[发明专利]无人机、无人机控制系统及控制方法

说明书

本发明提供了一种无人机控制方法，适用于具有摄影机的无人机。所述控制方法包括：通过摄影机取得第一影像，通过摄影机在取得第一影像之后取得第二影像，通过运算装置根据第一影像及第二影像分别计算出多个特征点，通过运算装置选取第一特征点集合及第二特征点集合，通过运算装置根据第一特征点集合及第二特征点集合计算出第一轴向位移及第二轴向位移，通过运算装置根据第一特征点集合及第二特征点集合计算出第一感兴趣区域面积及第二感兴趣区域面积并计算出第三轴向位移，通过控制装置根据第一轴向位移、第二轴向位移及第三轴向位移调整摄影机的姿态或无人机的飞行路径。

技术领域

本发明涉及一种无人机控制方法，特别涉及一种通过酬载摄影机拍摄的影像修正摄影机姿态(Pose)或无人机飞行路径的控制方法。

背景技术

桥梁是交通网络的咽喉。为了在桥梁的服务年限内确保行车安全及交通顺畅，定期桥梁检测成为养护工作的重要环节。桥梁检测一般以目检为主，然而若是桥梁周围的地形险峻使得观察不易，则须借助桥梁检测车、高空作业车或小型船艇等辅助工具趋近桥梁四周。从工作安全性的角度而言，检测人员乘坐上述特殊车械时暴露在危险环境中。另一方面，检测车械通常体积庞大，操作起来不仅费时，动用成本也较昂贵。

无人机作为新一代的科技产物，近年来被广泛应用于航空拍摄、工程监察、农林作业、环境观测及灾难搜救等多种领域。然而以桥梁检测而言，现今通过无人机进行桥梁检测大多采取人工介入方式，配置至少一名专业飞手辅助操作。由于桥梁必须因应地貌采取非直线或是非等高的结构，使得单纯通过全球定位系统(Global Positioning System，GPS)设置起止坐标固定调度方式无法适用于具有特殊结构设计的桥梁。另外，还必须考虑GPS或气压计等仪器的估测误差，以及无人机拍摄时被风吹离航线的不确定因素，上述方法都增加了自动导航的设计难度。另外，若采用同步定位与地图构建(Simultaneouslocalization and mapping，SLAM)的视觉导航方法，则必须预先建立目标桥梁的地图场景，辅以复杂计算方可得到较精确的摄影机位置与目标对应关系。而若是采用实时动态技术(Real Time Kinematic，RTK)，虽可达到公分等级的精准度，但却又必须额外增设地面信号基准站、流动站及无线电通信系统。因此，应用SLAM和RTK在桥梁检测也不符合经济效益。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种无人机控制方法。通过摄影机连续拍摄目标影像，根据影像计算无人机在这段连续时间内的位移向量，并实时将校正信息反馈，进行飞行路径修正或云台控制调整等工作，然后执行下一次的自动拍摄。而且航拍期间不需额外使用昂贵的特殊车械或检测器材，因此节省工程检测的设备开销。从实务角度来看，本发明提供一种通过无人机自动检测的解决方案，有效提升工程检测效率，并保障检测人员安全。本发明除了应用在桥梁检测，在建筑物外观检测或是太阳能板检测等类似任务上同样具有高度实用性。

本发明的一个方面提供了一种无人机控制方法，适用于具有摄影机以拍摄目标的无人机。所述控制方法包括：在第一时间取得第一影像；通过摄影机在第一时间之后的第二时间取得第二影像；通过运算装置根据第一影像及第二影像分别计算出多个特征点；通过运算装置选取第一特征点集合及第二特征点集合，其中，第一特征点集合包括第一影像的多个特征点之中的至少三个特征点，第二特征点集合包括第二影像的多个特征点之中的至少三个特征点；通过运算装置根据第一特征点集合及第二特征点集合计算出第一轴向位移及第二轴向位移；通过运算装置根据第一特征点集合及第二特征点集合分别计算出第一感兴趣区域面积及第二感兴趣区域面积，且运算装置还根据第一感兴趣区域面积及第二感兴趣区域面积计算出第三轴向位移；以及控制装置根据第一轴向位移、第二轴向位移及第三轴向位移调整摄影机的姿态(Pose)或无人机的飞行路径。