人机的目标降落点。

可选地，所述第一确定模块502还可以包括：

第五确定子模块，用于若所述多个第一候选降落点的可降落等级均低于所述目标等级，则针对每一所述第一候选降落点，确定所述第一候选降落点对应的最优降落点，其中，所述最优降落点为所述第一候选降落点对应的所述待降落无人机当前能够到达的可降落等级最高的降落点；

第六确定子模块，用于根据每一第一候选降落点各自对应的最优降落点的可降落等级，和/或，每一所述最优降落点与所述待降落无人机当前所在的降落点的距离，确定所述待降落无人机的目标降落点。

可选地，所述装置还包括：

第二控制模块，用于若未成功确定出目标降落点或所确定的目标降落点的可降落等级不高于所述待降落无人机当前所在的降落点的可降落等级，则控制所述待降落无人机在当前位置处降落。

可选地，所述装置还包括：

第二确定模块，用于根据待降落无人机在当前位置的第一预设范围内每一所述降落点的属性信息，确定每一所述降落点各自的可降落等级；

第三确定模块，用于根据每一降落点的位置，确定任意两个降落点之间的距离，以得到每一降落点与其他降落点的距离；

构建模块，用于针对每一降落点，结合所述降落点的位置、所述可降落等级以及所述降落点与其他降落点的距离，构建所述降落地图。

可选地，所述构建模块包括：

第七确定子模块，用于在所述降落点与其他降落点的距离中，确定所述降落点与可降落等级高于所述降落点的其他降落点的第一距离；

存储子模块，用于将所述降落点的位置、所述降落点的可降落等级以及所述第一距离关联存储，以构建所述降落地图。

可选地，所述第二确定用于：针对每一所述降落点，根据所述降落点的每一属性信息的属性值和每一属性信息的权重，确定所述降落点的用于表征该降落点的可降落性的数值，根据所述降落点的数值所处的数值区间，确定所述降落点的可降落等级。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图6是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。如图6所示，该电子设备700可以包括：处理器701，存储器702。该电子设备700还可以包括多媒体组件703，输入/输出（I/O）接口704，以及通信组件705中的一者或多者。

其中，处理器701用于控制该电子设备700的整体操作，以完成上述的控制无人机降落的方法中的全部或部分步骤。存储器702用于存储各种类型的数据以支持在该电子设备700的操作，这些数据例如可以包括用于在该电子设备700上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器702可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory，简称SRAM），电可擦除可编程只读存储器（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM），可擦除可编程只读存储器（Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EPROM），可编程只读存储器（Programmable Read-Only Memory，简称PROM），只读存储器（Read-Only Memory，简称ROM），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件703可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器702或通过通信组件705发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。I/O接口704为处理器701和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件705用于该电子设备700与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信（Near FieldCommunication，简称NFC），2G、3G、4G、NB-IOT、eMTC、或其他5G等等，或它们中的一种或几种的组合，在此不做限定。因此相应的该通信组件705可以包括：Wi-Fi模块，蓝牙模块，NFC模块等等。

在一示例性实施例中，电子设备700可以被一个或多个应用专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC）、数字信号处理器（DigitalSignal Processor，简称DSP）、数字信号处理设备（Digital Signal Processing Device，简称DSPD）、可编程逻辑器件（Programmable Logic Device，简称PLD）、现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，简称FPGA）、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的控制无人机降落的方法。

在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的控制无人机降落的方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器702，上述程序指令可由电子设备700的处理器701执行以完成上述的控制无人机降落的方法。

图7是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。例如，电子设备1900可以被提供为一服务器。参照图7，电子设备1900包括处理器1922，其数量可以为一个或多个，以及存储器1932，用于存储可由处理器1922执行的计算机程序。存储器1932中存储的计算机程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理器1922可以被配置为执行该计算机程序，以执行上述的控制无人机降落的方法。

另外，电子设备1900还可以包括电源组件1926和通信组件1950，该电源组件1926可以被配置为执行电子设备1900的电源管理，该通信组件1950可以被配置为实现电子设备1900的通信，例如，有线或无线通信。此外，该电子设备1900还可以包括输入/输出（I/O）接口1958。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如WindowsServer

在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的控制无人机降落的方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器1932，上述程序指令可由电子设备1900的处理器1922执行以完成上述的控制无人机降落的方法。

在另一示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序，该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的控制无人机降落的方法的代码部分。

以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，可以对本公开的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本公开的保护范围。

另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。

此外，本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本公开的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。