CN111123964A - 一种无人机降落方法、设备以及计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种无人机降落方法、设备以及计算机可读介质，本申请实施例首先在检测到图像中包含引导降落信标时，控制无人机到达目标区域，通过传感器检测引导降落信标的信号的方式，控制无人机降落，实现无人机精准降落，与此同时，由于引导降落信标的位置固定，所以利用引导降落信标对无人机进行引导降落，能够避免因降落点的空间地形复杂，出现无人机无法准确降落的问题。

Description

一种无人机降落方法、设备以及计算机可读介质

技术领域

本申请涉及数据通讯技术领域，尤其涉及一种无人机降落方法、设备以及计算机可读介质。

背景技术

近年来，随着具有体积小，重量轻，隐蔽性好等特点的无人飞行器被广泛应用，迎来了无人机技术大***时代。无人机凭借着结构简单，稳定性好，起飞降落方式灵活，自身占用空间小，转向性能良好等优点，成为了民用、商用及研究领域的热门。其中，无人机在各行业的广泛应用对其降落技术提出了更高的要求，例如对于新兴的快递定点投送、自主返航充电、全自动无人值守等领域，更是需要无人机能够自主精确地完成降落任务。

现有技术中，无人机多是通过GPS导航功能完成降落任务，具体地，可以在无人机的机身上设置GPS模块，以使控制平台能够实时获取到无人机的位置坐标，进而操控无人机到达指定位置后降落。或者，无人机内可以设置自动化程序，当GPS模块反馈的位置坐标与预设降落点的坐标一致时，可自行控制无人机降落。

但是，目前采用定位无人机的方式的控制无人机下落，由于定位的精确度有限，所以当降落点布置在复杂的空间地形中时，无人机将不能准确无误的到达预设地点降落。

发明内容

为了解决上述采用定位无人机的方式的控制无人机下落，无人机将不能准确无误的到达预设地点降落的技术问题，本申请提供了一种无人机降落方法、设备以及计算机可读介质。

第一方面，本申请提供了一种无人机降落方法，应用于无人机中的处理器上，所述方法包括：

控制图像采集装置采集降落区域的图像；

检测所述图像中是否包含引导降落信标的图像，所述引导降落信标用于引导所述无人机降落；

若检测到所述图像中包含所述引导降落信标的图像，根据所述图像确定目标姿态调整信息；

根据所述目标姿态调整信息控制所述无人机的驱动装置，以使所述无人机到达目标区域；

若接收到传感器检测到所述引导降落信标发送的信号时输出的引导信号，根据所述引导信号控制所述无人机在预设降落点处降落。

可选地，所述检测到所述图像中是否包含引导降落信标的图像，包括如下步骤：

获取所述无人机所在位置的环境信息；

获取与所述环境信息对应的引导降落信标识别模型；

将所述图像输入到所述引导降落信标识别模型，利用所述引导降落信标识别模型检测所述图像中是否包含引导降落信标的图像。

可选地，所述引导降落信标识别模型的建立过程，包括：

获取多个样本图像，多个所述样本图像均在相同的环境下采集得到，所述样本图像中包含预先标注的对象框，所述对象框中包含引导降落信标的图像；

利用所述样本图像和所述引导降落信标的图像对引导降落信标识别模型进行训练，直至所述引导降落信标识别模型输出结果的准确度高于预设阈值；

获取与所述样本图像对应的环境信息；

建立所述环境信息和所述引导降落信标识别模型之间的对应关系。

可选地，所述根据所述图像确定目标姿态调整信息，包括如下步骤：

根据所述图像确定所述无人机的飞行高度调整值；

根据所述图像确定所述无人机的水平方向调整值；

根据所述无人机的飞行高度调整值和水平方向调整值确定所述目标姿态调整信息。

可选地，所述根据所述图像确定所述无人机的飞行高度调整值，包括如下步骤：

获取与所述图像对应的飞行高度，所述飞行高度是通过所述无人机上的距离传感器采集得到；

将所述飞行高度确定为所述飞行高度调整值。

可选地，所述根据所述图像确定所述无人机的水平方向调整值，包括如下步骤：

计算所述引导降落信标的图像中心点与所述图像中心点之间的距离；

计算所述图像中的所述距离与所述引导降落信标的比例；

获取所述图像采集装置采集所述图像时的焦距参数和所述引导降落信标的实际尺寸；

根据所述焦距参数、所述飞行高度、所述比例以及所述引导降落信标的实际尺寸计算所述水平方向调整值。

可选地，所述引导降落信标包括：红外信标，所述红外信标设置于所述预设降落点上且沿垂直方向发送所述引导信号，根据所述引导信号控制所述无人机在预设降落点处降落的步骤，包括：

控制所述无人机沿垂直于地方方向下降预设高度；

若再次接收到所述传感器检测到所述引导降落信标发送的信号时输出的引导信号，执行控制所述无人机沿垂直于地方方向下降预设高度的步骤，直至所述无人机在预设降落点处降落。

可选地，所述方法还包括：

若未接收到传感器检测到所述引导降落信标发送的信号时输出的引导信号，获取所述无人机上的定位装置采集的无人机位置坐标；

根据所述位置坐标和降落区域坐标确定飞行指令；

控制所述无人机的驱动装置执行所述飞行指令；

执行控制图像采集装置采集降落区域的图像的步骤。

第二方面，本申请提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面任一项所述的一种无人机降落方法。

第三方面，本申请提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其特征在于，所述程序代码使所述处理器执行第一方面任一所述的一种无人机降落方法。

本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：本申请通过控制图像采集装置采集降落区域的图像；检测到所述图像中是否包含引导降落信标的图像；若检测到所述图像中包含所述引导降落信标的图像，根据所述图像确定目标姿态调整信息；根据所述目标姿态调整信息控制所述无人机到达目标区域；若接收到传感器检测到所述引导降落信标发送的信号时输出的引导信号，最后根据所述引导信号控制所述无人机在预设降落点处降落，达到无人机精准降落的目的。

本申请实施例首先在检测到图像中包含引导降落信标时，控制无人机到达目标区域，通过传感器检测引导降落信标信号的方式，控制无人机降落，实现无人机精准降落；与此同时，由于引导降落信标的位置固定，所以利用引导降落信标对无人机进行引导降落，能够避免因降落点的空间地形复杂，出现无人机无法准确降落的问题。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种无人机降落方法的一种流程示意图；

图2为本申请实施例提供的图1中步骤S102的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的引导降落信标识别模型的建立过程的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的图1中步骤S103的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的图1中步骤S105的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的一种无人机降落方法的另一种流程示意图；

图7为本申请实施例提供的一种电子设备的结构图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

随着通讯技术的发展，目前无人机在各行业的广泛应用对其降落技术提出了更高的要求，例如对于新兴的快递定点投送、自主返航充电、全自动无人值守等领域，更是需要无人机能够自主精确地完成降落任务。但是在发明人研究过程中发现现有技术中，无人机多是通过GPS导航功能完成降落任务，但是采用GPS引导无人机自动降落具有很多缺陷，例如，不做特殊处理的GPS定位精度仅能达到3-10米，且对于特殊、复杂和空间狭小的应用场景(例如车顶、船顶、楼顶和起降范围小的地方)，无人机很可能因为导航误差无法精准降落从而导致坠毁；其次，GPS信号受非空气介质干扰大，在遮挡物较多的区域，比如森林，会造成误差增大甚至信号丢失；专业级高精度GPS设备如RTK-GPS虽然能够将定位精度提高到10厘米以内，但是成本昂贵，操作较复杂，需要架设地面基准站，同样受限于GPS卫星信号，不具备经济实用性，因此目前采用定位无人机的方式的控制无人机下落，由于定位的精确度有限，所以当降落点布置在复杂的空间地形中时，无人机将不能准确无误的到达预设地点降落。基于此，本发明实施例提供了一种无人机降落方法，应用于无人机中的处理器上，也就是说，以下方法均是在处理器中执行的，如图1所示，所述方法包括：

步骤S101：控制图像采集装置采集降落区域的图像；

在本发明实施例中，无人机上可以搭载有图像采集装置，该图像采集装置用于采集降落区域的图像，其中，降落区域不仅限于一个固定范围，降落区域可以指精确的降落点上空的一个区域，具体设置可以依据实际情况而定。

在实际应用场景中，可以预先设置降落区域的边界坐标，当无人机运行至降落区域的边界时，即可采集降落区域的图像。

步骤S102：检测所述图像中是否包含引导降落信标的图像；

在本发明实施例中，引导降落信标是指用于发送引导无人机降落的装置，例如：红外信标、灯光设备或者其他信号装置等等，另外，引导降落信标的设置位置不作具体限定，引导降落信标可以安装在降落点处，也可以安装在降落点附近。

步骤S103：若检测到所述图像中包含所述引导降落信标的图像，根据所述图像确定目标姿态调整信息；

在本发明实施例中，若在图像中检测到包含引导降落信标的图像，则可以开始控制无人机进行后续的自主降落过程，进一步地，通过可以通过采集到的图像确定目标姿态调整信息，其中，目标姿态调整信息中可以包含对无人机的位置姿态中各项参数的调整值，例如：无人机当前姿态信息中包含高度H1，位置坐标(x1，y1)，根据图像先确定需要控制无人机到达制定位置，之后无人机姿态信息为高度H2，位置坐标(x2，y2)，则目标调整姿态信息为高度H2-H1，位置坐标(x2-x1，y2-y1)，本发明实施例通过对采集的图像的检测，实现控制无人机行驶至靠近降落点的区域。

在该步骤中，根据图像确定目标姿态调整信息的方式不作具体限定，例如：可以预先设置标准图像，标准图像中也包含有引导降落信标且拍摄标准图像时的无人机姿态信息已知，通过计算图像与标准图像的差异，结合已知的姿态信息，可以进一步确定当前无人机的目标姿态调整信息。

步骤S104：根据所述目标姿态调整信息控制所述无人机的驱动装置；

在本发明实施例中，驱动装置是设置于无人机上用于控制无人机行驶状态，在实际应用中，驱动装置可以是电机，处理器可以先根据目标姿态调整信息生成控制指令，再将控制指令发送至电机，使电机控制无人机行驶至下一位置。

步骤S105：若接收到传感器检测到所述引导降落信标发送的信号时输出的引导信号，根据所述引导信号控制所述无人机在预设降落点处降落。

在本发明实施例中，传感器设置于无人机上，用于接收引导降落信标发送的信号；传感器在接收到输入传感器的信号时，输出引号信号，并发送至处理器，其中引导信号可以是模拟信号，处理器在接收到引导信号后，控制无人机按照预设的方式下降至降落点，具体地，传感器种类可以根据引导降落信标的种类而定，或者无人机上可以设置多个不同种类的传感器，具体情况可以依据实际情况而定。

在实际应用过程中，例如：引导降落信标可以使用红外信标，则传感器需要使用红外传感器；红外信标可以设置于降落点上，由于红外信标发出的为红外信号，当红外信标沿垂直于地方方向上方发送红外信号时，无人机只有行驶到红外信标上方，红外传感器才可以接收到红外信号，进而实现精准引导无人机下降的过程。

在本发明实施例的技术方案中，首先在检测到图像中包含引导降落信标时，控制无人机到达目标区域，通过传感器检测引导降落信标的信号的方式，控制无人机降落，实现无人机精准降落。与此同时，由于引导降落信标的位置固定，所以利用引导降落信标对无人机进行引导降落，能够避免因降落点的空间地形复杂，出现无人机无法准确降落的问题。

另一方面，发明人在实际应用过程中发现，随着无人机飞行高度的增加，可能因为各种环境因素(大雾天气，遮挡物等等)，导致无人机在高空中捕捉到引导降落信标，基于此，在本发明的又一实施例中，还提供了一种无人机降落方法，步骤S102，检测到所述图像中是否包含引导降落信标的图像的步骤，如图2所示，包括：

步骤S201：获取所述无人机所在位置的环境信息；

在本发明实施例中，环境信息是指无人机周围的环境信息，例如：能见度、周围湿度信息、天气信息等等能够反映环境特征的信息。

步骤S202：获取与所述环境信息对应的所述引导降落信标识别模型；

在本发明实施例通过引入环境信息的概念，设置不同环境信息对应的引导降落信标识别模型，以便在不同环境中都能够快速准确的检测出引导降落信标，进一步地，如图3所示，所述引导降落信标识别模型的建立过程，包括：

步骤S301：获取多个样本图像；

在本发明实施例中，多个所述样本图像均在相同的环境下采集得到，所述样本图像中包含预先标注的对象框，所述对象框中包含引导降落信标的图像。

步骤S302：利用所述样本图像和所述引导降落信标的图像对引导降落信标识别模型进行训练，直至所述引导降落信标识别模型输出结果的准确度高于预设阈值；

在本发明实施例中，有针对性地，使用相同环境下采集的样本图像和在样本图像上标记出的引导降落信标的图像对引导降落信标识别模型进行训练，直至所述引导降落信标识别模型输出结果的准确度高于预设阈值，模型收敛，训练结束。

步骤S303：获取与所述样本图像对应的环境信息；

步骤S304：建立所述环境信息和所述引导降落信标识别模型之间的对应关系。

在实际应用中，无人机可能代替工作人员去更多高危区域工作，并完成降落投放等一系列工作，所以面对不同的环境训练不同的引导降落信标识别模型，能够使无人机适用于更多应用场景；增加无人机普适性的同时，本发明实施例基于环境信息分类采集样本图像，并训练模型，能够使无人机适用于更多复杂的环境，保证了无人机能够快速从采集的图像中检测到引导降落信标。

步骤S203：将所述图像输入到所述引导降落信标识别模型，利用所述引导降落信标识别模型检测所述图像中是否包含引导降落信标的图像。

本发明实施例基于环境信息分类采集样本图像，并训练模型，能够使无人机适用于更多复杂的环境，进而能够保证无人机降落过程的成功，增强了无人机自动降落程序的鲁棒性，防治无人机出现宕机的情况，提高无人机的安全系数。

在本发明实施例中，提供了一种根据图像确定目标姿态调整信息的具体实施方式，如图4所示，步骤S103，根据所述图像确定目标姿态调整信息的步骤，包括：

步骤S401：根据所述图像确定所述无人机的飞行高度调整值；

在本发明实施例中，首先可以根据图像计算无人机的飞行高度调整值，其中，飞行高度调整值是指目标高度值与当前高度值的差。在一种具体地实施方式中，通过获取与所述图像对应的飞行高度，所述飞行高度是通过所述无人机上的距离传感器采集得到，将所述飞行高度确定为所述飞行高度调整值。

在本发明实施例中，采集的图像可以存储至数据库中，且在存储采集的图像时，还可以将距离传感器采集到的飞行高度与该图像关联存储，以便后续获取到图像时，可以确定采集图像时无人机的飞行高度。由于距离传感器采集到的飞行高度是无人机与地面的相对距离，即无人机需要下降的高度，所以可以直接将飞行高度确定为飞行高度调整值。

步骤S402：根据所述图像确定所述无人机的水平方向调整值；

在本发明实施例中，在确定无人机的飞行高度调整值之后，还可以根据图像计算无人机的水平方向调整值，其中，水平方向调整值是指水平方向上目标无人机地点与当前无人机地点的差。在一种具体地实施方式中，无人机上的图像采集装置正对地面，首先通过计算引导降落信标的图像中心点与图像中心点之间的距离，即确定无人机与引导降落信标的水平方向上的差异；然后确定计算图像中的距离与引导降落信标的比例，获取图像采集装置采集图像时的焦距参数和引导降落信标的实际尺寸；最后根据焦距参数、飞行高度、比例以及引导降落信标的实际尺寸计算水平方向调整值。

步骤S403：根据所述无人机的飞行高度调整值和水平方向调整值确定所述目标姿态调整信息。

在本发明实施例中，目标姿态调整信息中可以包含无人机的飞行高度调整值和水平方向调整值，本发明实施例利用机器视觉的原理，对图像进行分析，利用图像中引导降落信标与图像中心点的相对位置关系和镜头焦距参数以及飞行高度即可计算出目标姿态调整信息，进而实现无人机自动行驶至目标区域的目的。

在无人机到达目标区域后，即可通过预先设置于降落点处的引导降落信标发送的信号，进行降落。具体地，引导信标可以包括：红外信标，红外信标设置于预设降落点上且沿垂直方向发送引导信号，步骤S105中，根据引导信号控制无人机在预设降落点处降落的步骤，如图5所示，包括：

步骤S501：控制所述无人机沿垂直于地方方向下降预设高度；

步骤S502：判断是否再次接收到所述传感器检测到所述引导降落信标发送的信号时输出的引导信号，

若是，则重复执行步骤S501，直至所述无人机在预设降落点处降落；

若否，则重复执行步骤S101，直至所述无人机在预设降落点处降落。

在本发明实施例中，预设高度是人为预先设置的，由于无人机是沿着红外信号发射方向下降，所以当再次接收到传感器检测到引导降落信标发送的信号时输出的引导信号时，可以控制无人机沿垂直于地方方向下降预设高度；当未接收到传感器检测到引导降落信标发送的信号时输出的引导信号时，代表无人机偏离理想下降轨道，即重新执行步骤S101，具体工作过程可以参照上述实施例，此处便不再赘述。

本发明实施例通过设置预设高度，达到无人机每下降一点就检测是否接收到传感器检测到引导降落信标发送的信号时输出的引导信号的目的，以使得无人机在下降过程中，能够不偏离理想的轨道，进而实现精准降落的目的。

在本发明实施例中，如图6所示，所述方法还包括：

若未接收到传感器检测到所述引导降落信标发送的信号时输出的引导信号时，步骤S601，获取所述无人机上的定位装置采集的无人机位置坐标；

在本发明实施例中定位装置可以使GPS定位装置，用于实时采集无人机的位置坐标。

步骤S602：根据所述位置坐标和所述降落区域坐标确定飞行指令；

在本发明实施例中，所述降落区域坐标可以指包含降落点的一定范围的区域，具体地，可以距离位置坐标最近的所述降落区域边缘的坐标，进而确定无人机的行驶方向与行驶距离，以使无人机行驶至降落区域。

步骤S603：控制所述无人机的驱动装置执行所述飞行指令；

在本发明实施例中，驱动装置是设置于无人机上用于控制无人机行驶的装置，在实际应用中，驱动装置可以是电机，处理器可以先根据目标姿态调整信息生成飞行指令，再将飞行指令发送至电机，使电机控制无人机行驶至下一位置。

步骤S604，跳转执行步骤S101。

在本发明实施例中，处理器如果未接收到传感器检测到所述引导降落信标发送的信号时输出的引导信号，无人机可能不位于降落区域内，所以通过GPS定位的方式，控制无人机重新行驶至降落区域后，执行步骤S101，具体工作过程可以参照上述实施例，此处便不再赘述。

在本发明的又一实施例中，还提供一种电子设备，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现方法实施例所述的无人机降落方法。

本发明实施例提供的电子设备，处理器通过执行存储器上所存放的程序实现了在检测到图像中包含引导降落信标时，控制无人机到达目标区域，通过传感器检测引导降落信标的信号的方式，控制无人机降落，实现无人机精准降落，与此同时，由于引导降落信标的位置固定，所以利用引导降落信标对无人机进行引导降落，能够避免因降落点的空间地形复杂，出现无人机无法准确降落的问题。

上述电子设备提到的通信总线1140可以是外设部件互连标准(PeripheralComponentInterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(ExtendedIndustryStandardArchitecture，简称EISA)总线等。该通信总线1140可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口1120用于上述电子设备与其他设备之间的通信。

存储器1130可以包括随机存取存储器(RandomAccessMemory，简称RAM)，也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述的处理器1110可以是通用处理器，包括中央处理器(CentralProcessingUnit，简称CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignalProcessing，简称DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

在本发明的又一实施例中，还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有无人机降落方法的程序，所述无人机降落方法的程序被处理器执行时实现方法实施例所述的无人机降落方法的步骤。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘SolidStateDisk(SSD))等。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种无人机降落方法，应用于无人机中的处理器上，其特征在于，所述方法包括：

控制图像采集装置采集降落区域的图像；

检测所述图像中是否包含引导降落信标的图像；

若检测到所述图像中包含所述引导降落信标的图像，根据所述图像确定目标姿态调整信息；

根据所述目标姿态调整信息控制所述无人机的驱动装置，以使所述无人机到达目标区域；

若接收到传感器检测到所述引导降落信标发送的信号时输出的引导信号，根据所述引导信号控制所述无人机在预设降落点处降落。

2.根据权利要求1所述的无人机降落方法，其特征在于，所述检测到所述图像中是否包含引导降落信标的图像，包括如下步骤：

获取所述无人机所在位置的环境信息；

获取与所述环境信息对应的引导降落信标识别模型；

将所述图像输入到所述引导降落信标识别模型，利用所述引导降落信标识别模型检测所述图像中是否包含引导降落信标的图像。

3.根据权利要求2所述的无人机降落方法，其特征在于，所述引导降落信标识别模型的建立过程，包括：

获取多个样本图像，多个所述样本图像均在相同的环境下采集得到，所述样本图像中包含预先标注的对象框，所述对象框中包含引导降落信标的图像；

利用所述样本图像和所述引导降落信标的图像对引导降落信标识别模型进行训练，直至所述引导降落信标识别模型输出结果的准确度高于预设阈值；

获取与所述样本图像对应的环境信息；

建立所述环境信息和所述引导降落信标识别模型之间的对应关系。

4.根据权利要求1所述的无人机降落方法，其特征在于，所述根据所述图像确定目标姿态调整信息，包括如下步骤：

根据所述图像确定所述无人机的飞行高度调整值；

根据所述图像确定所述无人机的水平方向调整值；

根据所述无人机的飞行高度调整值和水平方向调整值确定所述目标姿态调整信息。

5.根据权利要求4所述的无人机降落方法，其特征在于，所述根据所述图像确定所述无人机的飞行高度调整值，包括如下步骤：

获取与所述图像对应的飞行高度，所述飞行高度是通过所述无人机上的距离传感器采集得到；

将所述飞行高度确定为所述飞行高度调整值。

6.根据权利要求5所述的无人机降落方法，其特征在于，所述根据所述图像确定所述无人机的水平方向调整值，包括如下步骤：

计算所述引导降落信标的图像中心点与所述图像中心点之间的距离；

计算所述图像中的所述距离与所述引导降落信标的比例；

获取所述图像采集装置采集所述图像时的焦距参数和所述引导降落信标的实际尺寸；

根据所述焦距参数、所述飞行高度、所述比例以及所述引导降落信标的实际尺寸计算所述水平方向调整值。

7.根据权利要求1所述的无人机降落方法，其特征在于，所述引导降落信标包括：红外信标，所述红外信标设置于所述预设降落点上且沿垂直方向发送所述引导信号，根据所述引导信号控制所述无人机在预设降落点处降落的步骤，包括：

控制所述无人机沿垂直于地方方向下降预设高度；

若再次接收到所述传感器检测到所述引导降落信标发送的信号时输出的引导信号，执行控制所述无人机沿垂直于地方方向下降预设高度的步骤，直至所述无人机在预设降落点处降落。

8.根据权利要求1所述的无人机降落方法，其特征在于，所述方法还包括：

若未接收到传感器检测到所述引导降落信标发送的信号时输出的引导信号，获取所述无人机上的定位装置采集的无人机位置坐标；

根据所述位置坐标和降落区域坐标确定飞行指令；

控制所述无人机的驱动装置执行所述飞行指令；

执行控制图像采集装置采集降落区域的图像的步骤。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至8任一项所述的一种无人机降落方法。

10.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其特征在于，所述程序代码使所述处理器执行所述权利要求1至8任一所述的一种无人机降落方法。

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