CN110044212A - 基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于无人机回收技术领域，公开了一种基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法，主要对无人机位置信息进行分析，为了提高目标预测的实时性和准确性，采用分段式轨迹拟合与目标预测，即基于上一时间段内无人机的位置信息，通过n阶多项式拟合出该时间段内无人机的运动轨迹；预测出无人机在下一时间段内无人机任意时刻的位置；根据无人机的预测位姿调整抓捕模块相应的位姿，通过循环进行轨迹拟合与目标预测，持续调整抓捕装置的相应位姿，使抓捕装置调整到最佳抓捕位姿；当无人机进入抓捕范围内，抓捕装置实现无人机的抓捕，完成无人机的安全回收。本发明不需要机载的视觉***，可以低成本、准确得到回收平台的位姿信息，具有较好的可靠性。
Description
技术领域
本发明属于无人机回收技术领域，尤其涉及一种基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法。
背景技术
旋翼无人机凭借其成本低、生存能力强、机动性好、使用方便等优点，在军事和民用领域内得到了广泛的应用。旋翼无人机的放飞过程较为简单，只需开启螺旋桨即可起飞，限制较少，而旋翼无人机的回收需要水平基准和较准确的操作机构，一直是研究重点。
传统的旋翼无人机回收方法是由控制者向无人机发送回收指令，然后无人机飞向控制者所在位置并自行降落在地面，再由控制者将无人机回收保存。这种方法费时费力还极易受地形影响，安全性较低。而目前应用较为广泛且具有创新性的无人机回收方法，主要有阻拦网回收、伞降回收、气囊着陆回收三种方法，这些方法虽然能实现无人机的回收，但都无法实现自主回收，并且具有各自的缺点：阻拦网回收方法受气象状况影响较大，安全性较低；伞降回收与气囊回收的缺点在于降落伞和气囊对无人机来说属于额外载荷，并且需要占据机身内的部分装载空间。
目前，最接近的现有技术是基于合作目标的方法：该方法需要在移动回收平台上设计合理形状的合作目标；在回收过程中，无人机的视觉导航***不断地对移动回收平台进行图像采集，经过图像处理与分析，实现对合作目标的识别与定位，然后根据提取到合作目标的轮廓特征信息，进行无人机的相对位姿估计，最后根据获得的无人机与合作目标的相对位姿信息调整无人机的位姿，当无人机与合作目标的相对高度为零时，完成无人机的自主着陆回收。现有技术中，为了获得实时、准确的合作目标的特征信息，通常是设计特殊形状的合作目标和较复杂的相应图像处理算法，因此需要无人机的机载***具备处理复杂数据的能力，导致其对无人机的负载能力要求较高，对于小型、高速飞行的无人机而言，其负载小导致无法搭载复杂的机载***，则基于合作目标的方法难以适用。另外此方法主要用于实现无人机的自主降落，最终的回收仍然需要人工完成。
因此，亟需研究一种有效方法，以在一定程度上可以实现各种类型的无人机的自主回收，并且解决无人机自主回收中对目标位姿预测的实时性和准确性的问题。
综上所述，现有技术存在的问题是：
(1)人工回收和撞网等方法虽然能实现无人机的回收，但仍然具有费时费力、受地形影响较大、安全性较低等缺点，并且无法实现无人机的自主回收。
(2)基于合作目标的无人机自主回收方法，主要依赖无人机的视觉导航***，其对机载***的数据处理能力要求较高，另外此方法对于无法搭载复杂机载***的小型无人机难以适用。
解决上述技术问题的难度：为了实现无人机的自主安全回收，需要对无人机和回收平台(车，船)进行目标跟踪，在回收阶段实时监测无人机的相对位姿，并通过监测的位姿数据进行数据存储和处理，拟合出无人机的轨迹方程，并根据轨迹方程进行目标预测。
解决上述技术问题的意义：提供一种可以实现无人机与回收平台的目标跟踪方法，得到无人机的相对于回收平台的位姿信息，另外提供一种可以实现无人机运动曲线的拟合和动态轨迹预测的方法，解决了无人机自主回收过程中目标跟踪与预测的实时性和准确性的难题。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法。
本发明只依靠移动回收平台上的视觉***，对无人机进行图像采集，通过识别无人机上的标记点，得到无人机的位姿向量，即可完成无人机的空间定位和目标跟踪；由于无人机在飞行过程中，会不定时的受到气流、障碍物等的影响，因此无人机的整体运动轨迹无法预测，另外当轨迹拟合时间间隔ΔT较小时，无人机的姿态信息变化较小，而位置信息变化较大，因此本发明主要对无人机的位置信息进行分析，即对无人机的相对空间位置采用分段式轨迹拟合和目标预测，利用n阶多项式对前一个时间段内的无人机的相对位置数据进行曲线拟合，得到无人机的运动规律，实现了无人机目标跟踪及预测的实时性和准确性。通过对无人机的实时预测与跟踪，最后利用抓捕模块完成对无人机的抓捕回收。本发明无需合作目标，对于小型、高速、承载能力小的旋翼无人机也可完成抓捕回收。
本发明是这样实现的，一种基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法，所述基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法主要对无人机位置信息进行分析，采用分段式轨迹拟合与目标预测，即基于上一时间段内无人机的位置信息，通过n阶多项式拟合出该时间段内无人机的运动轨迹；预测出无人机在下一时间段内无人机任意时刻的位置；然后根据无人机的预测位姿调整抓捕模块相应的位姿，通过循环进行轨迹拟合与目标预测，持续调整抓捕装置的相应位姿，使抓捕装置调整到最佳抓捕位姿；最后，当无人机进入抓捕范围内，抓捕装置实现无人机的抓捕，完成无人机的安全回收。
进一步，所述基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法具体包括：
第一步，当无人机完成飞行任务后，回收平台向无人机发送返航指令，无人机开始返航，逐渐靠近回收平台；
第二步，当无人机进入成像范围内，双目视觉***开始采集其成像区域内物体的图像信息，并将图像信息进行处理与分析，判断是否为待捕捉的无人机，若为待捕捉的无人机，进入第三步；
第三步，当该无人机进入清晰成像范围内，双目视觉***利用高速工业相机开始每隔Δt采集一次无人机的图像信息并存储，经过图像处理，识别无人机图像上的标记点，然后经过算法处理可以得到图像中无人机的当时的位姿向量其中(x,y,z)T表示无人机的相对空间位置，表示无人机的空间姿态，进而实现无人机的空间定位与目标跟踪；
第四步，双目视觉***从t0时刻开始定时采集无人机的目标图像，时间间隔为Δt，经过图像处理得到离散的无人机的相对位姿向量经过时间间隔ΔT后到达t1时刻，将t0～t1时间段得到的无人机位姿向量其中ΔT为轨迹拟合时间间隔，Δt为图像采集时间间隔，放入固定长度的数组进行存储，便于第五步中拟合算法的调用，调用之后该数组自动清空，存储下一时间段的无人机位姿数据，即该数组用于存储[ti-1,ti](i＝1,2,3,….ti＝ti-1+ΔT)时间段内无人机的位姿信息及对应的时刻；
第五步，由于在回收过程中，当轨迹拟合时间间隔ΔT较小时，对无人机的位置信息进行分析；采用分段式轨迹拟合；
第六步，采用分段式目标预测，根据第五步拟合出[ti-1,ti](i＝1,2,3,….ti＝ti-1+ΔT)时间段内无人机的轨迹曲线方程，估计下一时间段内的无人机的相对位置，即[ti,ti+1](i＝1,2,3,….ti+1＝ti+ΔT)时间段内无人机任意时刻的位置，然后根据无人机的预测位置和跟踪位姿调整抓捕装置的相应位姿，进入抓捕状态；
第七步，不断进行分段式轨迹拟合和分段式目标预测，抓捕装置不断调整位姿，通过不断的轨迹拟合与目标预测，使抓捕装置调整到最佳抓捕位姿，当无人机进入抓捕范围内，抓捕装置实现无人机的抓捕工作，完成无人机的回收。
进一步，所述第五步利用n阶多项式对[ti-1,ti](i＝1,2,3,….ti＝ti-1+ΔT)时间段内无人机的位置数据进行一次曲线拟合，拟合公式为
本发明的另一目的在于提供一种应用所述基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法的无人机回收平台。
本发明的另一目的在于提供一种具有位姿调整功能，并且可以安全抓捕无人机的机械抓捕装置。
本发明所提供的无人机自主回收方法可以实现无人机的自主安全回收，该方法与基于合作目标的无人机回收方法的不同之处在于：基于合作目标的无人机回收方法是通过无人机的视觉***对合作目标进行识别和定位，得到无人机与合作目标的相对位姿，经过位姿估计，然后不断调整无人机的位姿，直到相对高度为零，完成无人机的自主着陆，然后由人工辅助完成最后的回收；而本方法主要是通过移动回收平台的视觉***对无人机上的标记点进行识别与定位，得到无人机相对于回收平台的位姿信息，经过不断地对无人机的相对位姿进行轨迹拟合和目标预测，然后根据无人机的预测位姿不断调整移动回收平台上抓捕装置的位姿，当无人机进入抓捕范围内，并且抓捕装置调整至最佳抓捕状态时，进行无人机的抓捕，完成无人机的自主回收。
综上所述，本发明的优点及积极效果为：本发明在旋翼无人机自主回收过程中，无人机的相对位姿信息由安装在回收平台上的双目视觉测量***通过识别无人机上的标记点信息(灯光、靶点等)，不需要机载的视觉***，就可以低成本、准确地直接得到无人机的相对于回收平台的位姿信息。本发明的回收过程采用抓捕回收方式：即通过回收平台上安装的机械抓捕装置完成无人机的抓捕，回收机动性较好，特别是对于移动回收平台，不需人工辅助，就可以实现无人机的自主回收。另外本方法由于不需要配合无人机的机载***使用，故对无人机的机载***要求较低，因此适用范围较广，可以实现各种类型无人机的回收。表1是目前常用的几种无人机回收方式优缺点比较。
表1各种回收方式评价表(评价等级：较差、一般、好、较好)
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法流程图。
图2是本发明实施例提供的基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法实现流程图。
图3是本发明实施例提供的无人机在[ti,ti+ΔT]时间段的X方向轨迹拟合示意图
图4是本发明实施例提供的分段式无人机飞行轨迹预测示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有的人工回收和撞网等方法虽然能实现无人机的回收，但仍然具有费时费力、受地形影响较大、安全性较低等缺点，并且无法实现无人机的自主回收；基于合作目标的无人机自主回收方法，对于负载能力小的小型无人机难以适用的问题。本发明只依靠回收平台(车、船等)的视觉***，对无人机进行图像采集，通过识别无人机上的标记点，得到无人机的位姿向量，即可完成无人机的空间定位和目标跟踪。
下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法包括以下步骤：
S101：对无人机位置信息进行分析，采用分段式轨迹拟合与目标预测，即基于上一时间段内无人机的位置信息，通过n阶多项式拟合出该时间段内无人机的运动轨迹；
S102：预测出无人机在下一时间段内无人机任意时刻的位置，然后根据无人机的预测位姿调整抓捕模块相应的位姿，通过循环进行轨迹拟合与目标预测，持续调整抓捕装置的相应位姿，使抓捕装置调整到最佳抓捕位姿；
S103：当无人机进入抓捕范围内，抓捕装置实现无人机的抓捕，完成无人机的安全回收。
下面结合附图对本发明的应用原理作进一步的描述。
如图2所示，本发明实施例提供的基于视觉信息的旋翼无人机抓捕回收方法今天包括以下步骤：
第一步，当无人机完成飞行任务后，回收平台(车、船等)向无人机发送返航指令，无人机开始返航，逐渐靠近回收平台；
第二步，当无人机进入成像范围内，双目视觉***开始采集其成像区域内物体的图像信息，并将图像信息进行处理与分析，判断是否为待捕捉的无人机，若为待捕捉的无人机，进入第三步；
第三步，当该无人机进入清晰成像范围内，双目视觉***利用高速工业相机开始每隔Δt采集一次无人机的图像信息并存储，经过图像处理，识别无人机图像上的标记点，然后经过算法处理可以得到图像中无人机的当时的位姿向量(其中(x,y,z)T表示无人机的相对空间位置，表示无人机的空间姿态)，进而实现无人机的空间定位与目标跟踪；
第四步，双目视觉***从t0时刻开始定时(时间间隔为Δt)采集无人机的目标图像，经过图像处理可以得到离散的无人机的相对位姿向量经过时间间隔ΔT后到达t1时刻，将t0～t1时间段得到的无人机位姿向量(其中ΔT为轨迹拟合时间间隔，Δt为图像采集时间间隔))放入固定长度的数组进行存储，便于第五步中拟合算法的调用，调用之后该数组自动清空，存储下一时间段的无人机位姿数据，即该数组用于存储[ti-1,ti](i＝1,2,3,….ti＝ti-1+ΔT)时间段内无人机的位姿信息及对应的时刻；
第五步，由于在回收过程中，当轨迹拟合时间间隔ΔT较小时，无人机的姿态信息变化较小，而位置信息变化较大，因此本发明主要对无人机的位置信息进行分析；采用分段式轨迹拟合，如图3所示，即利用n阶多项式对[ti-1,ti](i＝1,2,3,….ti＝ti-1+ΔT)时间段内无人机的位置数据进行一次曲线拟合，拟合公式为
第六步，采用分段式目标预测，如图4所示，即根据第五步拟合出[ti-1,ti](i＝1,2,3,….ti＝ti-1+ΔT)时间段内无人机的轨迹曲线方程，可以估计下一时间段内的无人机的相对位置，即[ti,ti+1](i＝1,2,3,….ti+1＝ti+ΔT)时间段内无人机任意时刻的位置，然后根据无人机的预测位置和跟踪位姿调整抓捕装置的相应位姿，进入抓捕状态；
第七步，不断进行分段式轨迹拟合和分段式目标预测，抓捕装置不断调整位姿，通过不断的轨迹拟合与目标预测，使抓捕装置调整到最佳抓捕位姿，当无人机进入抓捕范围内，抓捕装置实现无人机的抓捕工作，完成无人机的回收。
下面结合具体实施例对本发明的应用效果做详细的描述。
案例：视觉***每0.2s对无人机进行一次图像采集，则在t＝1.0～2.0s可获得无人机的位置信息及对应的时刻为：
根据拟合公式：
取n＝5，可得相应的系数矩阵为：
即拟合出的轨迹方程为：
虽然根据拟合出的轨迹方程，可以计算t＝2s以后任意时刻的无人机的位置。但由于外部气流或障碍物的影响，导致无人机飞行轨迹不是一条平稳变化的曲线，所以为了预测的准确性，采用分段式目标预测，即如案例中，在得到t＝1.0～2.0s的无人机轨迹方程后，对t＝2.0～3.0s的无人机的位置进行预测，如果预测的无人机位置进入抓捕装置的工作范围，开始调整抓捕装置的相应位姿，如果不在范围内，抓捕装置保持原来状态不变，然后根据视觉***采集的t＝2.0～3.0s的无人机位置信息，进行轨迹拟合，并对t＝3.0～4.0s的无人机的目标位置进行预测，循环进行分段式轨迹拟合与目标预测，直至完成无人机的抓捕回收。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法，其特征在于，由于回收准备阶段，无人机姿态信息变化不明显，故所述基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法，主要对无人机位置信息进行分析，采用分段式轨迹拟合与目标预测，即基于上一时间段内无人机的位置信息，通过n阶多项式拟合出该时间段内无人机的运动轨迹；预测出无人机在下一时间段内无人机任意时刻的位置；然后根据无人机的预测位姿调整抓捕模块相应的位姿，通过循环进行轨迹拟合与目标预测，持续调整抓捕装置的相应位姿，使抓捕装置调整到最佳抓捕位姿；最后，当无人机进入抓捕范围内，抓捕装置实现无人机的抓捕，完成无人机的安全回收。
2.如权利要求1所述的基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法，其特征在于，所述基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法具体包括：
第一步，当无人机完成飞行任务后，回收平台向无人机发送返航指令，无人机开始返航，逐渐靠近回收平台；
第二步，当无人机进入成像范围内，双目视觉***开始采集其成像区域内物体的图像信息，并将图像信息进行处理与分析，判断是否为待捕捉的无人机，若为待捕捉的无人机，进入第三步；
第三步，当该无人机进入清晰成像范围内，双目视觉***利用高速工业相机开始每隔Δt采集一次无人机的图像信息并存储，经过图像处理，识别无人机图像上的标记点，然后经过算法处理可以得到图像中无人机的当时的位姿向量其中(x,y,z)T表示无人机的相对空间位置，表示无人机的空间姿态，进而实现无人机的空间定位与目标跟踪；
第四步，双目视觉***从t0时刻开始定时采集无人机的目标图像，时间间隔为Δt，经过图像处理得到离散的无人机的相对位姿向量经过时间间隔ΔT后到达t1时刻，将t0～t1时间段得到的无人机位姿向量其中ΔT为轨迹拟合时间间隔，Δt为图像采集时间间隔，放入固定长度的数组进行存储，便于第五步中拟合算法的调用，调用之后该数组自动清空，存储下一时间段的无人机位姿数据，即该数组用于存储[ti-1,ti](i＝1,2,3,….ti＝ti-1+ΔT)时间段内无人机的位姿信息及对应的时刻；
第五步，由于在回收过程中，当轨迹拟合时间间隔ΔT较小时，姿态信息变化不明显，所以本方法主要对无人机的位置信息进行分析；对其采用分段式轨迹拟合；
第六步，采用分段式目标预测，根据第五步拟合出[ti-1,ti](i＝1,2,3,….ti＝ti-1+ΔT)时间段内无人机的轨迹曲线方程，估计下一时间段内的无人机的相对位置，即[ti,ti+1](i＝1,2,3,….ti+1＝ti+ΔT)时间段内无人机任意时刻的位置，然后根据无人机的预测位置和跟踪位姿调整抓捕装置的相应位姿，进入抓捕状态；
第七步，不断进行分段式轨迹拟合和分段式目标预测，抓捕装置不断调整位姿，通过不断的轨迹拟合与目标预测，使抓捕装置调整到最佳抓捕位姿，当无人机进入抓捕范围内，抓捕装置实现无人机的抓捕工作，完成无人机的回收。
3.如权利要求2所述的基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法，其特征在于，所述第五步利用n阶多项式对[ti-1,ti](i＝1,2,3,….ti＝ti-1+ΔT)时间段内无人机的位置数据进行一次曲线拟合，拟合公式为
4.一种应用权利要求1～3任意一项所述基于视觉测量信息的旋翼无人机抓捕回收方法的无人机回收平台。
5.一种搭载有权利要求4所述无人机回收平台的移动车辆、舰船等。
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