[发明专利]基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法

说明书

本发明属于无人机回收技术领域，公开了一种基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法，主要对无人机位置信息进行分析，为了提高目标预测的实时性和准确性，采用分段式轨迹拟合与目标预测，即基于上一时间段内无人机的位置信息，通过n阶多项式拟合出该时间段内无人机的运动轨迹；预测出无人机在下一时间段内无人机任意时刻的位置；根据无人机的预测位姿调整抓捕模块相应的位姿，通过循环进行轨迹拟合与目标预测，持续调整抓捕装置的相应位姿，使抓捕装置调整到最佳抓捕位姿；当无人机进入抓捕范围内，抓捕装置实现无人机的抓捕，完成无人机的安全回收。本发明不需要机载的视觉系统，可以低成本、准确得到回收平台的位姿信息，具有较好的可靠性。

技术领域

本发明属于无人机回收技术领域，尤其涉及一种基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法。

背景技术

旋翼无人机凭借其成本低、生存能力强、机动性好、使用方便等优点，在军事和民用领域内得到了广泛的应用。旋翼无人机的放飞过程较为简单，只需开启螺旋桨即可起飞，限制较少，而旋翼无人机的回收需要水平基准和较准确的操作机构，一直是研究重点。

传统的旋翼无人机回收方法是由控制者向无人机发送回收指令，然后无人机飞向控制者所在位置并自行降落在地面，再由控制者将无人机回收保存。这种方法费时费力还极易受地形影响，安全性较低。而目前应用较为广泛且具有创新性的无人机回收方法，主要有阻拦网回收、伞降回收、气囊着陆回收三种方法，这些方法虽然能实现无人机的回收，但都无法实现自主回收，并且具有各自的缺点：阻拦网回收方法受气象状况影响较大，安全性较低；伞降回收与气囊回收的缺点在于降落伞和气囊对无人机来说属于额外载荷，并且需要占据机身内的部分装载空间。

目前，最接近的现有技术是基于合作目标的方法：该方法需要在移动回收平台上设计合理形状的合作目标；在回收过程中，无人机的视觉导航系统不断地对移动回收平台进行图像采集，经过图像处理与分析，实现对合作目标的识别与定位，然后根据提取到合作目标的轮廓特征信息，进行无人机的相对位姿估计，最后根据获得的无人机与合作目标的相对位姿信息调整无人机的位姿，当无人机与合作目标的相对高度为零时，完成无人机的自主着陆回收。现有技术中，为了获得实时、准确的合作目标的特征信息，通常是设计特殊形状的合作目标和较复杂的相应图像处理算法，因此需要无人机的机载系统具备处理复杂数据的能力，导致其对无人机的负载能力要求较高，对于小型、高速飞行的无人机而言，其负载小导致无法搭载复杂的机载系统，则基于合作目标的方法难以适用。另外此方法主要用于实现无人机的自主降落，最终的回收仍然需要人工完成。

因此，亟需研究一种有效方法，以在一定程度上可以实现各种类型的无人机的自主回收，并且解决无人机自主回收中对目标位姿预测的实时性和准确性的问题。

综上所述，现有技术存在的问题是：

(1)人工回收和撞网等方法虽然能实现无人机的回收，但仍然具有费时费力、受地形影响较大、安全性较低等缺点，并且无法实现无人机的自主回收。

(2)基于合作目标的无人机自主回收方法，主要依赖无人机的视觉导航系统，其对机载系统的数据处理能力要求较高，另外此方法对于无法搭载复杂机载系统的小型无人机难以适用。

解决上述技术问题的难度：为了实现无人机的自主安全回收，需要对无人机和回收平台(车，船)进行目标跟踪，在回收阶段实时监测无人机的相对位姿，并通过监测的位姿数据进行数据存储和处理，拟合出无人机的轨迹方程，并根据轨迹方程进行目标预测。

解决上述技术问题的意义：提供一种可以实现无人机与回收平台的目标跟踪方法，得到无人机的相对于回收平台的位姿信息，另外提供一种可以实现无人机运动曲线的拟合和动态轨迹预测的方法，解决了无人机自主回收过程中目标跟踪与预测的实时性和准确性的难题。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法。