[发明专利]用于无人机精准着陆的多特征信息地标检测方法

说明书

本发明提供了一种用于无人机精准着陆的多特征信息地标检测方法，包括多特征地标的设计方法以及相应的高效检测算法，包括轮廓层次信息、几何位置信息、颜色信息、投影不变量多种特征信息构成地标的识别、判断及定位方法，实现无人机的实时定位并辅助无人机着陆。本发明利用多特征的地标完成对无人机的定位，并辅助无人机的降落，能够有效提高无人机自主降落的准确性，对无人机的自主控制具有积极的意义。

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域、自动控制领域、机器人领域，具体涉及一种用于无人机精准着陆等控制操作的地标设计及检测方法。

背景技术

近年来，随着无人机技术的发展，无人机精准识别地标并着陆有着广泛的应用，尤其是着陆在移动平台(如舰艇、大型车辆)和狭窄区域(如城市、工厂) 等。视觉导航具有精度高、体积小、信息量大、无源性和信息丰富等优点。将视觉技术应用于无人机的精准定位，具有很大的研究意义和发展空间。目前的无人机导航多基于GPS及惯性组件，惯性导航系统定位误差随时间而增大，民用GPS 导航的精度低，同时无法适应室内等GPS信号弱的地方。结合计算机视觉技术，应用自然地标或者人工地标可以有效实现无人机自主精准着陆。而针对无人机的地标设计及应用大多基于单一特征的检测方法，应对无人机可能面临的复杂环境，图像噪声更为强烈，难以具备普适性；抑或地标设计和视觉算法较为复杂，不便于无人机实时处理，增加了对硬件的要求和控制无人机精准着陆的约束条件。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种用于无人机精准着陆的多特征信息地标检测方法，该地标形状简单、区分度高、特征信息多，可适用于多种复杂环境，同时配合相应的识别及姿态解算算法，可协助无人机快速有效识别地标并实现无人机姿态信息的准确解算，为实现无人机精准着陆等控制操作提供重要信息。

本发明的技术方案是：

一种用于无人机精准着陆的多特征信息地标检测方法，包括多特征地标的设计方法以及相应的高效检测算法，包括轮廓层次信息、几何位置信息、颜色信息、投影不变量多种特征信息构成地标的识别、判断及定位方法，实现无人机的实时定位并辅助无人机着陆。

地标图案由具有嵌套关系的圆和圆环组成，外层大圆环确定地标的兴趣区域，大圆环内部设置四个实心圆，这构成地标的轮廓层次信息；有一个实心圆位于外圆环中心，其他三个实心圆按照一定角度和距离环绕在外圆环中心，构成几何位置信息；四个实心圆填充不同的颜色，色彩的特定分布作为颜色信息；其中两个实心圆距离外圆环圆心长度相同，这两个实心圆圆心与外圆环圆心连接的两条直线与外圆环交点形成两个的交比值，作为投影不变量。

高效检测算法辅助无人机着陆方法包含以下几个步骤：

(1.1)将摄像机拍摄到的图片进行灰度化，得到灰度图片，为克服光照对地标的影响，对地标进行归一化操作，将灰度图片的像素值范围转换到0～255之间得到标准化的灰度图片；

(1.2)运用canny边缘检测算法对步骤(1.1)得到的标准化灰度图片进行边缘检测，进行轮廓提取进而得到带有轮廓信息的轮廓图片；在实际操作中发现，当地标距离较远时，轮廓中地标的边沿可能出现了断裂的情况，此时，需要在轮廓检测前对轮廓进行形态学膨胀；

(1.3)梳理上述步骤中得到的地标轮廓的层次信息，包括父轮廓，子轮廓，前轮廓，后轮廓信息并保存成两个线性表，用vector<Contours>存储轮廓信息，用vector<Vec4i>存储轮廓的层次信息；

(1.4)线性遍历轮廓信息表vector<Vec4i>,对于表中的每一个轮廓，查看它的所有子轮廓的个数，并将子轮廓个数为4的轮廓信息保留下来作为候选地标信息；