一种无人机的降落方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种无人机的降落方法及系统，通过使用视觉识别，还会结合移动载体发送出的GPS位置信息进行组合导航，从而有效应对移动载体过快导致视觉系统丢失目标而无法迅速跟踪等问题；通过数字信息滤波融合算法预估所述降落平台的位置‑时间关系及姿态‑时间关系，得到移动载体关于“姿态、位置‑时间”的预测函数，使得根据移动载体关于“姿态、位置‑时间”的预测函数，实时更新无人机的飞行目标，飞行目标包括位置、速度、姿态，以此精准控制无人机的降落点、降落速度和降落时间，从而解决了船只在水面上漂浮引起有三维的偏移，甲板面的降落平台也会不断左右倾斜造成无人机降落不准确甚至无法稳定降落锁定的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种无人机的降落方法及系统
本专利技术涉及无人机
，尤其涉及一种无人机的降落方法及系统。
技术介绍
目前大多数舰载无人机降落过程需要近距离人工遥控完成，不适于无人船携带无人机远洋工作情景，尤其如何将无人机自动降落到无人船舰载平台上尚无先例。常规的无人机引导降落方法(GPS引导)在陆地目标区域效果良好，但难以适应晃动的无人船舰载系统，因为最后阶段目标区域存在横纵摇动，并有信息误差的存在，无法实现无人机精准降落，而且也无法在不同高度和速度进行精确指导。而且现有的无人机降落方法一般都是直接往下降，没有感知降落时距地面还有多高，或者有感知但是没有加入一些保护措施，而对环境的感知往往没有。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提出一种无人机的降落方法及系统，旨在解决现有技术存在的问题。为实现上述目的，本专利技术实施例第一方面提供一种无人机的降落方法，适用于降落在移动载体上，所述方法包括以下步骤：根据获取到移动载体的GPS定位信息，控制无人机飞行至移动载体所在的位置上空；寻找移动载体上的降落平台，计算出无人机相对于所述降落平台的三维位置，并和移动载体的GPS定位信息进行匹配融合，以实时调整无人机姿态，使得无人机在水平方向上向着所述降落平台飞行，不断飞行到所述降落平台的正上方；启动智能跟随模式，使得无人机位于所述降落平台正上方后，保持水平速度与移动载体的移动速度一致，从而使得无人机与所述降落平台保持相对静止；启动视觉识别系统，识别所述降落平台的特征图案的三维位置、三维旋转变化，通过数字信息滤波融合算法预估所述降落平台的位置-时间关系及姿态-时间关系；根据预估的所述降落平台的位置-时间关系及姿态-时间关系，精准控制无人机的降落点、降落速度和降落时间，使得无人机与所述降落平台精准接触时所述降落平台处于姿态平正状态。进一步地，所述智能跟随模式为将视觉导航和GPS导航进行结合定位，具体包括以下步骤：S11、获取一定时间段内的移动载体的GPS定位信息；S12、根据时间轴上排列的GPS定位信息计算出移动载体的移动速度和移动方向；S13、根据计算出的移动速度对无人机进行速度补偿，根据计算出的移动方向控制无人机向着移动载体同向飞行；S14、当无人机位于所述降落平台正上方后，控制无人机的水平速度与移动载体的移动速度一致，从而使得无人机与所述降落平台保持相对静止；S15、启动视觉识别系统，利用视觉信息对所述降落平台的特征图案定位锁定。进一步地，所述数字信息滤波融合算法具体包括以下步骤：S21、基于扩展卡尔曼滤波，对无人机的机载惯性导航传感器、高度传感器、航向传感器与GPS数据进行融合滤波，获取无人机的三维信息与六自由度信息；S22、根据获取到移动载体的GPS定位信息，使用卡尔曼滤波对移动载体的“位置-时间”关系进行粗估计；S23、利用获取到无人机的三维信息对视觉图像信息进行修正补偿，根据识别到的特征图案，估算出移动载体相对于无人机的三维信息与六自由度信息；S24、将估算出的移动载体相对于无人机的三维信息与六自由度信息与步骤S22中的移动载体“位置-时间”的信息进行融合，得到移动载体关于“姿态、位置-时间”的预测函数；S25、根据移动载体关于“姿态、位置-时间”的预测函数，实时更新无人机的飞行目标，飞行目标包括位置、速度、姿态。进一步地，在所述精准控制无人机的降落点、降落速度和降落时间之前还包括：获取无人机T时刻位置、速度、姿态，根据移动载体的“姿态、位置-时间”的预测函数，计算T+1时刻无人机所需到达的位置及速度。进一步地，在计算T+1时刻无人机所需到达的位置及速度之后还包括：根据无人机的响应时间，更新无人机的位置、速度、姿态。此外，为实现上述目的，本专利技术实施例第二方面提供一种无人机的降落系统，适用于无人机降落在移动载体上，所述系统包括：获取模块，用于获取GPS定位信息；视觉系统模块，用于寻找降落平台以及识别降落平台的特征图案；智能跟随模块，用于使得无人机与所述降落平台保持相对静止；存储器，用于存储获取模块以及视觉系统模块的信息；处理器，用于根据存储器中的信息精准控制无人机的降落点、降落速度和降落时间。进一步地，所述智能跟随模块设有将视觉导航和GPS导航进行结合定位的智能跟随模式。进一步地，所述智能跟随模式设有速度补偿模块，用于根据时间轴上排列的GPS定位信息计算出移动载体的移动速度和移动方向无人机进行速度补偿。进一步地，包括数字信息滤波融合模块，用于根据视觉系统模块识别所述特征图案的三维位置、三维旋转变化，预估所述降落平台的位置-时间关系及姿态-时间关系。进一步地，所述视觉系统模块设于无人机的底部且所述视觉系统模块设有双目摄像头，所述降落平台位于移动载体的甲板上，所述特征图案为二维码。本专利技术的有益效果：通过使用视觉识别，还会结合船舶发送出的GPS位置信息进行组合导航，从而有效应对船速过快导致视觉系统丢失目标而无法迅速跟踪等问题；通过数字信息滤波融合算法预估所述降落平台的位置-时间关系及姿态-时间关系，得到移动载体关于“姿态、位置-时间”的预测函数，使得根据移动载体关于“姿态、位置-时间”的预测函数，实时更新无人机的飞行目标，飞行目标包括位置、速度、姿态，精准控制无人机的降落点、降落速度和降落时间。附图说明图1为本专利技术实施例提供的无人机的降落方法流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的无人机的降落方法的智能跟随模式流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的无人机的降落方法的数字信息滤波融合算法流程示意图；图4为本专利技术实施例提供的无人机的降落系统结构示意图；图5为本专利技术实施例提供的无人机的降落方法的步骤S01的示意图；图6为本专利技术实施例提供的无人机的降落方法的步骤S02的示意图；图7为本专利技术实施例提供的无人机的降落方法的步骤S03的示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。现在将参考附图描述实现本专利技术各个实施例的。在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本专利技术的说明，其本身并没有特定的意义。在本专利技术中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本专利技术要求的保护范围之内。需要说明，本专利技术实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。参照图1、图5、图6以及图7，图1为本专利技术一实施例提供的一种无人机的降落方法，适用于降落在移动载体上，所述方法包括以下步骤：S01、根据获取到移动载体的GPS定位信息，控制无人机飞行至移动载体所在的位置上空。具体的，移动载体为船舶，船舶向服务器发送自己的卫星定位信息，无人机根据在服务器获取的GPS定位信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人机的降落方法，适用于降落在移动载体上，其特征在于，所述方法包括以下步骤：根据获取到移动载体的GPS定位信息，控制无人机飞行至移动载体所在的位置上空；寻找移动载体上的降落平台，计算出无人机相对于所述降落平台的三维位置，并和移动载体的GPS定位信息进行匹配融合，以实时调整无人机姿态，使得无人机在水平方向上向着所述降落平台飞行，不断飞行到所述降落平台的正上方；启动智能跟随模式，使得无人机位于所述降落平台正上方后，保持水平速度与移动载体的移动速度一致，从而使得无人机与所述降落平台保持相对静止；启动视觉识别系统，识别所述降落平台的特征图案的三维位置、三维旋转变化，通过数字信息滤波融合算法预估所述降落平台的位置‑时间关系及姿态‑时间关系；根据预估的所述降落平台的位置‑时间关系及姿态‑时间关系，精准控制无人机的降落点、降落速度和降落时间，使得无人机与所述降落平台精准接触时所述降落平台处于姿态平正状态。

【技术特征摘要】
1.一种无人机的降落方法，适用于降落在移动载体上，其特征在于，所述方法包括以下步骤：根据获取到移动载体的GPS定位信息，控制无人机飞行至移动载体所在的位置上空；寻找移动载体上的降落平台，计算出无人机相对于所述降落平台的三维位置，并和移动载体的GPS定位信息进行匹配融合，以实时调整无人机姿态，使得无人机在水平方向上向着所述降落平台飞行，不断飞行到所述降落平台的正上方；启动智能跟随模式，使得无人机位于所述降落平台正上方后，保持水平速度与移动载体的移动速度一致，从而使得无人机与所述降落平台保持相对静止；启动视觉识别系统，识别所述降落平台的特征图案的三维位置、三维旋转变化，通过数字信息滤波融合算法预估所述降落平台的位置-时间关系及姿态-时间关系；根据预估的所述降落平台的位置-时间关系及姿态-时间关系，精准控制无人机的降落点、降落速度和降落时间，使得无人机与所述降落平台精准接触时所述降落平台处于姿态平正状态。2.根据权利要求1所述的一种无人机的降落方法，其特征在于，所述智能跟随模式为将视觉导航和GPS导航进行结合定位，具体包括以下步骤：S11、获取一定时间段内的移动载体的GPS定位信息；S12、根据时间轴上排列的GPS定位信息计算出移动载体的移动速度和移动方向；S13、根据计算出的移动速度对无人机进行速度补偿，根据计算出的移动方向控制无人机向着移动载体同向飞行；S14、当无人机位于所述降落平台正上方后，控制无人机的水平速度与移动载体的移动速度一致，从而使得无人机与所述降落平台保持相对静止；S15、启动视觉识别系统，利用视觉信息对所述降落平台的特征图案定位锁定。3.根据权利要求1所述的一种无人机的降落方法，其特征在于，所述数字信息滤波融合算法具体包括以下步骤：S21、基于扩展卡尔曼滤波，对无人机的机载惯性导航传感器、高度传感器、航向传感器与GPS数据进行融合滤波，获取无人机的三维信息与六自由度信息；S22、根据获取到移动载体的GPS定位信息，使用卡尔曼滤波对移动载体的“位置-时间”关系进行粗估计；S23、利用获取到无人机的三维信息对视觉图像信息进行修正补偿，根据识别到的...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡华智，刘畅，程子啸，
申请(专利权)人：广州亿航智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44