[发明专利]无人机的降落定位方法、装置、存储介质及无人机机巢在审

专利信息
申请号: 202110185350.X 申请日: 2021-02-10
公开(公告)号: CN112884900A 公开(公告)日: 2021-06-01
发明(设计)人: 左欢金 申请(专利权)人: 广东高德星光智能科技有限公司
主分类号: G06T17/20 分类号: G06T17/20;G06T7/73;G01C21/16;G01S17/42
代理公司: 深圳市华腾知识产权代理有限公司 44370 代理人: 姚作海
地址: 523075 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 无人机 降落 定位 方法 装置 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种无人机的降落定位方法,其特征在于,包括:

在无人机的降落过程中,检测所述无人机是否进入到所述激光雷达的扫描范围;

若为是,通过所述激光雷达对所述无人机进行扫描得到点云图像;

根据所述点云图像确定所述无人机在激光雷达坐标系中的当前姿态,以及计算所述当前姿态和目标姿态之间的姿态校正参数;

向所述无人机发送携带所述姿态校正参数的姿态校正指令;其中,所述姿态校正指令用于指示所述无人机根据所述姿态校正参数进行姿态校正。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在无人机的降落过程中,检测所述无人机是否进入到所述激光雷达的扫描范围,包括:

获取所述无人机在所述激光雷达坐标系中的三维坐标;

判断所述三维坐标是否位于预设的三维坐标集合中;

若为是,则确定所述无人机进入到所述激光雷达的扫描范围;

若为否,则确定所述无人机未进入到所述激光雷达的扫描范围。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述点云图像确定所述无人机在激光雷达坐标系中的当前姿态,包括:

对所述点云图像进行特征提取得到图像特征;

基于姿态分类器对所述图像特征进行处理得到所述无人机在所述激光雷达坐标系中的当前姿态。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过所述激光雷达对所述无人机进行扫描得到点云图像,还包括:

根据深度学习网络对所述点云数据进行滤波处理。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述无人机机巢设置有降落标志,所述降落标志位于所述激光雷达坐标系的原点,所述姿态校正参数包括:平移量和旋转量。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述向无人机发送携带所述姿态校正参数的姿态校正指令,包括:

通过WIFI链路向所述无人机发送携带所述姿态校正参数的姿态校正指令。

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述无人机机巢设置有包括多个天线的天线阵列;

所述方法还包括:

获取所述无人机的位置信息;

根据所述位置信息确定所述无人机相对于所述天线阵列的角度;

根据所述角度调整所述天线阵列中各个天线的加权系数以生成指向所述无人机的WIFI信号。

8.一种无人机的降落定位装置,其特征在于,包括:

检测单元,用于在无人机的降落过程中,检测所述无人机是否进入到所述激光雷达的扫描范围;

扫描单元,用于若为是,通过所述激光雷达对所述无人机进行扫描得到点云图像;

计算单元,用于根据所述点云图像确定所述无人机在激光雷达坐标系中的当前姿态,以及计算所述当前姿态和目标姿态之间的姿态校正参数;

发送单元,用于向所述无人机发送携带所述姿态校正参数的姿态校正指令;其中,所述姿态校正指令用于指示所述无人机根据所述姿态校正参数进行姿态校正。

9.一种计算机存储介质,其特征在于,所述计算机存储介质存储有多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1~7任意一项的方法步骤。

10.一种无人机机巢,其特征在于,包括:处理器和存储器;其中,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求1~7任意一项的方法步骤。

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