CN111123965A - 一种面向飞行器控制的体感操作方法及操作平台 - Google Patents
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Abstract
本申请属于本申请属于无人飞行器控制技术领域，特别涉及一种面向飞行器控制的体感操作方法及操作平台，面向飞行器控制的体感操作方法，包括如下步骤：获取操作者的当前姿态动作数据；将所述当前姿态动作数据与预先存储的预定姿态动作数据进行匹配，且不同的预定姿态动作数据对应不同的无人机操作控制指令；将匹配后的预定姿态动作数据所对应的无人机操作控制指令发送至无人机。本申请的面向飞行器控制的体感操作方法及操作平台，接口通用开放，可面向多类的无人飞行器，尤其面向大型固定翼无人机的地面维护和场站调度，可以大大提高地勤人员操作效率。
Description
技术领域
本申请属于无人飞行器控制技术领域，特别涉及一种面向飞行器控制的体感操作方法及操作平台。
背景技术
飞行器的控制与飞行闭环流程涉及的相关方较多，效率不高。如何快速控制飞行器在场内完成滑行、停止、转弯以及自检测等功能是待解决是问题。
发明内容
为了解决上述技术问题至少之一，本申请提供了一种面向飞行器控制的体感操作方法及操作平台。
第一方面，本申请公开了一种面向飞行器控制的体感操作方法，包括如下步骤：
步骤一、获取操作者的当前姿态动作数据；
步骤二、将所述当前姿态动作数据与预先存储的预定姿态动作数据进行匹配，且不同的预定姿态动作数据对应不同的无人机操作控制指令；
步骤三、将匹配后的预定姿态动作数据所对应的无人机操作控制指令发送至无人机。
根据本申请的至少一个实施方式，在所述步骤一中，包括：
步骤1.1、获取操作者的图像数据；
步骤1.2、提取所述图像数据中的姿态关键特征点数据；
步骤1.3、根据所述姿态关键特征点生成对应的姿态动作数据。
根据本申请的至少一个实施方式，在所述步骤1.2中，是提取所述图像数据中的操作者的双手轨迹点数据；以及
在所述步骤二中，所述预先存储的预定姿态动作数据是与操作者手势相关的动作数据，其对应的无人机操作控制指令包括向前运动指令、向后运动指令、向左运动指令、向右运动指令、上升指令、下降指令、顺时针旋转指令、逆时针旋转指令以及停止指令。
根据本申请的至少一个实施方式，在所述步骤一之前，还包括：
获取操作者的位置信息和颜色信息，以对操作者进行身份识别，当身份识别通过后，再进行步骤一。
根据本申请的至少一个实施方式，在所述步骤一之前，还包括：
将预先存储的预定姿态动作数据采用xml文件进行记录，其中，一个保存样本模板的xml数据库文件包括根节点手势库，其保存了多个手势，手势又是由多条轨迹组成，一个轨迹是有多个轨迹坐标点组成；
将xml文件转换成二进制的model文件。
第二方面，本申请还公开了一种面向飞行器控制的体感操作平台，包括：
姿态获取设备，用于获取操作者的当前姿态动作数据；
姿态动作数据库，用于存储预定姿态动作数据，且不同的预定姿态动作数据对应不同的无人机操作控制指令；
指令发送设备，用于向无人机发送控制指令；
处理器，用于将所述当前姿态动作数据与预先存储的预定姿态动作数据进行匹配，并将匹配后的预定姿态动作数据所对应的无人机操作控制指令通过所述指令发送设备发送至无人机。
根据本申请的至少一个实施方式，所述姿态获取设备包括：
图像获取模块，用于获取操作者的图像数据；
特征点提取模块，用于提取所述图像数据中的姿态关键特征点数据；
姿态动作生成模块，用于根据所述姿态关键特征点生成对应的姿态动作数据。
根据本申请的至少一个实施方式，所述特征点提取模块用于提取所述图像数据中的操作者的双手轨迹点数据；以及
所述姿态动作数据库中的预定姿态动作数据是与操作者手势相关的动作数据，其对应的无人机操作控制指令包括向前运动指令、向后运动指令、向左运动指令、向右运动指令、上升指令、下降指令、顺时针旋转指令、逆时针旋转指令以及停止指令。
根据本申请的至少一个实施方式，所述图像获取模块还用于获取操作者的位置信息和颜色信息；
所述处理器还用于根据操作者的位置信息和颜色信息对操作者进行身份识别。
根据本申请的至少一个实施方式，所述姿态动作数据库中，是先将预先存储的预定姿态动作数据采用xml文件进行记录，其中，一个保存样本模板的xml数据库文件包括根节点手势库，其保存了多个手势，手势又是由多条轨迹组成，一个轨迹是有多个轨迹坐标点组成；
之后，再将xml文件转换成二进制的model文件。
本申请至少存在以下有益技术效果：
本申请的面向飞行器控制的体感操作方法及操作平台，接口通用开放，可面向多类的无人飞行器，尤其面向大型固定翼无人机的地面维护和场站调度，可以大大提高地勤人员操作效率。
附图说明
图1是本申请面向飞行器控制的体感操作方法中一实施例的交互控制流程图；
图2是本申请面向飞行器控制的体感操作方法中model文件结构体的示意图；
图3是本申请面向飞行器控制的体感操作方法中FeatureHeader结构体和Feature结构体的示意图；
图4是本申请面向飞行器控制的体感操作方法中model文件格式协议示意图。
具体实施方式
为使本申请实施的目的、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更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动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。下面结合附图对本申请的实施例进行详细说明。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请保护范围的限制。
本发明的目的就是利用飞行器的光学传感器平台结合开放式的体感手势SDK，通过SDK开发相关的前端控制装置，包括手环、眼镜等，实现人员地面的体感动作及手势控制无人机滑行、停止、转弯、各类设备工作及自检测。
具体地，下面结合附图1-图4对本申请的面向飞行器控制的体感操作方法及操作平台做进一步详细说明。
第一方面，本申请公开了一种面向飞行器控制的体感操作方法，包括如下步骤：
步骤一、获取操作者的当前姿态动作数据。
需要说明的是，在步骤一之前，还可以包括数据库建立步骤；具体地，以建立模版手势库为例，首先第一点就是要设计几种已经可以实际使用的手势，并把手势的特征轨迹点记录下来。考虑到易于理解和易于扩展手势库的使用场景，手势库数据使用xml文件来记录，即xml的根节点手势库(gestureLib)保存了多个手势(gesture)，手势又是由多条轨迹(stroke)组成，一个轨迹是有多个轨迹坐标点(point)组成，如此就构建了一个保存样本模板的xml数据库文件。
构建xml文件的一个显著的优点就是文件易于理解，易于编辑，可读性高。但是对于大量数据的解析会比较缓慢，且文件格式复杂，如果读取到内存中会占据大量不必要的格式标签信息，因此对于读取到内存中的模板文件信息，定义了一个协议规范，将xml文件转换成二进制的model文件，用以缩减内存存储消耗。
model文件的协议规范：首先定义了一个ModelHeader，用来保存模板文件的基本信息，其结构体定义参见图2所示。
其中，各个变量的意义是：
sign：模板文件的标志，是一个字符串，用来标识模板文件，默认为“SGR”，是简单手势识别(simple gesture recognizer)的意思；
ver：模板文件的版本号，用来标识模板文件的版本；
type：模板文件的类型；
width：手势轨迹的默认宽度；
height：手势轨迹的默认高度；
pointDist：手势轨迹之间默认的距离差值，用以方便把轨迹稀疏化或者补全离散轨迹的临界阈值。
count：模板文件中已经定义了的手势个数。
然后对于各个手势，定义了一个UTF-8字符来标识手势轨迹的信息，称为手势标识码，比如，用○(UTF-8编码为○)来标识圆圈手势。在程序设计中定义FeatureHeader和Feature结构体与各个手势对应，FeatureHeader结构体中存储了各个手势的基本信息，而Feature结构体中定义了手势的内容，包括手势坐标点的信息。它们的结构体定义参见图3所示。
其中word表示手势轨迹的标识码；trackCount标识一个手势中包含的轨迹数目，一般而言手势轨迹数目只有一条，但是例如对于与“×”对应的手势轨迹，可以看成需要两条轨迹来确定手势信息，所以需要定义一个trackCount变量，以保证程序可扩展性；FeatureHeader中的count和Feature中的feature.size()是一致的，Feature.feature中存储的是各个手势轨迹的特征点坐标信息，具体内容是，将各个手势轨迹的特征点坐标的x值和y值拆分开来，依次按序保存到Feature.feature这个动态数组中。
进一步，参见图4所示，定义的model文件格式协议，一个model文件在头部会***一个ModelHeader，占据18个字节，然后根据手势库xml文件中手势的个数s，依次***s个FeatureHeader和s个features字段，其中一个FeatureHeader占据12个字节，features所占据的空间由手势确定的特征点坐标个数决定，如果特征点坐标个数是k，那么features所占据的空间就是k*8字节(x数值和y数值会分开来，因此是4B+4B＝8B)。
进一步，在步骤一之前，除了可以包括上述数据库建立步骤，还可以包括操作者身份识别步骤，具体是：获取操作者的位置信息和颜色信息，以对操作者进行身份识别。
并且，一般情况下，操作者很少有大范围的剧烈运动。基于这个事实，操作者身份可以通过他们的位置来辨别，并且，为了防止意外情况导致的混淆，当操作者所在位置较近时，选择字典学习和稀疏表示的方法来判别操作者的身份。
进一步，上述的步骤一又可以进一步包括：
步骤1.1、获取操作者的图像数据；
步骤1.2、提取所述图像数据中的姿态关键特征点数据；
其中，优选是提取所述图像数据中的操作者的双手轨迹点数据，则上述数据库建立具体为手势数据库建立，且其中预先存储的预定姿态动作数据对应的无人机操作控制指令包括向前运动指令，向后运动指令，向左运动指令(轮)，向右运动指令(轮)，上升指令(升降舵舵面检查)，下降指令(升降舵舵面检查)，顺时针旋转指令(副翼右坡度检查)，逆时针旋转指令(左坡度坡度检查)和停止指令(终止当前操作)。
步骤1.3、根据所述姿态关键特征点生成对应的姿态动作数据。
步骤二、将所述当前姿态动作数据与预先存储的预定姿态动作数据进行匹配，且不同的预定姿态动作数据对应不同的无人机操作控制指令(飞控指令)。
其中，根据上述九种对应的手势动作，为了获取手势图像，***可以同时获取每个像素点的颜色信息和深度信息，给接下来的手势识别工作带来了极大的方便，并设计一种鲁棒性较好的手势识别算法。
具体地，手势识别算法可以包括如下步骤：
(1)1)输入：当前摄像头图像I；
1)：获取双手位置；
2)：计算当前帧图像的双手位置与上一帧之间的偏差；
3)：if对应某个手势的位置偏差大于预设的阈值；
将对应的手势标志计数值加1；
else
将对应的手势标志计数值置0；
end if
4)：if某个手势标志计数值超过预设阈值；
将对应的手势标志位置为TRUE；
else
将对应的手势标志位置为FALSE；
end if
5)：更新所有手势标志位；
输出：手势标志位集。
步骤三、将匹配后的预定姿态动作数据所对应的无人机操作控制指令发送至无人机。
综上所述，本发明面向飞行器控制的体感操作方法，技术成熟度高，同时接口通用开放，可基于平台提供的SDK开发多种飞行器的便捷控制装置，包括平板、手环、VR眼镜，可面向多类的飞行器(固定翼、旋翼)，尤其面向大型固定翼无人机的地面维护和场站调度，可以大大提高地勤人员操作效率。
第二方面，本申请还公开了一种面向飞行器控制的体感操作平台，包括姿态获取设备、姿态动作数据库、指令发送设备以及处理器。
姿态获取设备，用于获取操作者的当前姿态动作数据。
具体地，在一些优选实施例中，优选姿态获取设备进一步包括图像获取模块、特征点提取模块以及姿态动作生成模块。
图像获取模块(例如摄像头)用于获取操作者的图像数据；特征点提取模块用于提取所述图像数据中的姿态关键特征点数据；姿态动作生成模块用于根据所述姿态关键特征点生成对应的姿态动作数据。
并且，优选特征点提取模块用于提取所述图像数据中的操作者的双手轨迹点数据。
姿态动作数据库用于存储预定姿态动作数据，且不同的预定姿态动作数据对应不同的无人机操作控制指令。
具体地，优选姿态动作数据库中的预定姿态动作数据是与操作者手势相关的动作数据，其对应的无人机操作控制指令包括向前运动指令、向后运动指令、向左运动指令、向右运动指令、上升指令、下降指令、顺时针旋转指令、逆时针旋转指令以及停止指令。
指令发送设备用于向无人机发送控制指令。
处理器用于将所述当前姿态动作数据与预先存储的预定姿态动作数据进行匹配，并将匹配后的预定姿态动作数据所对应的无人机操作控制指令通过所述指令发送设备发送至无人机。
同样的，上述图像获取模块还用于获取操作者的位置信息和颜色信息；处理器还用于根据操作者的位置信息和颜色信息对操作者进行身份识别。
并且，姿态动作数据库中的数据格式与上述面向飞行器控制的体感操作方法一致，此处不再赘述。
综上，本发明面向飞行器控制的体感操作平台，技术成熟度高，同时接口通用开放，可基于平台提供的SDK开发多种飞行器的便捷控制装置，包括平板、手环、VR眼镜，可面向多类的飞行器(固定翼、旋翼)，尤其面向大型固定翼无人机的地面维护和场站调度，可以大大提高地勤人员操作效率。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请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申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种面向飞行器控制的体感操作方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、获取操作者的当前姿态动作数据；
步骤二、将所述当前姿态动作数据与预先存储的预定姿态动作数据进行匹配，且不同的预定姿态动作数据对应不同的无人机操作控制指令；
步骤三、将匹配后的预定姿态动作数据所对应的无人机操作控制指令发送至无人机。
2.根据权利要求1所述的面向飞行器控制的体感操作方法，其特征在于，在所述步骤一中，包括：
步骤1.1、获取操作者的图像数据；
步骤1.2、提取所述图像数据中的姿态关键特征点数据；
步骤1.3、根据所述姿态关键特征点生成对应的姿态动作数据。
3.根据权利要求2所述的面向飞行器控制的体感操作方法，其特征在于，在所述步骤1.2中，是提取所述图像数据中的操作者的双手轨迹点数据；以及
在所述步骤二中，所述预先存储的预定姿态动作数据是与操作者手势相关的动作数据，其对应的无人机操作控制指令包括向前运动指令、向后运动指令、向左运动指令、向右运动指令、上升指令、下降指令、顺时针旋转指令、逆时针旋转指令以及停止指令。
4.根据权利要求3所述的面向飞行器控制的体感操作方法，其特征在于，在所述步骤一之前，还包括：
获取操作者的位置信息和颜色信息，以对操作者进行身份识别，当身份识别通过后，再进行步骤一。
5.根据权利要求3所述的面向飞行器控制的体感操作方法，其特征在于，在所述步骤一之前，还包括：
将预先存储的预定姿态动作数据采用xml文件进行记录，其中，一个保存样本模板的xml数据库文件包括根节点手势库，其保存了多个手势，手势又是由多条轨迹组成，一个轨迹是有多个轨迹坐标点组成；
将xml文件转换成二进制的model文件。
6.一种面向飞行器控制的体感操作平台，其特征在于，包括：
姿态获取设备，用于获取操作者的当前姿态动作数据；
姿态动作数据库，用于存储预定姿态动作数据，且不同的预定姿态动作数据对应不同的无人机操作控制指令；
指令发送设备，用于向无人机发送控制指令；
处理器，用于将所述当前姿态动作数据与预先存储的预定姿态动作数据进行匹配，并将匹配后的预定姿态动作数据所对应的无人机操作控制指令通过所述指令发送设备发送至无人机。
7.根据权利要求6所述的面向飞行器控制的体感操作平台，其特征在于，所述姿态获取设备包括：
图像获取模块，用于获取操作者的图像数据；
特征点提取模块，用于提取所述图像数据中的姿态关键特征点数据；
姿态动作生成模块，用于根据所述姿态关键特征点生成对应的姿态动作数据。
8.根据权利要求7所述的面向飞行器控制的体感操作方法，其特征在于，所述特征点提取模块用于提取所述图像数据中的操作者的双手轨迹点数据；以及
所述姿态动作数据库中的预定姿态动作数据是与操作者手势相关的动作数据，其对应的无人机操作控制指令包括向前运动指令、向后运动指令、向左运动指令、向右运动指令、上升指令、下降指令、顺时针旋转指令、逆时针旋转指令以及停止指令。
9.根据权利要求7所述的面向飞行器控制的体感操作方法，其特征在于，所述图像获取模块还用于获取操作者的位置信息和颜色信息；
所述处理器还用于根据操作者的位置信息和颜色信息对操作者进行身份识别。
10.根据权利要求7所述的面向飞行器控制的体感操作方法，其特征在于，所述姿态动作数据库中，是先将预先存储的预定姿态动作数据采用xml文件进行记录，其中，一个保存样本模板的xml数据库文件包括根节点手势库，其保存了多个手势，手势又是由多条轨迹组成，一个轨迹是有多个轨迹坐标点组成；
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20200508 |