[发明专利]一种基于状态估计规则的无人机特情处置方法

权利要求书

1.一种基于状态估计规则的无人机特情处置方法，其特征在于，包括以下过程：

构建无人机丢星或者信号受干扰，接收不到GPS信号的状态估计规则；根据规则实时估计无人机状态，当无人机丢星或者GPS信号受干扰特情发生时，向无人机发送悬停指令，等待信号恢复；

构建无人机电池电量不足，剩余电量不足以返回起飞点的状态估计规则；根据规则实时估计无人机状态，当无人机电池电量不足特情发生时，向无人机发送返航指令；

构建风力过大，飞行安全无法保障的状态估计规则；根据规则实时估计无人机状态，当风力超过阈值时，向无人机发送降落指令；

构建图传中断或控制信号不稳的状态估计规则；根据规则实时估计无人机状态，当图传中断时，向无人机发送返航指令；

构建无人机失控的状态估计规则；根据规则实时估计无人机状态，记录并不断更新无人机经纬度数据，当无人机失控特情发生时，利用第二架无人机到最终所记录经纬度附近搜寻失控无人机的具体位置；

当多种特情同时发生时，根据特情处置优先级依次处理，及时调整自身姿态、速度和位置以脱离危险场景；

其中，构建无人机丢星或者信号受干扰，接收不到GPS信号的状态估计规则；根据规则实时估计无人机状态，当无人机丢星或者GPS信号受干扰特情发生时，向无人机发送悬停指令，等待信号恢复，具体方式为：

(101)根据无人机链路通信协议获取当前导航卫星接收数N和测控信号值S；

(102)记事件A＝N＜5||S＜T_S，其中T_S为测控信号阈值，当某一时刻t发生事件A，则在设定时间范围内统计事件A发生的频率p；若频率p大于阈值，则判定无人机丢星或者GPS信号受干扰；

(103)当无人机丢星或者GPS信号受干扰的特情发生时，向无人机发送悬停指令；

(104)将无人机吊舱镜头调整为垂直下视拍摄，并设置稳像模式，获取无人机当前位置正下方的图像I；将前后不同时相t₁和t₂的图像分别记为I₁和I₂；通过GPU加速提取初始时相图像I₁的SURF特征点集合P₁，并使用光流法匹配I₂图像的SURF特征点集合P₂；

(105)利用基于图割优化的RANSAC算法提纯特征点匹配对，剔除误匹配，I₁和I₂提纯后的特征点对分别记为P_{i(i＝1，2，3...，n)}和P_{j(j＝1，2，3...，n)}，n为特征点对个数；然后同时执行步骤(106)-(108)和步骤(109)-(111)；

(106)从提纯后的特征点对中分别遍历选取两点记为P_i1和P_i2以及P_j1和P_j2，选取组合有种；

(107)根据特征点对分别遍历计算P_i1和P_i2之间的距离累加值D₁，P_j1和P_j2之间的距离累加值D₂；

(108)计算I₁和I₂特征点对的距离累加值的比值R＝D₁/D₂，若R＞R₁，则相比时相t₁，无人机在时相t₂的高度更高，为了保持悬停位置，给无人机发送指令降低旋翼转速，降低高度，直至R距离1.0在设定范围内；若R＜R₂，则相比时相t₁，无人机在时相t₂的高度更低，给无人机发送指令提高旋翼转速，拉升高度，直至R距离1.0在设定范围内，执行步骤(112)；

(109)根据特征点对分别计算P_{i(i＝1，2，3...，n)}在图像I₁上像元坐标的累加值为(x₁，y₁)，P_{j(j＝1，2，3...，n)}在图像I₂上像元坐标的累加值为(x₂，y₂)；则无人机在t₂时刻相对t₁时刻的像元坐标偏移量为

(110)计算无人机图像对应的地面分辨率，计算公式如下：

其中，GSD为地面分辨率，f为吊舱镜头焦距，CCD为成像传感器的像元尺寸，H为无人机航线的对地航高；

(111)根据地面分辨率GSD和像元坐标偏移量通过调整无人机，维持无人机水平位置的稳定悬停，执行步骤(112)；

(112)无人机悬停等待信号恢复，若等待时长超出设定阈值未恢复正常则令无人机返航。