[发明专利]一种无人机降落控制方法、降落标识及无人机

权利要求书

1.一种无人机降落标识，其特征是，所述降落标识包括外部轮廓和内部编码区，所述外部轮廓包括一个多边形或多个嵌套多边形，所述内部编码区设置在所述外部轮廓的最外层多边形的内部，所述内部编码区内设置多个编码图案，所述编码图案的尺寸由标识中心向外逐渐变大。

2.根据权利要求1所述无人机降落标识，其特征是，所述编码图案包括多种类别的二维码编码图案，所述内部编码区包括若干层编码子区，每个编码子区内编码图案的尺寸相当，且不同类别的所述二维码编码图案交叉排列在同一编码子区内。

3.根据权利要求2所述无人机降落标识，其特征是，所述同一编码子区内的二维码编码图案呈预设角度旋转排列，所述预设角度与距离当前编码子区最近的外接多边形的内角对应设置。

4.根据权利要求2所述无人机降落标识，其特征是，所述二维码编码图案包括aruco二维码编码图案，qrcode二维码编码图案和barcode条形码编码图案。

5.一种基于视觉导航定位的无人机降落控制方法，基于权利要求1所述的无人机降落标识，其特征是，所述方法包括以下步骤：

响应于降落命令，调整无人机机载相机向下拍摄；

基于拍摄的视频流或图像，进行边缘检测和多边形拟合，筛选出降落标识的外部轮廓；

识别所述外部轮廓内的编码图案，基于所述编码图案的位置信息和ID信息调整无人机位姿至降落标识的正上方，并向所述降落标识降落。

6.根据权利要求5所述基于视觉导航定位的无人机降落控制方法，其特征是，所述进行边缘检测和多边形拟合，筛选出降落标识的外部轮廓的过程具体为：

提取边缘检测后的二值化图像轮廓信息；

将所述轮廓信息进行多边形拟合操作，将每个轮廓位置信息均拟合成多边形；

根据降落标识筛选拟合到的多边形，得到降落标识对应多边形的外部轮廓，所述筛选包括相邻边夹角角度的筛选、边长长度的筛选和形状的筛选。

7.根据权利要求6所述基于视觉导航定位的无人机降落控制方法，其特征是，所述降落标识筛选基于图像分辨率，采用不同的筛选标准，具体为：

对于角度筛选，若分辨率低于预设分辨率阈值，则使用预设筛选角度作为筛选标准，否则使用小于所述预设筛选角度的值作为筛选标准；

对于边长长度筛选，通过均值或均值和方差计算确定长度筛选范围，若分辨率低于预设分辨率阈值，则剔除不在所述长度筛选范围的多边形位置交点信息，否则长度筛选范围缩小；

对于形状筛选，将轮廓信息根据预设划分误差，依据距离的长短分为长距离和短距离，根据长短距离特征判断多边形位置交点信息是否符合降落标识外廓特征，若分辨率高于预设分辨率阈值，则减小长短距离的划分误差。

8.根据权利要求5所述基于视觉导航定位的无人机降落控制方法，其特征是，基于所述编码图案的位置信息和ID信息调整无人机位姿至降落标识的正上方具体为：

通过对单个或多个编码图案的识别，以及机载相机内参或相机内参和外参进行无人机位置和姿态估计；

基于所述姿态估计，通过降落标识上编码图案的位置信息和ID信息，计算无人机相对地面降落标识的位置和姿态参数，基于所述姿态参数调整无人机的位置和姿态，使无人机能够移动至降落标识上方。

9.一种无人机，包括机载相机，其特征是，所述机载相机用于拍摄无人机正下方的图像信息，所述无人机还包括处理器和存储器，所述存储器内存储有计算机程序，所述处理器接收无人机降落指令，执行所述计算机程序实现权利要求5-7任一项所述的方法。

10.一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机指令，其特征是，所述计算机指令在运行时，执行如权利要求5-7任一项所述方法的步骤。