[发明专利]一种基于复合多边形标志引导的无人机垂直降落方法

权利要求书

1.一种基于复合多边形标志引导的无人机垂直降落方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)设置复合多边形标志：

卫星定位系统引导无人机进入降落区域上空，在无人机的降落区域设置复合多边形标志，该复合多边形标志由三个中心点重合的正多边形从里向外依次嵌套而成，且相邻正多边形的颜色不同；

(2)无人机对拍摄的降落区域图像进行预处理：

无人机通过机载相机对包括复合多边形标志的降落区域进行拍摄，并通过机载计算机对拍摄的图像进行均值滤波，得到降噪后的降落区域图像；

(3)无人机获取二值化边缘信息图像的轮廓信息：

3a)无人机通过机载计算机对降落区域图像进行边缘检测，得到降落区域的二值化边缘信息图像；

3b)无人机通过机载计算机提取二值化边缘信息图像中包括拐点个数和拐点坐标的轮廓信息并保存；

所述的无人机通过机载计算机对降落区域图像进行边缘检测，采用Canny边缘检测方法，实现步骤为：

3a1)将降落区域图像转换为灰度图，并根据灰度图的几何特征调整小阈值，大阈值两个参数，进行图像分割；

3a2)将分割后的图像利用边缘检测坎尼算子得到只含有二值化边缘信息的图像；

(4)无人机对二值化边缘信息图像的轮廓信息进行筛选：

无人机通过机载计算机将提取得到的轮廓信息进行筛选，选择出轮廓拐点的个数与复合多边形标志中多边形边数相同的多边形轮廓，得到符合复合多边形标志中三个多边形的多边形轮廓；

提取的轮廓信息的实现步骤为：

4a)根据无人机拍摄误差影响所确定的轮廓提取的精度是多边形周长乘0.004与5像素值相比的最大值；

4b)根据轮廓提取精度值，将满足精度值以内的闭合边缘线段集合作为轮廓信息；

步骤(4)所述的轮廓提取得到的是闭合轮廓信息，并将轮廓面积小于M像素值和凹轮廓进行去除，其中，2≤M≤20；

(5)无人机计算多边形轮廓的像素长度和中心点坐标：

无人机通过机载计算机根据多边形轮廓拐点坐标得到多边形边长的像素长度和多边形中心点像素坐标；

(6)无人机确定轮廓组合方式并识别复合多边形标志：

无人机通过飞行控制器的飞行参数获得当前高度，无人机根据当前高度确定多边形轮廓组合方式并进行复合多边形标志识别，得到识别出的多边形轮廓组合；

(7)无人机计算其与标志物的相对坐标：

无人机通过机载计算机利用二值化边缘信息图像中多边形轮廓组合中边长的像素长度和中心点像素坐标信息，计算无人机与标志物的相对坐标(X，Y，H)；X，Y代表无人机当前位置与标志物的平面坐标，H代表无人机与标志物的当前高度；

(8)无人机降落控制：

无人机通过步骤(7)得到的相对坐标，与多边形轮廓组合中心点的坐标进行比较计算，得到期望位移，将期望位移传入飞行控制器，飞行控制器经过PID控制得到旋翼角速度的输出值，进行无人机降落的控制；

(9)无人机降落调整：

无人机先水平进行位姿调整，直到水平方向上无人机中心点坐标与标志物图案中点坐标重合，之后进行降落。

2.根据权利要求1所述的基于复合多边形标志引导的无人机垂直降落方法，其特征在于，步骤(1)所述的复合多边形标志，其中的三个正多边的形状相同或不同。

3.根据权利要求1所述的基于复合多边形标志引导的无人机垂直降落方法，其特征在于，步骤(7)所述的多边形轮廓组合中中心点像素坐标信息(x_o，y_o)由公式(1)，公式(2)计算得到：

其中，M₀₀＝∑_x∑_yI(x，y)，M₁₀＝∑_x∑_yxI(x，y)，M₀₁＝∑_x∑_yyI(x，y)，I(x，y)为当前轮廓的二值图像中像素坐标(x，y)的像素值，x，y的变化范围为轮廓的区域，

x_c，y_c分别为计算得到的坐标；令(x_c，y_c)作为轮廓中心点(x_o，y_o)：