【技术实现步骤摘要】
一种无人机自主着陆方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及无人机应用领域，尤其涉及一种无人机自主着陆方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
作为无人机实现自主，安全，稳定的飞行，顺利完成任务的保障，导航是其中最为关键的部分。无人机在脱离人为操作，按既定任务自主飞行时，实现其安全着陆十分重要，这对无人机的回收可重复性使用具有重大意义。无人机自主着陆是指无人机通过机载的导航设备进行定位导航，然后利用飞行控制系统控制无人机降落至指定位置的过程。目前已有的方法有：直接空中回收，借助降落伞、人为控制滑翔的方式、阻拦回收以及自主着陆回收等方法。其中前四种方法很大程度依赖于操作人员的操作，并且受环境条件影响比较大，而自主着陆回收方法依靠是自主着陆导航，传统的导航方法主要包括惯性导航系统(InertialNavigationSystem,INS)、GPS导航系统以及复合其他系统的组合导航系统，其中，惯导系统通过积分推算载体姿态和位置信息参数，但其固连在机体上的传感器受机体振动影响较大，会导致位姿测量误差随时间而迅速累积；GPS导航系统在日...
【技术保护点】
1.一种无人机自主着陆方法，其特征在于，包括：/n基于摄像机采集的图像重建三维图像；/n对所述三维图像经SIFI算法进行特征提取，以获得特征图；其中，所述特征图包括N个SIFI特征尺度，以及每个SIFT特征尺度对应的尺度信息；/n根据每个SIFT特征尺度对应的尺度信息，基于SIFT顺序尺度算法生成N个特征向量；/n根据所述N个特征向量，判断所述三维图像所在的坐标是否匹配着陆坐标所在区域；/n当判断所述三维图像所在的坐标匹配着陆坐标区域时，将所述三维图像进行图像分割，以提取所述着陆目标的坐标；/n基于视觉组合导航算法对所述着陆坐标进行位置匹配和姿态匹配，并在判断所述匹配状态满...
【技术特征摘要】
1.一种无人机自主着陆方法，其特征在于，包括：
基于摄像机采集的图像重建三维图像；
对所述三维图像经SIFI算法进行特征提取，以获得特征图；其中，所述特征图包括N个SIFI特征尺度，以及每个SIFT特征尺度对应的尺度信息；
根据每个SIFT特征尺度对应的尺度信息，基于SIFT顺序尺度算法生成N个特征向量；
根据所述N个特征向量，判断所述三维图像所在的坐标是否匹配着陆坐标所在区域；
当判断所述三维图像所在的坐标匹配着陆坐标区域时，将所述三维图像进行图像分割，以提取所述着陆目标的坐标；
基于视觉组合导航算法对所述着陆坐标进行位置匹配和姿态匹配，并在判断所述匹配状态满足着陆时，控制所述无人机自主着陆。
2.根据权利要求1所述的无人机自主着陆方法，其特征在于，对所述三维图像经SIFI算法进行特征提取，以获得特征图，具体为：
将所述三维地图经灰度处理、图像去燥以及基于阈值的图像分割去除背景信息后，获得目标图像；
对所述目标图像经尺度归一化处理后，以获得N个SIFI特征尺度，以及每个SIFT特征尺度对应的尺度信息。
3.根据权利要求2所述的无人机自主着陆方法，其特征在于，根据每个SIFT特征尺度对应的尺度信息，基于SIFT顺序尺度算法生个N个特征向量，具体为：
对每个SIFT特征尺度对应的尺度信息进行取整，按从小到大依次统计各整数出现的次数，并将小等于预设参数的整数所对应的尺度信息剔除，以获得取整后出现的次数大于预设参数的特征尺度信息；
将取整后出现的次数大于预设参的特征尺度信息按出现的次数的多少进行排序并各自求均值，以获得N个均值；
根据均值，将所得到的尺度按从大到小的顺序排序，组成特征向量。
4.根据权利要求3所述的无人机自主着陆方法，其特征在于，所述预设参数＝2。
5.根据权利要求3所述的无人机自主着陆方法，其特征在于，当判断所述三维图像所在的坐标匹配着陆坐标区域时，将所述三维图像进行图像分割，以提取所述着陆目标的坐标，具体为：
当判断所述三维图像所在的坐标匹配着陆坐标时，将所述三维图像进行灰度处理以及二值化处理后，获得二值化图像；
对二值图像进行八连同扫描确定闭合的连通区域并进行标记；
对标记连通区域进行形态学闭运算，平滑边缘以及消除边缘伪角点后，基于不变矩方法设定阈值筛选连通域，以提取所述着陆目标的坐...
【专利技术属性】
技术研发人员：许华荣，翁丽芬，谢晓琦，
申请(专利权)人：厦门理工学院，
类型：发明
国别省市：福建;35
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