基于闪烁点光源和计算机视觉的多旋翼无人机精准降落方法技术

本发明专利技术公开了一种基于闪烁点光源和计算机视觉的多旋翼无人机精准降落方法，S1、在目标降落点安装闪烁点光源；S2、在多旋翼无人机上安装相机和雷达；S3、当无人机到达距离目标降落点的预设高度时，启动雷达和相机；S4、将拍摄到的图像转化为黑白二值化图像，做两两减法运算得到差值结果图像，从差值结果图像中找到目标差值结果图像；S5、计算目标差值结果图像中所有白色点的中心点在图像中的坐标位置；S6、建立无人机所在位置与目标降落点位置的关系模型，计算无人机在水平x方向和竖直y方向的移动距离使无人机位于目标降落点正上方，控制无人机降落至目标降落点。本发明专利技术可提高多旋翼无人机降落精度，使无人机的降落位置满足要求。求。求。

Accurate landing method of multi rotor UAV Based on flicker point light source and computer vision

【技术实现步骤摘要】
基于闪烁点光源和计算机视觉的多旋翼无人机精准降落方法


[0001]本专利技术属于多旋翼无人机降落技术，特别涉及一种基于闪烁点光源和计算机视觉的多旋翼无人机精准降落方法。

技术介绍

[0002]多旋翼无人机的精准降落技术，是为了解决多旋翼无人机自身的基于GPS定位点降落时误差偏大的问题。一般情况下，由于GPS定位的误差问题，多旋翼无人机自身的基于GPS定位的降落技术，落地误差可能达到半径3米甚至更大。而在一些应用中，需要多旋翼无人机的降落点距离实际降落点的误差必须控制在指定的范围内，例如误差半径为0.2米。下文中，所提及的精准降落就是指降落点误差半径必须控制在指定范围内的降落技术。
[0003]需要多旋翼无人机精准降落的应用场景很多，一个典型的应用就是多旋翼无人机全自动化飞行任务的管理。在这种飞行任务全自动管理应用中，无人机用户可以先使用软件，例如在无人机的遥控器上设置飞行航点、航线，以及在每个航点所需进行任务，然后设定无人机的降落地点的GPS坐标。之后，无人机按照设定的航点、航线执行任务，一旦执行任务完毕，无人机自动返航到设定的GPS坐标位置。为了配合地面无人机自动管理系统的工作，例如通过智能机器人将无人机收纳到停机舱内，或为无人机自动换电池等，需要缩小无人机实际降落点与目标降落地点之间的误差距离，要求无人机精准降落在预设的位置，且误差必须满足指定的需求。
[0004]因此，需要多旋翼无人机精准降落技术控制无人机的降落位置满足要求。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种提高多旋翼无人机降落精度的基于闪烁点光源和计算机视觉的多旋翼无人机精准降落方法。
[0006]本专利技术的目的通过如下的技术方案来实现：一种基于闪烁点光源和计算机视觉的多旋翼无人机精准降落方法，具体包括以下步骤：
[0007]S1、在目标降落点安装闪烁点光源；
[0008]S2、在多旋翼无人机上安装相机和雷达，其中，相机位于无人机底面中心位置；
[0009]S3、当无人机到达距离目标降落点的预设高度时，启动雷达检测无人机距离目标降落点的高度，并同时启动相机拍摄目标降落点的图像，且相机在一个拍摄周期内拍摄得到至少一张闪烁点光源处于点亮状态的图像和至少一张闪烁点光源处于熄灭状态的图像；
[0010]S4、将拍摄得到的图像转化为黑白二值化图像，并做两两减法运算得到差值结果图像，差值结果图像中的白色点代表目标降落点，从差值结果图像中找到白色点最多的图像作为目标差值结果图像；
[0011]S5、计算目标差值结果图像中所有白色点的中心点在图像中的坐标位置，该坐标位置即为目标降落点的位置；
[0012]S6、建立无人机所在位置与目标降落点位置的关系模型，根据该关系模型计算无
人机在水平x方向和竖直y方向的移动距离以使无人机位于目标降落点的正上方，再控制无人机降落至目标降落点。
[0013]本专利技术可以提高多旋翼无人机降落精度，使无人机的降落位置满足要求，且本专利技术使用闪烁点光源引导无人机着陆，具有较好的抗干扰能力。另外，本专利技术实现简单，适用范围广，可以应用于多种多旋翼无人机的精准降落。
[0014]本专利技术所述闪烁点光源位于目标降落点的中心点位置，或者以目标降落点的中心点位置为中心，围绕此中心安装多个闪烁点光源，以克服单光源失效问题。
[0015]本专利技术所述闪烁点光源是近红外闪烁光。
[0016]本专利技术所述预设高度是8m～15m。
[0017]为了实现相机在一个拍摄周期内拍摄得到至少一张闪烁点光源处于点亮状态的图像和至少一张闪烁点光源处于熄灭状态的图像，本专利技术在所述步骤S3中，根据闪烁点光源的闪烁频率确定相机拍摄图像的频率：
[0018]设闪烁点光源的闪烁频率为f1，相机拍摄图像的频率为f2，则f1、f2满足如下约束关系：
[0019]f2＞f1，且f1＞2 and f1≠n*f1
ꢀꢀ
公式
⑴
[0020]其中，n为大于或等于1的正整数。
[0021]为了加快对所拍摄图像的处理效率，f2在满足公式
⑴
所要求的约束条件的同时，采用下面的公式确定f2的值：
[0022]f2＝argmin
f
(f＞f1,f1＞2 and f≠n
×
f1)
ꢀꢀ
公式
⑵
[0023]本专利技术在所述步骤S4中，将拍摄得到的每幅图像先转换为灰度图像，再将得到的灰度图像转换为黑白二值化图像。
[0024]本专利技术在所述步骤S4中，由以下公式计算找到目标差值结果图像：
[0025][0026]式中，I是目标差值结果图像的编号；height是图像的高度；width是图像的宽度；diff
i
是第i幅差值结果图像；n是差值结果图像的数量；x，y是以图像的左上角为原点建立图像坐标系中的坐标。
[0027]本专利技术以目标差值结果图像的左上角为原点建立图像坐标系，x轴向右为正，y轴向下为正，计算目标差值结果图像中白色点的中心点在图像中的坐标位置：
[0028][0029][0030][0031]式中，count是图像中白色点的数量；X、Y是坐标位置；diff
I
是目标差值结果图像。
[0032]本专利技术所述无人机所在位置与目标降落点位置的关系模型通过以下步骤获得：
[0033]1、一般来说，目标差值结果图像是长方形图片，将无人机看成一个质点，则无人机处于图像中心位置的正上方，设无人机所处位置为A，图像中心位置为O，图像中心到短边垂线的垂足为C，已知目标降落点坐标(X、Y)、相机的可视角度α和无人机距离目标降落点的垂
直高度H，如图1所示，则O点和C点之间的距离L
OC
：
[0034][0035]2、计算图像每像素表示的实际物理长度L
pixel
：
[0036][0037]3、以目标差值结果图像的左上角为原点建立图像坐标系，x轴向右为正，y轴向下为正，计算无人机x轴移动分量X
horizontal
和y轴移动分量Y
vertical
：
[0038][0039][0040]即得到无人机在x轴方向和y轴方向的移动距离。
[0041]本专利技术所述无人机根据X
horizontal
及Y
vertical
移动位置，使其处于目标降落点的正上方，再控制无人机降落至目标降落点，该控制方式是：直接指令无人机垂直降落至目标降落点，或者指令无人机垂直下降一段距离，再次根据X
horizontal
及Y
vertical
移动位置，再垂直下降至目标降落点。
[0042]与现有技术相比，本专利技术具有如下显著的效果：
[0043]⑴
本专利技术可以提高多旋翼无人机降落精度，使无人机的降落位置满足要求。
[004本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于闪烁点光源和计算机视觉的多旋翼无人机精准降落方法，其特征在于包括以下步骤：S1、在目标降落点安装闪烁点光源；S2、在多旋翼无人机上安装相机和雷达，其中，相机位于无人机底面中心位置；S3、当无人机到达距离目标降落点的预设高度时，启动雷达检测无人机距离目标降落点的高度，并同时启动相机拍摄目标降落点的图像，且相机在一个拍摄周期内拍摄得到至少一张闪烁点光源处于点亮状态的图像和至少一张闪烁点光源处于熄灭状态的图像；S4、将拍摄得到的图像转化为黑白二值化图像，并做两两减法运算得到差值结果图像，差值结果图像中的白色点代表目标降落点，从差值结果图像中找到白色点最多的图像作为目标差值结果图像；S5、计算目标差值结果图像中所有白色点的中心点在图像中的坐标位置，该坐标位置即为目标降落点的位置；S6、建立无人机所在位置与目标降落点位置的关系模型，根据该关系模型计算无人机在水平x方向和竖直y方向的移动距离以使无人机位于目标降落点的正上方，再控制无人机降落至目标降落点。2.根据权利要求1所述的基于闪烁点光源和计算机视觉的多旋翼无人机精准降落方法，其特征在于：所述闪烁点光源位于目标降落点的中心点位置，或者以目标降落点的中心点位置为中心，围绕此中心安装多个闪烁点光源。3.根据权利要求2所述的基于闪烁点光源和计算机视觉的多旋翼无人机精准降落方法，其特征在于：所述闪烁点光源是近红外闪烁光。4.根据权利要求3所述的基于闪烁点光源和计算机视觉的多旋翼无人机精准降落方法，其特征在于：所述预设高度是8m～15m。5.根据权利要求4所述的基于闪烁点光源和计算机视觉的多旋翼无人机精准降落方法，其特征在于：在所述步骤S3中，根据闪烁点光源的闪烁频率确定相机拍摄图像的频率：设闪烁点光源的闪烁频率为f1，相机拍摄图像的频率为f2，则：f2＞f1，且f1＞2 and f1≠n*f1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式
⑴
f2＝argmin
f
(f＞f1,f1＞2 and f≠n
×
f1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式
⑵
其中，n为大于或等于1的正整数。6.根据权利要求5所述的基于闪烁点光源和计算机视觉的多旋翼无人机精准降落方法，其特征在于：在所述步骤S4中，将拍摄得到的每幅图像先转换为灰度图像，再将得到的灰度图像转换为黑白二值化图像。7.根据权利要求6所述的基于闪烁点光...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴绍根，张兵，古凌岚，吴嘉辉，张寺宁，张光旭，姚世东，苏国明，
申请(专利权)人：广东鸿源智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：