[发明专利]一种无标识环境下的无人机精准自主起降方法

说明书

本发明公开了一种无标识环境下的无人机精准自主起降方法，属于无人机起飞降落技术领域。首先，在起飞时，无人机以30Hz频率记录多层次特征组、距地高度，并形成起降时空对应矩阵；然后，在降落时，无人机通过垂直向下的摄像头实时采集对地图像，并与起降时空对应矩阵做重识别与定位，输出无人机的位置信息到飞控；最后，飞控通过位置信息实时控制无人机姿态，直至精准降落在原起飞地点处。本发明能够在不设置特殊标识的环境下，仅通过GPS和摄像头，达到像素级精度的起飞和自主降落。

技术领域

本发明涉及无人机起飞降落技术领域，特别是指一种无标识环境下的无人机精准自主起降方法。

背景技术

目前，在无人机起飞降落领域，一般是通过GPS、北斗、RTK等卫星定位技术，或通过识别特定标识码，来确定无人机的实时位置，从而进行降落控制。然而，卫星定位技术有着定位精度较差、易受到电磁干扰等不足；通过识别特定标识码的方式，存在场地部署繁琐、标识码易受遮挡、标识码易丢失等缺点。

近年来，出现使用视觉定位系统进行无人机导航的案例，一般是通过多目摄像头来构建环境地图，从而估计无人机的姿态变化。然后这种方式需要较高的计算能力，且环境的不断变化会导致累计误差的持续增长，不能应用于无人机的精准降落阶段。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种无标识环境下的无人机精准自主起降方法，本发明在起降时无需设定特制标识，即可完成像素级的精准起降。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种无标识环境下的无人机精准自主起降方法，包括以下步骤：

(1)在起飞时，无人机通过垂直向下的摄像头实时采集对地图像，并以30Hz频率记录多层次特征组、距地高度、起飞点坐标，并形成起降时空对应矩阵；

(2)在降落时，无人机通过垂直向下的摄像头实时采集对地图像，并与起降时空对应矩阵做重识别与定位，输出无人机的位置信息到飞行控制器；

(3)飞行控制器通过位置信息实时控制无人机姿态；

(4)重复步骤(2)和(3)，精准降落在原起飞地点处。

进一步的，所述多层次特征组，包括基础点线特征、深度全局特征；所述距地高度，由无人机中的GPS模块输出，并与多层次特征组一一对应；所述起飞点坐标，由无人机经纬度组成；所述起降时空对应矩阵，包含一个起飞点坐标、一个或多个每秒30帧的时间序列；所述一个或多个每秒30帧的时间序列，在每个序列中包含一一对应的多层次特征组和距地高度。

进一步的，所述基础点线特征，是通过点特征提取算法、线特征提取算法对对地图像进行处理，并对处理得到的特征融合而成的；所述深度全局特征，是通过卷积神经网络提取对地图像中的全局信息得到的。

进一步的，步骤(2)的具体方式为：

(201)无人机通过GPS导航飞至起飞点坐标处，使得起飞点区域的图像出现在垂直向下摄像头的视野范围内；

(202)无人机开始以恒定速度下降；在下降过程中，无人机实时获取当前的多层次特征组和距地高度，并以距地高度为标准，与起飞时记录的起降时空对应矩阵进行比对；

(203)通过相似性度量方法，对两个起降时空对应矩阵中的多层次特征组进行距离计算；将计算得到的距离结合当前的距地高度，形成定位信息，输出给飞行控制器。

进一步的，步骤(3)的具体方式为：

(301)无人机根据定位信息调整自身的水平位置和航向角，保持与起飞点的像素级对准，以恒定速度下降；