一种无人机降落方法、设备以及计算机可读介质技术

本申请涉及一种无人机降落方法、设备以及计算机可读介质，本申请实施例首先在检测到图像中包含引导降落信标时，控制无人机到达目标区域，通过传感器检测引导降落信标的信号的方式，控制无人机降落，实现无人机精准降落，与此同时，由于引导降落信标的位置固定，所以利用引导降落信标对无人机进行引导降落，能够避免因降落点的空间地形复杂，出现无人机无法准确降落的问题。

A UAV landing method, equipment and computer readable medium

【技术实现步骤摘要】
一种无人机降落方法、设备以及计算机可读介质
本申请涉及数据通讯
，尤其涉及一种无人机降落方法、设备以及计算机可读介质。
技术介绍
近年来，随着具有体积小，重量轻，隐蔽性好等特点的无人飞行器被广泛应用，迎来了无人机技术大爆炸时代。无人机凭借着结构简单，稳定性好，起飞降落方式灵活，自身占用空间小，转向性能良好等优点，成为了民用、商用及研究领域的热门。其中，无人机在各行业的广泛应用对其降落技术提出了更高的要求，例如对于新兴的快递定点投送、自主返航充电、全自动无人值守等领域，更是需要无人机能够自主精确地完成降落任务。现有技术中，无人机多是通过GPS导航功能完成降落任务，具体地，可以在无人机的机身上设置GPS模块，以使控制平台能够实时获取到无人机的位置坐标，进而操控无人机到达指定位置后降落。或者，无人机内可以设置自动化程序，当GPS模块反馈的位置坐标与预设降落点的坐标一致时，可自行控制无人机降落。但是，目前采用定位无人机的方式的控制无人机下落，由于定位的精确度有限，所以当降落点布置在复杂的空间地形中时，无人机将不能准确无误的到达预设地点降落。
技术实现思路
为了解决上述采用定位无人机的方式的控制无人机下落，无人机将不能准确无误的到达预设地点降落的技术问题，本申请提供了一种无人机降落方法、设备以及计算机可读介质。第一方面，本申请提供了一种无人机降落方法，应用于无人机中的处理器上，所述方法包括：控制图像采集装置采集降落区域的图像；检测所述图像中是否包含引导降落信标的图像，所述引导降落信标用于引导所述无人机降落；若检测到所述图像中包含所述引导降落信标的图像，根据所述图像确定目标姿态调整信息；根据所述目标姿态调整信息控制所述无人机的驱动装置，以使所述无人机到达目标区域；若接收到传感器检测到所述引导降落信标发送的信号时输出的引导信号，根据所述引导信号控制所述无人机在预设降落点处降落。可选地，所述检测到所述图像中是否包含引导降落信标的图像，包括如下步骤：获取所述无人机所在位置的环境信息；获取与所述环境信息对应的引导降落信标识别模型；将所述图像输入到所述引导降落信标识别模型，利用所述引导降落信标识别模型检测所述图像中是否包含引导降落信标的图像。可选地，所述引导降落信标识别模型的建立过程，包括：获取多个样本图像，多个所述样本图像均在相同的环境下采集得到，所述样本图像中包含预先标注的对象框，所述对象框中包含引导降落信标的图像；利用所述样本图像和所述引导降落信标的图像对引导降落信标识别模型进行训练，直至所述引导降落信标识别模型输出结果的准确度高于预设阈值；获取与所述样本图像对应的环境信息；建立所述环境信息和所述引导降落信标识别模型之间的对应关系。可选地，所述根据所述图像确定目标姿态调整信息，包括如下步骤：根据所述图像确定所述无人机的飞行高度调整值；根据所述图像确定所述无人机的水平方向调整值；根据所述无人机的飞行高度调整值和水平方向调整值确定所述目标姿态调整信息。可选地，所述根据所述图像确定所述无人机的飞行高度调整值，包括如下步骤：获取与所述图像对应的飞行高度，所述飞行高度是通过所述无人机上的距离传感器采集得到；将所述飞行高度确定为所述飞行高度调整值。可选地，所述根据所述图像确定所述无人机的水平方向调整值，包括如下步骤：计算所述引导降落信标的图像中心点与所述图像中心点之间的距离；计算所述图像中的所述距离与所述引导降落信标的比例；获取所述图像采集装置采集所述图像时的焦距参数和所述引导降落信标的实际尺寸；根据所述焦距参数、所述飞行高度、所述比例以及所述引导降落信标的实际尺寸计算所述水平方向调整值。可选地，所述引导降落信标包括：红外信标，所述红外信标设置于所述预设降落点上且沿垂直方向发送所述引导信号，根据所述引导信号控制所述无人机在预设降落点处降落的步骤，包括：控制所述无人机沿垂直于地方方向下降预设高度；若再次接收到所述传感器检测到所述引导降落信标发送的信号时输出的引导信号，执行控制所述无人机沿垂直于地方方向下降预设高度的步骤，直至所述无人机在预设降落点处降落。可选地，所述方法还包括：若未接收到传感器检测到所述引导降落信标发送的信号时输出的引导信号，获取所述无人机上的定位装置采集的无人机位置坐标；根据所述位置坐标和降落区域坐标确定飞行指令；控制所述无人机的驱动装置执行所述飞行指令；执行控制图像采集装置采集降落区域的图像的步骤。第二方面，本申请提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面任一项所述的一种无人机降落方法。第三方面，本申请提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其特征在于，所述程序代码使所述处理器执行第一方面任一所述的一种无人机降落方法。本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：本申请通过控制图像采集装置采集降落区域的图像；检测到所述图像中是否包含引导降落信标的图像；若检测到所述图像中包含所述引导降落信标的图像，根据所述图像确定目标姿态调整信息；根据所述目标姿态调整信息控制所述无人机到达目标区域；若接收到传感器检测到所述引导降落信标发送的信号时输出的引导信号，最后根据所述引导信号控制所述无人机在预设降落点处降落，达到无人机精准降落的目的。本申请实施例首先在检测到图像中包含引导降落信标时，控制无人机到达目标区域，通过传感器检测引导降落信标信号的方式，控制无人机降落，实现无人机精准降落；与此同时，由于引导降落信标的位置固定，所以利用引导降落信标对无人机进行引导降落，能够避免因降落点的空间地形复杂，出现无人机无法准确降落的问题。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例提供的一种无人机降落方法的一种流程示意图；图2为本申请实施例提供的图1中步骤S102的流程示意图；图3为本申请实施例提供的引导降落信标识别模型的建立过程的流程示意图；图4为本申请实施例提供的图1中步骤S103的流程示意图；图5为本申请实施例提供的图1中步骤S105的流程示意图；图6为本申请实施例提供的一种无人机降落方法的另一种流程示意图；图7为本申请实施例提供的一种电子设备的结构图。具体实施方式为使本申请实施例的目的、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人机降落方法，应用于无人机中的处理器上，其特征在于，所述方法包括：/n控制图像采集装置采集降落区域的图像；/n检测所述图像中是否包含引导降落信标的图像；/n若检测到所述图像中包含所述引导降落信标的图像，根据所述图像确定目标姿态调整信息；/n根据所述目标姿态调整信息控制所述无人机的驱动装置，以使所述无人机到达目标区域；/n若接收到传感器检测到所述引导降落信标发送的信号时输出的引导信号，根据所述引导信号控制所述无人机在预设降落点处降落。/n

【技术特征摘要】
1.一种无人机降落方法，应用于无人机中的处理器上，其特征在于，所述方法包括：
控制图像采集装置采集降落区域的图像；
检测所述图像中是否包含引导降落信标的图像；
若检测到所述图像中包含所述引导降落信标的图像，根据所述图像确定目标姿态调整信息；
根据所述目标姿态调整信息控制所述无人机的驱动装置，以使所述无人机到达目标区域；
若接收到传感器检测到所述引导降落信标发送的信号时输出的引导信号，根据所述引导信号控制所述无人机在预设降落点处降落。


2.根据权利要求1所述的无人机降落方法，其特征在于，所述检测到所述图像中是否包含引导降落信标的图像，包括如下步骤：
获取所述无人机所在位置的环境信息；
获取与所述环境信息对应的引导降落信标识别模型；
将所述图像输入到所述引导降落信标识别模型，利用所述引导降落信标识别模型检测所述图像中是否包含引导降落信标的图像。


3.根据权利要求2所述的无人机降落方法，其特征在于，所述引导降落信标识别模型的建立过程，包括：
获取多个样本图像，多个所述样本图像均在相同的环境下采集得到，所述样本图像中包含预先标注的对象框，所述对象框中包含引导降落信标的图像；
利用所述样本图像和所述引导降落信标的图像对引导降落信标识别模型进行训练，直至所述引导降落信标识别模型输出结果的准确度高于预设阈值；
获取与所述样本图像对应的环境信息；
建立所述环境信息和所述引导降落信标识别模型之间的对应关系。


4.根据权利要求1所述的无人机降落方法，其特征在于，所述根据所述图像确定目标姿态调整信息，包括如下步骤：
根据所述图像确定所述无人机的飞行高度调整值；
根据所述图像确定所述无人机的水平方向调整值；
根据所述无人机的飞行高度调整值和水平方向调整值确定所述目标姿态调整信息。


5.根据权利要求4所述的无人机降落方法，其特征在于，所述根据所述图像确定所述无人机的飞行高度调整值，包括如下步骤：
获...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏超，杨强，曹园，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33