[发明专利]基于计算机视觉与北斗导航的无人机降落引导方法及系统

权利要求书

1.一种基于计算机视觉与北斗导航的无人机降落引导方法，其特征在于，包括：

通过传感器采集所需的原始数据；

对原始数据的坐标系统进行统一并转换；

将转换后所得enu系下的定位结果通过预设融合算法进行融合；

通过多级控制解决视觉定位在高处水平误差大的方式进行降落引导控制。

2.如权利要求1所述的一种基于计算机视觉与北斗导航的无人机降落引导方法，其特征在于，所述通过传感器采集所需的原始数据包括：

传感器包含有图像传感器，搭配有贴于机库停机坪上的预先已知尺寸的marker，先后经过相机内参标定，图像的特征点识别，2D-3D点的PNP解算得到相机距离marker的位置及姿态，并定义为vision_odom。

3.如权利要求2所述的一种基于计算机视觉与北斗导航的无人机降落引导方法，其特征在于，还包括：

通过imu获得无人机体的线加速度、角速度及配有磁罗盘得到无人机当前在enu坐标系下的姿态，通过gps传感器获得无人机的地理坐标经纬高，通过激光传感器获得无人机距离地面障碍物的高度。

4.如权利要求1所述的一种基于计算机视觉与北斗导航的无人机降落引导方法，其特征在于，所述对原始数据的坐标系统进行统一并转换包括：

将各个坐标系统一为相同的坐标系，统一为enu东北天坐标系，对多个传感器的定位值进行融合。

5.如权利要求4所述的一种基于计算机视觉与北斗导航的无人机降落引导方法，其特征在于，还包括：

通过各个坐标系的定义可知传感器的值根据实际的安装位置，将各个传感器的值转换到机体坐标系下，再通过vo及marker点在enu系下的位置求取机体到enu系下的转换矩阵。

6.如权利要求1所述的一种基于计算机视觉与北斗导航的无人机降落引导方法，其特征在于，所述将转换后所得enu系下的定位结果通过预设融合算法进行融合包括：

根据扩展卡尔曼滤波算法对gps传感器获得的enu定位转换后所得的enu系下的定位结果与视觉所得的机体到enu系下的定位及imu采集的线加速度、角速度及航向进行融合。

7.如权利要求1所述的一种基于计算机视觉与北斗导航的无人机降落引导方法，其特征在于，所述通过多级控制解决视觉定位在高处水平误差大的方式进行降落引导控制包括：

采取gps定位+imu传感器+视觉定位EKF融合定位，pid控制输入当前位置与目标位置的差值，输出x，y，z方向在enu坐标系下的速度，传入控制模块，引导无人机达到机库正上方点port_point1点处。

8.一种基于计算机视觉与北斗导航的无人机降落引导系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于通过传感器采集所需的原始数据；

坐标系转化模块，用于对原始数据的坐标系统进行统一并转换；

定位融合模块，用于将转换后所得enu系下的定位结果通过预设融合算法进行融合；

控制模块，用于通过多级控制解决视觉定位在高处水平误差大的方式进行降落引导控制。

9.如权利要求8所述的一种基于计算机视觉与北斗导航的无人机降落引导系统，其特征在于，包括：

用于存储计算机指令的至少一个存储器；

与所述存储器通讯的至少一个处理器，其中当所述至少一个处理器执行所述计算机指令时，所述至少一个处理器使所述系统执行：数据获取模块、坐标系转化模块、定位融合模块及控制模块。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。