[发明专利]一种无人艇载无人机海空协同视觉跟踪与自主回收方法

说明书

本发明公开了一种无人艇载无人机海空协同视觉跟踪与自主回收方法，包括：无人机采用摄像头利用深度学习的目标检测算法对无人艇进行搜索；采用机载摄像头对无人艇上设置的标识码进行识别；当机艇之间高度小于设定值hsubgt;1/subgt;，则启用艇载摄像头对无人机底端设置的标识码进行识别并获取无人机相对于艇载摄像头的相对位置信息ΔX、ΔY和高度H，将机载摄像头和艇载摄像头获取的相对位置信息进行数据融合，从而输出无人机调整飞行位姿的控制信息；基于无人机相对于无人艇的相对位置信息调整无人机的姿态使无人机跟随无人艇运动，缩小无人机相对于降落平台的二维平面上的误差，根据无人机相对于标识码的垂直距离，给定相应的下降速度控制无人机降落到标识码的正中心。

技术领域

本发明涉及无人控制技术与应用技术领域，尤其涉及无人艇载无人机基于视觉导航的目标跟踪和自主回收方法。

背景技术

无人艇具有体积小，成本低，无人员伤亡等优点，在海洋探测、海洋主权维护和执行搜救等领域应用广泛。但是在其移动速度相对较慢、特殊海域的不可达性限制了无人艇的任务范围。而无人机同样具有成本低、无人员伤亡、功能多样的特点，并且无人机还具有机动灵活这一特点，能够有效的弥补无人艇的缺陷。通过在无人艇上携载无人机，来扩大无人机的飞行距离和执行任务的范围，在无人机上搭载摄像头将视角移到空中可以为无人艇提供空中视角和远程侦察，可以对视野中的目标物进行识别和跟踪。由于无人机的续航时间短，无人艇上搭载有无人艇续航的电源设备，在无人机任务完成后或续航能力不足时，能够自主降落到无人艇的特定区域内。目前的目标跟踪算法对于长时间跟踪都有不同方面的缺点，且在跟踪目标快速运动时易出现目标偏移等问题，需要提出一种能够长时间对目标准确的跟踪算法；无人艇和大型的舰船不同，其尺寸小，所以供无人机起降的区域的大小和位置较小，对无人机自主导航降落的精度要求较高。另外，在无人机着艇过程中，对合作目标识别的快速性和准确性是核心问题，海面的反光影响、无人艇上面安装有天线以及一系列感知设备，容易对合作目标造成一定的遮挡。海空协同与地空协同不同，即使无人艇停止航行，由于海面的影响，无人艇也不会静止不动，使无人机返航难度增大。无人机在降落过程中难度很大，极易发生事故，能否准确跟踪和自主降落成功与否就决定了空海协同工作成败的关键。

目前，国内外针对这个部分的研究还很少，大多是降落到静止的标志物上，并且不考虑目标的遮挡和海面反光造成的标识码识别失败问题。常用的引导无人机降落的辅助系统有：全球定位系统(GPS)、惯性导航系统和视觉导航系统。但在移动导航中，移动GPS接收机定位精度受卫星信号状况和外界环境的影响只能到米级；惯性导航的误差会随着时间的累积越来越大，甚至发散。二者均无法满足无人机降落到无人艇上的精度要求。视觉导航通过识别设计好的标识码，可以把定位精度降低到厘米级，可是在无人机降落过程中由于海面反光和遮挡易造成标识码定位失败；在近艇端，仍会出现无人机视野内标识丢失、位姿解算不准确的问题，最终导致无人机降落失败。

发明内容

根据现有技术存在的问题，本发明公开了一种无人艇载无人机海空协同视觉跟踪与自主回收方法，具体包括如下步骤：

跟踪阶段：无人机采用摄像头利用深度学习的目标检测算法对无人艇进行搜索，当在帧图像中识别到无人艇后，将无人艇所在图像中的位置初始化K-CFTLD目标跟踪算法，利用K-CFTLD目标跟踪算法获得目标在图像中的位置信息，从而对无人艇进行动态跟踪；

下降阶段：当收到降落指令时，无人机下降到指定高度，采用机载摄像头对无人艇上设置的标识码进行识别，通过改进的标识码检测算法检测图片从而识别标识码，并获取无人机相对于艇端标识码的相对位置信息Δx、Δy和高度h，通过相对位置信息给定下降速度，使无人机不断靠近无人艇的降落平台；