[发明专利]一种无人车以及无人机协同降落方法及系统

说明书

本申请公开了一种无人车以及无人机协同降落方法及系统。所述无人车以及无人机协同降落方法包括：无人车向无人机发送第一色谱信息；无人机根据第一色谱信息生成第二色谱信息以及第三色谱信息；无人机根据第二色谱信息以及第三色谱信息生成识别信息；无人车获取第一图像信息并判断是否能够自第一图像信息中识别出所述识别信息，若是，则无人车根据所述识别信息获取无人机的位置信息以及标识信息；无人车根据所述位置信息以及无人机标识信息指引所述无人机飞行至指定位置。本申请的无人车以及无人机协同降落方法通过地面无人车对无人机进行识别定位和引导飞行，来实现的降落及投货方案，能够减少无人机的重量，使无人机可以承载更大的货物。

技术领域

本申请涉及物流技术领域，具体涉及一种无人车以及无人机协同降落方法以及无人车以及无人机系统。

背景技术

在物流场景中，无人机与无人车协同的配送方式，能够发挥这两种机器人载具各自的优势。

现有技术中，在无人机将货物投放到无人车这一环节中，目前已有方案中均采用了“机找车”的货物交接方式，即：由空中的无人机通过机载相机、机载电脑和定位系统，去实时识别并定位地面配送无人车，以此来引导无人机对准无人车降落并投放货物。

而此种方式的弊端在于，每台无人机都需要搭载机器视觉识别定位所需的高性能机载电脑、高清相机等硬件设备，并需要在无人机机载电脑上进行实时深度学习运算。而这会导致：

无人机本体负重增加，减弱货物负载能力；

无人机功率消耗增大，降低了其续航时间；

无人机的单台硬件成本大大提高。

而在无人机-无人车协同配送场景中，通常都是“车少机多”的情况，也就是一台无人车会对应多台为其投送物品的无人机，而这会显著放大以上3点弊端，致使该空-地协同运货方式的落地推广面临多方面阻碍。

另外，在进行近距离识别时，现在技术通常考虑的是在无人车上贴上标识，然后无人机通过视觉识别的方式去寻找标识，采用这种方式具有如下缺点：

1、无人车的布局标识的地方通常不会太大，标识太小无人机不方便识别，尤其在动态状态下；

2、标识在阳光比较强烈或者标识颜色与周围环境颜色较为靠近的情况下，不容易被识别到。

因此，希望有一种技术方案来解决或至少减轻现有技术的上述不足。

发明内容

本发明的目的在于提供一种无人车以及无人机协同降落方法来至少解决上述的一个技术问题。

本发明的一个方面，提供一种无人车以及无人机协同降落方法，所述无人车以及无人机协同降落方法包括：

无人车向无人机发送第一色谱信息；

无人机获取所述第一色谱信息，并根据所述第一色谱信息生成第二色谱信息以及第三色谱信息，所述第一色谱信息、第二色谱信息以及第三色谱信息之间具有颜色差异；

无人机根据所述第二色谱信息以及第三色谱信息生成识别信息；

无人车获取摄像范围内的第一图像信息；

无人车判断是否能够自所述第一图像信息中识别出所述识别信息，若是，则

无人车根据所述识别信息获取无人机的位置信息以及标识信息；

无人车根据所述位置信息以及无人机标识信息指引所述无人机飞行至指定位置。

可选地，在所述无人车向无人机发送第一色谱信息之前，所述无人车以及无人机协同降落方法进一步包括：

无人车获取摄像范围内的第二图像信息；