一种基于单目视觉的无人机自主降落方法技术

本发明专利技术公开了一种基于单目视觉的无人机自主降落方法本发明专利技术先生成一大一小内外嵌套的ArucoMarker，将其固定在无人降落平台上；无人机通过GPS导航飞至无人降落平台附近并悬停至第一阶段降落高度，执行第一阶段视觉降落算法，直到无人机相对于降落标志中心偏移量小于通过VP

【技术实现步骤摘要】
一种基于单目视觉的无人机自主降落方法


[0001]本专利技术涉及无人机机器视觉及运动控制算法领域，具体涉及一种基于单目视觉的无人机自主降落方法。

技术介绍

[0002]大疆无人机因其价格低廉，体积小，可垂直降落等特点，在民用领域得以普及。伴随着人工智能的发展，无人机智能化，尤其是自主飞行受到越来越多的关注，而自主着陆则是其中的核心技术。传统的无人机自主着陆方法主要有惯性导航、GPS导航等方式。惯性导航需进行积分运算，随着运行时间的增加，其累积误差越来越大，民用GPS精度有限且高精度GPS成本较高，因此，传统导航方法很难实现无人机的精确降落。
[0003]在本专利技术的案例中，无人机通过视觉导航完成在指定地点的自主降落。无人机视觉导航技术，是指无人机通过机载摄像机获取周围环境与降落标志的图像信息，然后通过分析处理图像来获取降落标志的信息，最后将视觉反馈信息作为无人机控制回路的输入，从而实现无人机的自主飞行。相比以上两种导航方法，具有成本低廉、抗干扰能力强等优点。
[0004]由于处于动态对焦过程及不同对焦状态下的相机内参会不断变化本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于单目视觉的无人机自主降落方法，其特征在于：包括如下步骤：1)生成一大一小内外嵌套的ArucoMarker，将其固定在无人机降落平台上；2)无人机通过GPS导航飞至无人机降落平台附近并悬停至第一阶段降落高度；3)执行第一阶段视觉降落算法，接收并解析视频流，采用基于BAS的图像匹配算法快速得到较大ArucoMarker的角点坐标，结合相机内参与位姿估计函数得到无人机相对于降落标志中心的偏移量，将偏移量传入基于BAS算法的PID控制器，PID控制器随之给出速度指令，当x，y方向偏移量小于通过VP
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CND控制方法设定的时变阈值函数后垂直降落至第二阶段指定高度；4)执行第二阶段视觉降落算法，接收并解析视频流，采用基于BAS的图像匹配算法快速得到较小ArucoMarker的角点坐标，结合相机内参与位姿估计函数得到无人机相对于降落标志中心的位置，将偏移量传入基于BAS算法的PID控制器，PID控制器随之给出速度指令，x，y方向偏移量小于通过VP
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CND控制方法设定的时变阈值函数后垂直下降至无人机降落平台中心。2.根据权利要求1所述的一种基于单目视觉的无人机自主降落方法，其特征在于：所述步骤1)生成降落标志，两个ArucoMarker的编码位均为4x4。3.根据权利要求1所述的一种基于单目视觉的无人机自主降落方法，其特征是，所述步骤3)执行第一阶段视觉降落算法，
①
将视频帧转换为灰度图像，然后将其进行二值化处理得到二值图像；
②
利用基于BAS的图像匹配算法将较大ArucoMarker的模板图像与得到的二值图像相匹配，该匹配算法利用BAS寻找作为相似性度量的归一化互相关函数的最优点，得到ArucoMarker的四个角点坐标；
③
调用Aruco库中的位姿估算函数，传入第一阶段降落高度离线标定获得的相机内参矩阵和畸变系数，得到旋转向量和平移向量；
④
根据旋转向量和平移向量解算出x，y方向的位移，
⑤
将x，y方向的位移传入基于BAS算法的PID控制器，给出x，y方向...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘校丰，方赵天，陈德潮，金洁，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：