CN110231835A - 一种基于机器视觉的无人机精准降落方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于机器视觉的无人机精准降落方法,本方法使用SSD物体检测和ECO目标跟踪方法,来实现对目标平台的检测和跟踪,锁定跟踪目标在图像中央,调整无人机的位置和云台的角度到平台上方,开启无人机上的摄像头拍摄平台上的二维码图像,锁定无人机的位置并进行降落,本可以辅助无人机实现精准降落在指定平台,并且本发明可以在GPS信号弱或者信号干扰的情况下,仅依赖视觉模块引导飞机成功降落。
Description
技术领域
本发明涉及无人机降落技术领域,尤其涉及一种基于机器视觉的无人机精准降落方法。
背景技术
无人驾驶飞机简称“无人机”,英文缩写为“UAV”,是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机,或者由车载计算机完全地或间歇地自主地操作。
按尺度分类,无人机可分为微型无人机、轻型无人机、小型无人机以及大型无人机。微型无人机是指空机质量小于等于7kg,轻型无人机质量大于7kg,但小于等于116kg的无人机,且全马力平飞中,校正空速小于100km/h(55nmile/h),升限小于3000m。小型无人机,是指空机质量小于等于5700kg的无人机,微型和轻型无人机除外。大型无人机,是指空机质量大于5700kg的无人机。与有人驾驶飞机相比,无人机往往更适合那些太“愚钝,肮脏或危险”的任务。无人机按应用领域,可分为军用与民用。军用方面,无人机分为侦察机和靶机。民用方面,无人机+行业应用,是无人机真正的刚需;目前在航拍、农业、植保、微型自拍、快递运输、灾难救援、观察野生动物、监控传染病、测绘、新闻报道、电力巡检、救灾、影视拍摄、制造浪漫等等领域的应用,大大的拓展了无人机本身的用途,发达国家也在积极扩展行业应用与发展无人机技术。
现如今无人机应用十分广泛,但传统的无人机在降落时,难以实现精准降落在指定平台,而且在GPS信号弱或者信号干扰的情况下,难以引导飞机成功降落。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的传统的无人机在降落时,难以实现精准降落在指定平台,而且在GPS信号弱或者信号干扰的情况下,难以引导飞机成功降落的缺点,而提出的一种基于机器视觉的无人机精准降落方法。
为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:
一种基于机器视觉的无人机精准降落方法,具体包括以下步骤:
S1、无人机挂载云台、深度学习芯片和普通USB摄像头;
S2、无人机执行任务返回目标平台的途中,首先开机视觉模块进行目标搜索;
S3、当开启无人机视觉模块时,目标检测算法SSD对云台传回的图像进行实时检测;
S4、当检测到目标平台时,将检测到的目标平台数据发送给ECO跟踪模块,如果在跟踪过程中丢失目标,重新开启检测,重复执行S2,S3步;
S5、跟踪过程中,云台俯仰角度锁定,将云台航向角与飞机航向保持一致,通过移动无人机将跟踪目标锁定到图像中央,然后锁定云台航向角,无人机飞行至目标平台上方;
S6、当无人机飞行至平台上方时,下落至5m高度后,开启USB摄像头,通过使用单目相机位姿估计(pnp)技术,获取无人机相对目标平台的距离和方位;
S7、无人机控制算法获取视觉模块求解的位置坐标,控制无人机精确降落在目标平台顶部。
优选的,在S1中,在执行任务之前利用采集目标数据进行深度学***台的视频中检测到目标平台。
优选的,在S2中,无人机执行任务返回目标平台的途中,首先开启视觉模块进行目标搜索,具体指:第一:无人机持续向前方飞行;第二:云台持续转动搜寻目标;第三:无人机视觉模块同时开启。
优选的,在S6中,获取无人机相对目标平台的距离和方位,具体是指:通过二维码求解无人机机载摄像头的位置坐标,并转化为平台载二维码相对无人机的位置坐标。
本发明提供的一种基于机器视觉的无人机精准降落方法,与现有技术相比:
本方法使用SSD物体检测和ECO目标跟踪方法,来实现对目标平台的检测和跟踪,锁定跟踪目标在图像中央,调整无人机的位置和云台的角度到平台上方,开启无人机上的摄像头拍摄平台上的二维码图像,锁定无人机的位置并进行降落,本可以辅助无人机实现精准降落在指定平台,并且本发明可以在GPS信号弱或者信号干扰的情况下,仅依赖视觉模块引导飞机成功降落;
无人机挂载云台、深度学***台的视频中检测到目标平台,可以辅助无人机实现精准降落在指定平台;
当检测到目标平台时,将检测到的目标平台数据发送给ECO跟踪模块,如果在跟踪过程中丢失目标,重新开启检测,跟踪过程中,云台俯仰角度锁定,将云台航向角与飞机航向保持一致,通过移动无人机将跟踪目标锁定到图像中央,然后锁定云台航向角,无人机飞行至目标平台上方,可以在GPS信号弱或者信号干扰的情况下,仅依赖视觉模块引导飞机成功降落。
附图说明:
图1为本发明的工作流程图。
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,以下结合具体实施例和说明书附图1,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。
实施例1
一种基于机器视觉的无人机精准降落方法,其特征在于,具体包括以下步骤:
S1、无人机挂载云台、深度学***台的视频中检测到目标平台;
S2、无人机执行任务返回目标平台的途中,首先开启视觉模块进行目标搜索;具体指:第一:无人机持续向前方飞行;第二:云台持续转动搜寻目标;第三:无人机视觉模块同时开启;
S3、当开启无人机视觉模块时,目标检测算法SSD对云台传回的图像进行实时检测;
S4、当检测到目标平台时,将检测到的目标平台数据发送给ECO跟踪模块,如果在跟踪过程中丢失目标,重新开启检测,重复执行S2,S3步;
S5、跟踪过程中,云台俯仰角度锁定,将云台航向角与飞机航向保持一致,通过移动无人机将跟踪目标锁定到图像中央,然后锁定云台航向角,无人机飞行至目标平台上方;
S6、当无人机飞行至平台上方时,下落至5m高度后,开启USB摄像头,通过使用单目相机位姿估计(pnp)技术,获取无人机相对目标平台的距离和方位,具体是指:通过二维码求解无人机机载摄像头的位置坐标,并转化为平台载二维码相对无人机的位置坐标;
S7、无人机控制算法获取视觉模块求解的位置坐标,控制无人机精确降落在目标平台顶部。
综上所述:无人机挂载云台、深度学***台的视频中检测到目标平台,可以辅助无人机实现精准降落在指定平台;
当检测到目标平台时,将检测到的目标平台数据发送给ECO跟踪模块,如果在跟踪过程中丢失目标,重新开启检测,跟踪过程中,云台俯仰角度锁定,将云台航向角与飞机航向保持一致,通过移动无人机将跟踪目标锁定到图像中央,然后锁定云台航向角,无人机飞行至目标平台上方,可以在GPS信号弱或者信号干扰的情况下,仅依赖视觉模块引导飞机成功降落。
本方法使用SSD物体检测和ECO目标跟踪方法,来实现对目标平台的检测和跟踪,锁定跟踪目标在图像中央,调整无人机的位置和云台的角度到平台上方,开启无人机上的摄像头拍摄平台上的二维码图像,锁定无人机的位置并进行降落,本可以辅助无人机实现精准降落在指定平台,并且本发明可以在GPS信号弱或者信号干扰的情况下,仅依赖视觉模块引导飞机成功降落。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于机器视觉的无人机精准降落方法,其特征在于,具体包括以下步骤:
S1、无人机挂载云台、深度学习芯片和普通USB摄像头;
S2、无人机执行任务返回目标平台的途中,首先开机视觉模块进行目标搜索;
S3、当开启无人机视觉模块时,目标检测算法SSD对云台传回的图像进行实时检测;
S4、当检测到目标平台时,将检测到的目标平台数据发送给ECO跟踪模块,如果在跟踪过程中丢失目标,重新开启检测,重复执行S2,S3步;
S5、跟踪过程中,云台俯仰角度锁定,将云台航向角与飞机航向保持一致,通过移动无人机将跟踪目标锁定到图像中央,然后锁定云台航向角,无人机飞行至目标平台上方;
S6、当无人机飞行至平台上方时,下落至5m高度后,开启USB摄像头,通过使用单目相机位姿估计(pnp)技术,获取无人机相对目标平台的距离和方位;
S7、无人机控制算法获取视觉模块求解的位置坐标,控制无人机精确降落在目标平台顶部。
2.根据权利要求1所述一种基于机器视觉的无人机精准降落方法,其特征在于:在S1中,在执行任务之前利用采集目标数据进行深度学***台的视频中检测到目标平台。
3.根据权利要求1所述一种基于机器视觉的无人机精准降落方法,其特征在于:在S2中,无人机执行任务返回目标平台的途中,首先开机视觉模块进行目标搜索,具体指:第一:无人机持续向前方飞行;第二:云台持续转动搜寻目标;第三:无人机视觉模块同时开启。
4.根据权利要求1所述一种基于机器视觉的无人机精准降落方法,其特征在于:在S6中,获取无人机相对目标平台的距离和方位,具体是指:通过二维码求解无人机机载摄像头的位置坐标,并转化为平台载二维码相对无人机的位置坐标。
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