CN109270953A - 一种基于同心圆视觉标识的多旋翼无人机自主降落方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于同心圆视觉标识的多旋翼无人机自主降落方法，属于无人机技术领域。该方法的核心是利用了同心圆视觉标识，同心圆视觉标识是由若干个同心圆组成，同心圆内部包含两条穿过同心圆圆心的直线，以直线与每个圆的4个交点为中心，设置正方形探测标识并进行编码，储存该标志的每个同心圆半径及圆的方向。通过对同心圆视觉标志的编码、解码、检测、定位，来获得视觉标识相对于多旋翼无人机的准确位置。本发明方法中的同心圆视觉标识，可以实现“多尺度”目标检测，它既可以使在多旋翼无人机距离视觉标识较远时稳定检测视觉标识，也可以在两者距离很近时检测到视觉标识。

Description

一种基于同心圆视觉标识的多旋翼无人机自主降落方法
技术领域
本发明属于无人机技术领域，特别涉及到一种基于同心圆视觉标识的多旋翼无人机自主降落方法。
背景技术
近年来，多旋翼无人机广泛应用于军用和民用领域，如军事侦查、环境监测、灾害救援、影视航拍等。多旋翼无人机通常由电池供电，续航能力有限，经常需要更换电池，这使得无人机需要频繁降落在特定区域。通常情况下，多旋翼无人机的降落区域可以是地面空地或者移动平台上(如移动机器人或者无人车顶部)。
多旋翼无人机的自主降落方式有两种，一种是依赖GPS(Global PositioningSystem，全球定位***)定位，一种是依靠视觉标识辅助定位。GPS定位误差一般在米级，这种降落方式比较适合降落在GPS信号较好且降落面积较大的区域，而GPS-RTK(GPS-Real-time kinematic，一种采用载波相位动态实时差分的定位方法)的定位误差虽然可以达到厘米级别，但由于其需要额外架设基站且价格昂贵，使得此类方法难以普及。而基于视觉标识的多旋翼无人机降落方法，视觉标识是打印在纸上并且张贴在目标顶部，价格低廉且易于实现，因此一直受到研究者的青睐。为了使多旋翼无人机自主降落精度高、鲁棒性好，除了采用合理的无人机控制技术，还需要设计一种易于检测、实时性好、同时满足多种光照条件、形变条件、尺度条件等的视觉标识。
基于视觉辅助的多旋翼无人机自主降落一直是无人机领域研究的热点。文献(Borowczyk A,Nguyen D T,Nguyen P V,et al.Autonomous Landing of a MultirotorMicro Air Vehicle on a High Velocity Ground Vehicle[J].2016.)提出一种基于AprilTag视觉标记和卡尔曼滤波的多旋翼无人机降落方法，该方法通过检测车顶上的AprilTag视觉标志，准确计算出视觉标志的三维坐标，为了防止视觉标识离开摄像头的视野，文章中又引入了卡尔曼滤波进行估计量补偿。但是该方法存在两方面缺陷，一是ARM核机载计算机对视觉标记AprilTag的检测频率较低，仅为2～4HZ，无法实现实时检测。二是没有解决视觉检测的尺度问题，即无人机距离AprilTag较远时，机载摄像机看不清视觉标识，当距离较近时，机载摄像头只能看到视觉标识的局部信息，这两种情况都相当于视觉标志离开了摄像头视野，即使引入卡尔曼滤波也无法较好地适应移动平台的状态变化。专利(佘浩平；王章龙；司维永；韦浪；张本科，北京理工大学，一种运动平台上无人机自主精确着陆***及着陆方法，专利申请号：CN201611204761.4)提出的视觉辅助标记是多层嵌套的、相互重叠、尺寸不同、图案不同且分布不对称的二维码组成，其中尺寸最大的二维码只有一个，多个小尺寸二维码分布在机车前进方向上并且覆盖在大尺寸的二维码上。此种方法在多数情况下表现良好，但是存在两方面缺陷，一是该发明专利只能判断出视觉标记的位置，判断不了移动平台的前进方向。二是虽然尺寸不同的二维码可以实现多尺度检测，但是这些二维码不是对称分布，也不是同心分布，这可能使得在降落过程中无人机自身位置突变，导致降落失败。
发明内容
为解决现有技术的不足，本发明提供一种基于同心圆视觉标识的多旋翼无人机自主降落方法，实现多旋翼无人机自主降落方法的***包括机载计算机、云台相机、同心圆视觉辅助标识。本***的核心部分是设计了一种同心圆的视觉辅助标识，如图1所示。该视觉标志由若干个同心圆组成，同心圆内部包含两条穿过同心圆圆心的直线，以直线与每个圆的4个交点为中心，设置正方形探测标识并进行编码，储存该标志的每个同心圆半径及圆的方向。通过对同心圆视觉标志的编码、解码、检测、定位，来获得视觉标识相对于多旋翼无人机的准确位置。此外，此***还包含云台控制器、速度控制器、位姿控制器等，辅助实现***功能，使多旋翼无人机稳定跟随移动平台一段时间后，平稳降落在移动平台上。
本发明的技术方案：
一种基于同心圆视觉标识的多旋翼无人机自主降落方法，步骤如下：
(1)同心圆视觉标识的设计与编码
同心圆视觉标识主要由三部分组成：m个同心圆、两条穿过圆心的直线和正方形探测标识。其中，同心圆的个数m根据机载云台相机分辨率以及移动平台的大小设定，相邻同心圆的直径尺寸按照n:n+2(n≥1的奇数)的奇数比例规律依次设定。两条穿过圆心的直线长度等于最大同心圆的直径，直线间的夹角θ∈(80°,100°)，两条直线与每个同心圆均有四个交点，以交点为中心设置正方形探测标识。
正方形探测标识列表库包含多种形态的正方形探测标识，其中，每一种正方形探测标识内部由N×N个小正方形组成，小正方形分为黑色、白色两类，由二维矩阵A[N][N]表示，其中，A[i][j]分别对应第i行第j列的小正方形；当小正方形为黑色时，A[i][j]值为0，当小正方形为白色时，A[i][j]值为1；每个正方形探测标识中的小正方形以数值的形式按照一定的规律储存在正方形探测标识列表库中，不同的排列规律代表正方形探测标识的编号id以及其所在的同心圆的半径R。
(2)同心圆视觉标识的检测与定位
(2.1)对机载云台相机进行标定，获得机载云台相机的内外参数和畸变参数，同时对机载云台相机和多旋翼无人机进行联合标定，获得机载云台相机相对于多旋翼无人机机体重心的位姿。
(2.2)选取同心圆视觉标识并打印到纸上，然后平整地贴在移动平台上。
(2.3)通过机载云台相机获取包含同心圆视觉标识的图像，依次对图像进行高斯滤波去除噪声、Canny算子边缘检测、灰度化处理。
(2.4)通过透视变换，结合正方形探测标识的分布，将机载云台相机视野中的同心圆视觉标识校正为标准的同心圆视觉标识。
(2.5)利用霍夫变换检测同心圆视觉标识中的相交直线，直线的交点即为同心圆的圆心。通过霍夫变换识别出同心圆视觉标识中直径最大的圆，然后利用同心圆各个圆之间的比例关系，循环使用霍夫变换，将同心圆视觉标识中其它的圆一一检测出来，得到同心圆视觉标识的轮廓。
(2.6)对正方形探测标识进行解码：通过读取到的0或1的个数和排列规律，与正方形探测标识库进行比对，获取当下正方形探测标识的编号id，以及正方形探测标识对应的同心圆的半径Ri，其中，按逆时针方向左上角、左下角、右下角、右上角对应的id分别标记为1、2、3、4。通过分析任意3个编号id的排列顺序，确定同心圆视觉标识的方向。
(2.7)通过分析机载云台相机焦距f、机载云台相机视野中圆的半径ri、同心圆的半径Ri三者之间的数学关系，获得在摄像机坐标系中同心圆视觉标识的z轴坐标，即同心圆视觉标识与机载云台相机的距离z，其中，z满足：
z＝f*Ri/ri(1)
(2.8)通过分析摄像机焦距f、机载云台相机视野中圆心距离图像左右边缘的宽度差▽w和上下边缘的高度差▽h、机载云台相机距离同心圆视觉标识的距离z之间的数学关系，获得在摄像机坐标系中同心圆视觉标识的x轴和y轴坐标，则同心圆视觉标识在摄像机坐标系中的三维坐标为(x,y,z)；其中，x和y满足：
x＝z*▽w(2)
y＝z*▽h(3)
(3)生成控制指令
(3.1)根据同心圆视觉标识在摄像机坐标系中的三维坐标(x,y,z)，调整机载云台相机的偏航角yaw_camera和俯仰角pitch_camera，使同心圆视觉标识始终位于机载云台相机的视野中央。
(3.2)使用姿态控制器和位置控制器，调整多旋翼飞行器的偏航角yaw_drone，使满足：
▽angle＝min(|yaw_drone–yaw_camera|+|90°–pitch_camera|)(4)
当▽angle为0时，机载云台相机是竖直向下，并且yaw_camera＝yaw_drone。然后，标定摄像机坐标系与无人机机体坐标系的相对位置关系，获得同心圆视觉标识相对于无人机机体坐标系的位置。
(4)实现精确降落并生成视觉目标丢失后的重新搜索策略
当步骤(2)中的z<3米且步骤(3)中的▽angle小于阈值γthreshold时，多旋翼飞行器进入精确降落阶段。引入卡尔曼滤波器对步骤(2)中所获得的同心圆视觉标识的位置进行状态补偿，获取更精确降落的位置。当同心圆视觉标识突然离开机载云台相机的视野，卡尔曼滤波器的估计值将作为同心圆视觉标识的目标位置，同时多旋翼飞行器自主快速上升，重新对同心圆视觉标识进行检测。
所述同心圆个数m＝3,4或5，所述同心圆视觉标识中直线间的夹角θ＝90°，所述同心圆视觉标识中包含4*m个正方形探测标识。
所述阈值γthreshold由多旋翼无人机体积、移动平台大小、视觉标识的尺寸综合决定，γthreshold取值为0°～5°。
本发明的有益效果：
1、本发明设计的同心圆视觉标识，可以实现“多尺度”目标检测，它既可以使在多旋翼无人机距离视觉标识较远时稳定检测视觉标识，也可以在两者距离很近时检测到视觉标识。而前人的研究中，多旋翼无人机在最后的0～1米，一般采用诸如卡尔曼滤波器的状态估计方法，也可称为“盲降”。此时，若移动平台的状态发生突变，则会导致降落失败。
2、本发明设计的视觉标识，将基本图形轮廓(圆与直线)与类QR码编码相结合，既加快了检测速度，也增强了检测的鲁棒性。这体现在：对于视觉标识的识别，先通过基本图形轮廓进行初始定位，然后对4个正方形探测标识进行解码；对于视觉标志的识别，并不是简单地依靠基本图像的轮廓信息，避免了将其他类似图形误识别为视觉标记；正方形探测标识可以判断出同心圆视觉标识的方向，多旋翼无人机可根据自身与视觉标识的相对位置，及时调整飞行方向与同心圆视觉标识方向即移动平台运动方向一致。
3、本***还设计了目标丢失重搜索策略。当同心圆视觉标识离开了摄像机的视野，多旋翼无人机可以迅速对此作出反应，上升一段高度，并转动云台相机对视觉标识重新进行搜索和定位。
附图说明
图1为本发明设计的同心圆视觉标识。
图2为视觉标识中的正方形探测标识。
图3为对同心圆视觉标识提取边缘
图4(a)为利用透视变换对视觉标识进行校正以前的图。
图4(b)为利用透视变换对视觉标识进行校正之后的图。
图5为同心圆视觉标识在摄像机坐标系中的坐标。
具体实施方式
以下结合技术方案和附图详细叙述本发明的具体实施方式。
本发明所使用的多旋翼无人机包含机载计算机(ARM或X86)、三轴云台相机、GPS模块等。其中，三轴云台相机负责搜索和检测视觉标识，机载计算机负责处理飞行数据、图像数据等，GPS模块负责多旋翼无人机的定位。
一种基于同心圆视觉标识的多旋翼无人机自主降落方法，步骤如下：
(1)同心圆视觉标识的设计与编码
同心圆视觉标识如图1所示，同心圆视觉标识主要由三部分组成：3个同心圆、两条穿过圆心的直线和正方形探测标识。同心圆的直径尺寸分别为10厘米、30厘米、50厘米。两条穿过圆心的直线长度等于最大同心圆的直径，直线间的夹角θ＝90°，两条直线与每个同心圆均有四个交点，以交点为中心设置正方形探测标识。
正方形探测标识的某一种形态如图2所示，正方形探测标识列表库包含多种形态的正方形探测标识，其中，每一种正方形探测标识内部由N×N个小正方形组成，小正方形分为黑色、白色两类，由二维矩阵A[N][N]表示，其中，A[i][j]分别对应第i行第j列的小正方形；当小正方形为黑色时，A[i][j]值为0，当小正方形为白色时，A[i][j]值为1；每个正方形探测标识中的小正方形以数值的形式按照一定的规律储存在正方形探测标识列表库中，不同的排列规律代表正方形探测标识的编号id以及其所在的同心圆的半径R。
(2)同心圆视觉标识的检测与定位
(2.1)对机载云台相机进行标定，获得机载云台相机的内外参数和畸变参数，同时对机载云台相机和多旋翼无人机进行联合标定，获得机载云台相机相对于多旋翼无人机机体重心的位姿。
(2.2)选取同心圆视觉标识并打印到蒙肯纸或其它质地粗糙的纸张上，然后平整地贴在移动平台上，之所以选择质地粗糙的纸是为了减少光照对检测的影响。
(2.3)在降落过程中，多旋翼无人机先通过GPS信号获得移动平台的大致位置，以便在初始阶段同心圆视觉标识能够出现在机载云台相机的视野范围内。然后，通过机载云台相机获取包含同心圆视觉标识的图像，依次对图像进行高斯滤波去除噪声、Canny算子边缘检测、灰度化处理，利用透视变换校正视觉标识的轮廓。此时获得的图像结果如图3所示。
(2.4)通过透视变换，结合正方形探测标识的分布，将机载云台相机视野中的同心圆视觉标识(同心圆可能为椭圆，正方形探测标识可能为平行四边形)校正为标准的同心圆视觉标识，校正结果如图4所示。
(2.5)利用霍夫变换检测同心圆视觉标识中的相交直线，直线的交点即为同心圆的圆心。通过霍夫变换识别出同心圆视觉标识中直径最大的圆，然后利用同心圆各个圆之间的比例关系，循环使用霍夫变换，将同心圆视觉标识中其它的圆一一检测出来，得到同心圆视觉标识的轮廓。
(2.6)对正方形探测标识进行解码：通过读取到的0或1的个数和排列规律，与正方形探测标识库进行比对，获取当下正方形探测标识的编号id，以及正方形探测标识对应的同心圆的半径Ri，其中，按逆时针方向左上角、左下角、右下角、右上角对应的id分别标记为1、2、3、4。通过分析任意3个编号id的排列顺序，确定同心圆视觉标识的方向。
(2.7)通过分析机载云台相机焦距f、机载云台相机视野中圆的半径ri、同心圆的半径Ri三者之间的数学关系，获得在摄像机坐标系中同心圆视觉标识的z轴坐标，即同心圆视觉标识与机载云台相机的距离z，其中，z满足：
z＝f*Ri/ri(1)
(2.8)通过分析摄像机焦距f、机载云台相机视野中圆心距离图像左右边缘的宽度差▽w和上下边缘的高度差▽h、机载云台相机距离同心圆视觉标识的距离z之间的数学关系，获得在摄像机坐标系中同心圆视觉标识的x轴和y轴坐标，则同心圆视觉标识在摄像机坐标系中的三维坐标为(x,y,z)，如图5所示；其中，x和y满足：
x＝z*▽w(2)
y＝z*▽h(3)
(3)生成控制指令
(3.1)根据同心圆视觉标识在摄像机坐标系中的三维坐标(x,y,z)，调整机载云台相机的偏航角yaw_camera和俯仰角pitch_camera，使同心圆视觉标识始终位于机载云台相机的视野中央。
(3.2)使用姿态控制器和位置控制器，调整多旋翼飞行器的偏航角yaw_drone，使满足：
▽angle＝min(|yaw_drone–yaw_camera|+|90°–pitch_camera|)(4)
当▽angle为0时，机载云台相机是竖直向下，并且yaw_camera＝yaw_drone。然后，标定摄像机坐标系与无人机机体坐标系的相对位置关系，获得同心圆视觉标识相对于无人机机体坐标系的位置。
(4)实现精确降落并生成视觉目标丢失后的重新搜索策略
当步骤(2)中的z<3米且步骤(3)中的▽angle小于阈值γthreshold(γthreshold＝5°)时，多旋翼飞行器进入精确降落阶段。引入卡尔曼滤波器对步骤(2)中所获得的同心圆视觉标识的位置进行状态补偿，获取更精确降落的位置。当同心圆视觉标识突然离开机载云台相机的视野，卡尔曼滤波器的估计值将作为同心圆视觉标识的目标位置，同时多旋翼飞行器自主快速上升，重新对同心圆视觉标识进行检测。

Claims (3)

1.一种基于同心圆视觉标识的多旋翼无人机自主降落方法，其特征在于，步骤如下：
(1)同心圆视觉标识的设计与编码
同心圆视觉标识主要由三部分组成：m个同心圆、两条穿过圆心的直线和正方形探测标识；其中，同心圆的个数m根据机载云台相机分辨率以及移动平台的大小设定，相邻同心圆的直径尺寸按照n:n+2，n≥1的奇数，的比例规律依次设定；两条穿过圆心的直线长度等于最大同心圆的直径，直线间的夹角θ∈(80°,100°)，两条直线与每个同心圆均有四个交点，以交点为中心设置正方形探测标识；
正方形探测标识列表库包含多种形态的正方形探测标识，其中，每一种正方形探测标识内部由N×N个小正方形组成，小正方形分为黑色、白色两类，由二维矩阵A[N][N]表示，其中，A[i][j]分别对应第i行第j列的小正方形；当小正方形为黑色时，A[i][j]值为0，当小正方形为白色时，A[i][j]值为1；每个正方形探测标识中的小正方形以数值的形式按照一定的规律储存在正方形探测标识列表库中，不同的排列规律代表正方形探测标识的编号id以及其所在的同心圆的半径R；
(2)同心圆视觉标识的检测与定位
(2.1)对机载云台相机进行标定，获得机载云台相机的内外参数和畸变参数，同时对机载云台相机和多旋翼无人机进行联合标定，获得机载云台相机相对于多旋翼无人机机体重心的位姿；
(2.2)选取同心圆视觉标识并打印到纸上，然后平整地贴在移动平台上；
(2.3)通过机载云台相机获取包含同心圆视觉标识的图像，依次对图像进行高斯滤波去除噪声、Canny算子边缘检测、灰度化处理；
(2.4)通过透视变换，结合正方形探测标识的分布，将机载云台相机视野中的同心圆视觉标识校正为标准的同心圆视觉标识；
(2.5)利用霍夫变换检测同心圆视觉标识中的相交直线，直线的交点即为同心圆的圆心；通过霍夫变换识别出同心圆视觉标识中直径最大的圆，然后利用同心圆各个圆之间的比例关系，循环使用霍夫变换，将同心圆视觉标识中其它的圆一一检测出来，得到同心圆视觉标识的轮廓；
(2.6)对正方形探测标识进行解码：通过读取到的0或1的个数和排列规律，与正方形探测标识库进行比对，获取当下正方形探测标识的编号id，以及正方形探测标识对应的同心圆的半径Ri，其中，按逆时针方向左上角、左下角、右下角、右上角对应的id分别标记为1、2、3、4；通过分析任意3个编号id的排列顺序，确定同心圆视觉标识的方向；
(2.7)通过分析机载云台相机焦距f、机载云台相机视野中圆的半径ri、同心圆的半径Ri三者之间的数学关系，获得在摄像机坐标系中同心圆视觉标识的z轴坐标，即同心圆视觉标识与机载云台相机的距离z，其中，z满足：
z＝f*Ri/ri(1)
(2.8)通过分析摄像机焦距f、机载云台相机视野中圆心距离图像左右边缘的宽度差▽w和上下边缘的高度差▽h、机载云台相机距离同心圆视觉标识的距离z之间的数学关系，获得在摄像机坐标系中同心圆视觉标识的x轴和y轴坐标，则同心圆视觉标识在摄像机坐标系中的三维坐标为(x,y,z)；其中，x和y满足：
x＝z*▽w(2)
y＝z*▽h(3)
(3)生成控制指令
(3.1)根据同心圆视觉标识在摄像机坐标系中的三维坐标(x,y,z)，调整机载云台相机的偏航角yaw_camera和俯仰角pitch_camera，使同心圆视觉标识始终位于机载云台相机的视野中央；
(3.2)使用姿态控制器和位置控制器，调整多旋翼飞行器的偏航角yaw_drone，使满足：
▽angle＝min(|yaw_drone–yaw_camera|+|90°–pitch_camera|)(4)
当▽angle为0时，机载云台相机是竖直向下，并且yaw_camera＝yaw_drone；然后，标定摄像机坐标系与无人机机体坐标系的相对位置关系，获得同心圆视觉标识相对于无人机机体坐标系的位置；
(4)实现精确降落并生成视觉目标丢失后的重新搜索策略
当步骤(2)中的z<3米且步骤(3)中的▽angle小于阈值γthreshold时，多旋翼飞行器进入精确降落阶段；引入卡尔曼滤波器对步骤(2)中所获得的同心圆视觉标识的位置进行状态补偿，获取更精确降落的位置；当同心圆视觉标识突然离开机载云台相机的视野，卡尔曼滤波器的估计值将作为同心圆视觉标识的目标位置，同时多旋翼飞行器自主快速上升，重新对同心圆视觉标识进行检测。
2.根据权利要求1所述的多旋翼无人机自主降落方法，其特征在于，所述同心圆个数m＝3,4或5，所述同心圆视觉标识中直线间的夹角θ＝90°，所述同心圆视觉标识中包含4*m个正方形探测标识。
3.根据权利要求1或2所述的多旋翼无人机自主降落方法，其特征在于，所述阈值γthreshold由多旋翼无人机体积、移动平台大小、视觉标识的尺寸综合决定，γthreshold取值为0°～5°。
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