一种基于机器视觉的移动平台无人机降落方法技术

本发明专利技术提供了一种基于机器视觉的移动平台无人机降落方法，包括：在目标平台与无人机设置GPS定位系统；基于ROS的自动导航系统控制无人机移动至目标平台上空的预设高度；无人机实时获取目标平台的地面图像；基于YOLOV5的卷积神经网络算法，在每一帧图像中定位平台的位置；结合无人机的传感器数据融合补偿，计算平台移动速度；根据平台在图像中的视角，反求平台在空间中的相对坐标；采用分布式PID控制，相对平台先水平移动再垂直方向移动至目标平台上。本发明专利技术与现有技术相比能够提高了降落成功率也精准度，还提高了无人机的作业效率，可移植性强，适用各种移动平台。适用各种移动平台。适用各种移动平台。

A landing method of mobile platform UAV Based on machine vision

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的移动平台无人机降落方法


[0001]本专利技术属于无人机控制领域，尤其涉及一种基于机器视觉的移动平台无人机降落方法。

技术介绍

[0002]旋翼无人机在过去的十余年中发展迅速，在航拍、测绘、植保、无人船水质监测、辅助救援等领域发挥了重要作用。但由于更多例如快速反应、灾情监测的场景，需要无人机在移动平台上快速自主起飞降落，连续作业，现有技术存在一下问题，以警用无人机为例：
[0003]1.接警后，根据报警点位，快速精准引导无人机飞往现场的能力，无人机定位后，精确引导地面警力的能力不足，相关软硬件研发欠缺。
[0004]2.快速自动起降机场建设仍处于试点阶段，无人机启动起飞需要时间较长，无法满足突发事件几分钟内快速出警的需要。
[0005]3.自动机场、无人机平台、相关应用系统等通用性较差，设备系统维护保养、更新升级比较困难。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于机器视觉的移动平台无人机降落方法，以解决现有技术中无人机的局限性以及特定场景下的反应速度慢的问题。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的移动平台无人机降落方法，其特征在于，包括：S1：在目标平台与无人机设置GPS定位系统；S2：基于ROS的自动导航系统控制无人机移动至目标平台上空的预设高度；S3：无人机实时获取目标平台的地面图像；S4：基于YOLOV5的卷积神经网络算法，在每一帧图像中定位平台的位置；S5：结合无人机的传感器数据融合补偿，计算平台移动速度；S6：根据平台在图像中的视角，反求平台在空间中的相对坐标；S7：采用分布式PID控制，相对平台先水平移动再垂直方向移动至目标平台上。2.如权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：李坤，向玉龙，朱彧，莫岚，孔昊，曹祖煜，
申请(专利权)人：南京燕归巢航空科技有限公司，
类型：发明
国别省市：