[发明专利]一种基于视觉的垂直起降无人机动平台自主降落方法

说明书

本发明公开了一种基于视觉的垂直起降无人机动平台自主降落方法，该方法设计了一个由6个aruco码组成的视觉识别标志，将该标志贴于移动平台上，本方法首先将单目相机采集到的图像发送至机载图像处理器，在经过图像处理算法后，判断图像中是否存在指定的目标并根据该目标在图像中的坐标以及摄像机成像原理可以获取无人机与目标之间的实际相对位置信息，然后将该位置信息作为制导指令发送给主控制器，由控制器控制无人机按指令飞行从而跟踪移动的小车平台并进行降落。通过无人机的降落实验得以验证，该方法能够准确的提取标志的特征并实时计算出无人机相对于识别标志的位置信息，实现精准降落。

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，特别是涉及一种无人机自主降落控制系统。

背景技术

无人机(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)，是无人驾驶飞机的简称。机上安装自动驾驶仪、程序控制装置等设备，在地面或者舰艇上的遥控站通过雷达等设备完成对无人机的跟踪、遥控以及数字传输等任务。与载人飞机相比，无人机具有体积小、造价低、使用方便、对环境要求低、战场生存能力较强等优点，广泛应用于农业、工业、交通、空中侦查、通信、电子干扰等。在近几次局部战争中无人机发挥了举足轻重的作用，验证了无人机具有极大的军事价值。

在无人机技术高速发展的同时，也存在着许多亟待解决的问题，其中无人机的回收是关键技术问题之一。统计数据表明：无人机在回收过程中的故障数占全部执行任务故障数的80％以上。因此，研究可靠的无人机自主导航回收系统成为了无人机导航领域的一个研究热点。现有的比较常见的无人机自主导航方法主要有无线电导航、惯性导航以及GPS导航等。无线电导航是利用电磁波传播特性，测得导航台发射的无线电信号的各个参量，从而计算出运动载体的各个导航参数，由此来控制运动载体保持正确的航线，缺点是无线电信号易受干扰且不具隐蔽性。惯性导航是应用最为广泛的一项导航技术，通过安装在载体内的加速度计和陀螺仪估算飞行器导航参数，优点是完全不依赖外界信息，不受干扰，完全自主，缺点是估算误差会随时间增加而积累，通常会与其他导航方法结合来实现对飞行器的导航。GPS全球定位系统采用了多卫星单程测距体制，通过空间中至少四颗卫星测算距离来确定接收机的位置，定位精度高，且拥有全球导航能力，但其信号接收可能会受无人机飞行动作和高度的影响，因此在无人机上单独使用GPS进行导航就受到了很大的限制。

计算机视觉是光学、计算机科学和仿生学等学科交叉的产物，是一种包含丰富信息的无源的信息源，利用计算机视觉信息实现无人机的自主导航成为研究的热点。无人机的计算机视觉导航以机载摄像机拍摄到的实时图像为导航信息来源，通过一系列处理计算载体实时的运动参数，进而为控制系统提供所需的导航参数。摄像机是相对低成本的信息源，同时能够提供丰富的环境信息。相对其他导航方式，基于视觉的自主导航技术提供的信息量大，不依赖外界的导航设备，自主化程度得到了很大的提高，在电子对抗中取得了较大的优越性，所以开展对视觉定位的系统关键技术研究意义重大。

然而目前无人机视觉定位主要存在问题：

(1)无人机视觉定位的实时性有待进一步提高

无人机精确定位时对算法的实时性要求很高，视觉定位中主要涉及到图像的获取、识别与处理，位姿的解算等内容，由于算法处理方面的不足以及硬件处理设备的限制，导致图像处理时间损耗较大，对于无人机实现实时精确定位十分不利。因此在算法优化等方面需要做大量的研究工作。

(2)基于视觉的无人机定位的位姿解算精度有待提高

受限于像机设备的客观不足、图像特征提取精度的不高以及外部环境的复杂性，在位姿解算中需要的图像特征信息不能够很好的被利用，造成位姿解算结果有一定的局限性。另外在不同时刻、不同天气状况下飞机处于不同高度的状态时，拍摄的图像质量都对位姿解算结果影响较大，因此还需要对此类问题进行深入的分析研究。

发明内容