CN111813148B - 一种无人机降落方法、***、设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无人机降落方法、***、设备和存储介质，涉及无人机和移动平台，包括：根据获取的所述移动平台的第一位置信息和所述无人机的第二位置信息，确定所述移动平台与所述无人机的第一坐标位置差；根据所述第一坐标位置差移动所述无人机，直至所述第一坐标位置差小于预设距离阈值；所述移动平台设置有多个跟踪标签；获取所述多个跟踪标签的跟踪标签图像；根据所述跟踪标签图像判断所述移动平台的运动姿态是否满足预设降落条件；当所述移动平台的运动姿态满足所述预设降落条件时，启动所述无人机的降落程序，使所述无人机降落到所述移动平台。从而保证在无人机在降落过程中不会发生倾覆，提高了降落安全性，减少不必要的财产损失。

Description

一种无人机降落方法、***、设备和存储介质

技术领域

本发明涉及无人机控制技术领域，尤其涉及一种无人机降落方法、***、设备和存储介质。

背景技术

随着无人机相关技术不断完善，无人机航拍领域日趋饱和，但是无人机在物流配送、海上救援、电力巡检和边防巡逻等领域相对起步较晚，在上述应用中，物流配送和海上救援对时效性要求较高。而在现有应用中，往往需要飞手停下物流配送车或巡逻车，手动操控无人机停在空旷区域，然后手工将无人机搬上车，这种做法极大地降低了时效性。

为此，现有技术中的无人机降落方案通常首先依靠无人机和移动平台的GPS位置信息使无人机飞抵移动平台附近，在此基础上，采用计算机视觉技术准确定位移动平台的位置，从而达到精准降落的目的。

而上述计算机视觉技术定位移动平台位置的方法通常是在移动平台上贴上AprilTag标签，利用计算机视觉分析AprilTag标签实时得到无人机与移动平台的相对位置信息，但是不能直接得出移动平台的运动速度与姿态信息。当移动平台处于倾斜状态时，无人机强行降落将发生倾覆事故，导致无人机损坏，造成资源的浪费，同时也可能造成安全隐患。

发明内容

本发明提供了一种无人机降落方法、***、设备和存储介质，解决了现有技术中由于移动平台的姿态影响，导致无人机的降落安全性较低的技术问题。

本发明提供的一种无人机降落方法，涉及无人机和移动平台，所述方法包括：

根据获取的所述移动平台的第一位置信息和所述无人机的第二位置信息，确定所述移动平台与所述无人机的第一坐标位置差；

根据所述第一坐标位置差移动所述无人机，直至所述第一坐标位置差小于预设距离阈值；所述移动平台设置有多个跟踪标签；

获取所述多个跟踪标签的跟踪标签图像；

根据所述跟踪标签图像判断所述移动平台的运动姿态是否满足预设降落条件；

当所述移动平台的运动姿态满足所述预设降落条件时，启动所述无人机的降落程序，使所述无人机降落到所述移动平台。

可选地，还涉及服务器，所述根据获取的所述移动平台的第一位置信息和所述无人机的第二位置信息，确定所述移动平台与所述无人机的第一坐标位置差的步骤，包括：

通过所述服务器实时获取所述移动平台的第一位置信息；

通过所述服务器按Mavlink协议转发所述第一位置信息到所述无人机；

通过所述无人机采用所述第一位置信息和所述无人机的第二位置信息，确定所述移动平台与所述无人机的第一坐标位置差。

可选地，所述无人机包括PID控制器，所述根据所述第一坐标位置差移动所述无人机，直至所述第一坐标位置差小于预设距离阈值的步骤，包括：

输入所述第一坐标位置差到所述PID控制器；

通过所述PID控制器计算所述无人机的移动参数；所述移动参数包括所述无人机的移动速度和移动方向；

控制所述无人机按所述移动方向和所述移动速度进行移动，直至所述第一坐标位置差小于预设距离阈值。

可选地，所述根据所述跟踪标签图像判断所述移动平台的运动姿态是否满足预设降落条件的步骤，包括：

通过服务器使用计算机视觉技术从所述跟踪标签图像中确定所述移动平台的姿态信息；

基于所述姿态信息计算所述移动平台的姿态角变化率和姿态角；

当所述姿态角变化率小于预设变化率阈值且所述姿态角的绝对值小于预设姿态角阈值时，判定所述移动平台的运动姿态满足预设降落条件；

当所述姿态角变化率大于或等于预设变化率阈值，和/或，所述姿态角的绝对值大于或等于所述预设姿态角阈值时，判定所述移动平台的运动姿态不满足预设降落条件。

可选地，所述当所述移动平台的运动姿态满足所述预设降落条件时，启动所述无人机的降落程序，使所述无人机降落到所述移动平台的步骤，包括：

当所述移动平台的运动姿态满足所述预设降落条件时，调整所述无人机的当前速度；

判断所述无人机的当前速度与所述移动平台的当前速度是否相等；

当所述无人机的当前速度与所述移动平台的当前速度相等时，确定所述无人机降落到所述移动平台。

可选地，所述当所述移动平台的运动姿态满足所述预设降落条件时，调整所述无人机的当前速度的步骤，包括：

当所述移动平台的运动姿态满足所述预设降落条件时，获取所述无人机的第一速度信息；

计算所述无人机与所述移动平台当前时刻的第二坐标位置差；

根据所述第一速度信息和所述第二坐标位置差，计算所述移动平台的当前速度；

将所述第二坐标位置差输入到所述PID控制器中，通过所述PID控制器计算所述无人机的速度控制量；

采用所述速度控制量调整所述无人机的当前速度。

可选地，所述方法还包括：

当所述移动平台的运动姿态不满足所述预设降落条件时，移动所述无人机，使所述第一坐标位置差小于所述预设距离阈值；

返回所述根据所述跟踪标签图像判断所述移动平台的运动姿态是否满足预设降落条件的步骤。

本发明还提供了一种无人机降落***，涉及无人机和移动平台，所述***包括：

第一坐标位置差确定模块，用于根据获取的所述移动平台的第一位置信息和所述无人机的第二位置信息，确定所述移动平台与所述无人机的第一坐标位置差；

移动模块，用于根据所述第一坐标位置差移动所述无人机，直至所述第一坐标位置差小于预设距离阈值；所述移动平台设置有多个跟踪标签；

跟踪标签图像获取模块，用于获取获取所述多个跟踪标签的跟踪标签图像；

运动姿态判断模块，用于根据所述跟踪标签图像判断所述移动平台的运动姿态是否满足预设降落条件；

降落模块，用于当所述移动平台的运动姿态满足所述预设降落条件时，启动所述无人机的降落程序，使所述无人机降落到所述移动平台。

本发明还提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；

所述存储器，用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

所述处理器，用于根据所述程序代码中的指令执行上述的无人机降落方法。

本发明还提供了一种可读性存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器执行时实现上述的无人机降落方法。：

从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：

在本发明实施例中，通过获取移动平台的第一位置信息和无人机的第二位置信息，计算移动平台与无人机之间的第一坐标位置差；再根据所述第一坐标位置差移动无人机飞行到所述移动平台的附近，使所述第一坐标位置差小于预设距离阈值；通过无人机搭载的摄像头获取设置在移动平台上的跟踪标签图像，基于跟踪标签图像判断所述移动平台的运动姿态是否满足预设降落条件，若是满足则启动所述无人机的降落程序，使所述无人机降落到所述移动平台上。从而解决现有技术中由于移动平台的姿态影响，导致无人机的降落安全性较低的技术问题，保证了在无人机在降落过程中不会发生倾覆，提高了降落安全性，进而避免不必要的财产损失。

附图说明

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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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它的附图。

图1为本发明实施例提供的一种无人机降落方法的步骤流程图；

图2为本发明可选实施例提供的一种无人机降落方法的步骤流程图；

图3为本发明实施例的移动平台处于上坡状态的示意图；

图4为本发明实施例提供的一种无人机降落方法的过程示意图；

图5为本发明实施例中判断所述移动平台的运动姿态是否满足预设降落条件的步骤流程图；

图6为本发明实施例提供的一种无人机降落方法的降落程序的步骤流程图；

图7为本发明实施例提供的一种无人机降落***的结构框图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种无人机降落方法、***、设备和存储介质，用于解决现有技术中由于移动平台的姿态影响，导致无人机的降落安全性较低的技术问题。

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，图1为本发明实施例提供的一种无人机降落方法的步骤流程图。

本发明提供的一种无人机降落方法，涉及无人机和移动平台，所述方法包括：

步骤101，根据获取的所述移动平台的第一位置信息和所述无人机的第二位置信息，确定所述移动平台与所述无人机的第一坐标位置差；

在本发明实施例中，为使无人机能够迅速移动到移动平台的附近，以确保降落过程的顺利进行，需要获取移动平台的第一位置信息和所述无人机的第二位置信息，根据两者位置信息之差，确定移动平台与所述无人机的第一坐标位置差。

步骤102，根据所述第一坐标位置差移动所述无人机，直至所述第一坐标位置差小于预设距离阈值；

在得知所述移动平台和所述无人机的第一坐标位置差后，即可根据第一坐标位置差为所述无人机设定移动路径规划，移动所述无人机。而为了后续防止当所述无人机移动到所述移动平台时，移动平台由于颠簸等因素导致的姿态不稳，当所述第一坐标位置差小于预设距离阈值时，停止移动所述无人机，使所述无人机在所述移动平台附近进行跟随飞行。

其中，所述移动平台上设置有多个跟踪标签，所述跟踪标签可以为AprilTag标签或者其他能够反映移动平台姿态的标签，如C4D标签等，本发明实施例对此不作限制。

Apriltag是一种视觉基准标定(fiducial marker)***，通过提供标签(AprilTag)表示与相机之间空间位置关系以及自身ID信息。

步骤103，获取所述多个跟踪标签的跟踪标签图像；

步骤104，根据所述跟踪标签图像判断所述移动平台的运动姿态是否满足预设降落条件；

在具体实现中，无论在无人机物流配送领域，还是海上救援领域，都需要无人机具有一定的载重能力，通常无人机都搭载由于摄像头用于采集各种图像信息。因此可以通过无人机的摄像头获取多个跟踪标签的跟踪标签图像，通过所述跟踪标签图像中反映的位置关系，判断所述移动平台的运动姿态是否满足预设降落条件，进而确定当前时刻是否让所述无人机在所述移动平台上进行降落。

步骤105，当所述移动平台的运动姿态满足所述预设降落条件时，启动所述无人机的降落程序，使所述无人机降落到所述移动平台。

在实际应用中，无人机可能携带有救援物资或者货物，若是移动平台的运动姿态发生颠簸或具有一定倾斜，容易导致无人机在降落过程中发生倾覆，导致财产损失。因此只有当所述移动平台的运动姿态满足所述预设降落条件时，说明此时的移动平台处于平稳的状态，可以启动所述无人机的降落程序，使所述无人机顺利降落到所述移动平台上。

在本发明实施例中，通过获取移动平台的第一位置信息和无人机的第二位置信息，计算移动平台与无人机之间的第一坐标位置差；再根据所述第一坐标位置差移动无人机飞行到所述移动平台的附近，使所述第一坐标位置差小于预设距离阈值；通过无人机搭载的摄像头获取设置在移动平台上的跟踪标签图像，基于跟踪标签图像判断所述移动平台的运动姿态是否满足预设降落条件，若是满足则启动所述无人机的降落程序，使所述无人机降落到所述移动平台上。从而解决现有技术中由于移动平台的姿态影响，导致无人机的降落安全性较低的技术问题，保证了在无人机在降落过程中不会发生倾覆，提高了降落安全性，进而避免不必要的财产损失。

参见图2，图2示出了本发明可选实施例的一种无人机降落方法的步骤流程图，包括：

步骤201，根据获取的所述移动平台的第一位置信息和所述无人机的第二位置信息，确定所述移动平台与所述无人机的第一坐标位置差；

在本发明的一个示例中，所述方法还涉及服务器，所述步骤201可以包括以下子步骤2011-2013：

子步骤2011，通过所述服务器实时获取所述移动平台的第一位置信息；

子步骤2012，通过所述服务器按Mavlink协议转发所述第一位置信息到所述无人机；

子步骤2013，通过所述无人机采用所述第一位置信息和所述无人机的第二位置信息，确定所述移动平台与所述无人机的第一坐标位置差。

在实际应用中，由于信息处理往往需要大量的运算，因此该处理器往往具有较大的体积，需要占用一部分无人机的载重能力，而为了减少无人机的不必要载重，通过提供服务器进行信息处理，无人机仅需接收服务器处理后的结果并执行，能够大大减少无人机的载重。

首先通过服务器获取搭载移动平台的交通设备的位置信息，即移动平台的第一位置信息。而为了能够尽快地将所述第一位置信息转发到所述无人机，服务器采用了Mavlink协议将所述第一位置信息转发到所述无人机；而所述无人机的第二位置信息可以从所述无人机上直接得知，因此可以通过无人机采用所述第一位置信息和第二位置信息进行相减，得到所述移动平台和所述无人机的第一坐标位置差。

其中，所述MavLink协议指的是Micro Air Vehicle Link，是一种用于小型无人载具的通信协议，于2009年首次发布。该协议广泛应用于地面站(Ground Control Station，GCS)与无人载具(Unmanned vehicles)之间的通信，同时也应用在载具内部子***的内部通信中，协议以消息库的形式定义了参数传输的规则。MavLink协议支持无人固定翼飞行器、无人旋翼飞行器、无人车辆等多种载具。

其中，所述第一位置信息和所述第二位置信息可以为三维坐标，也可以为GPS坐标信息，本发明实施例对此不作限制。

在得到所述第一坐标位置差后，若是距离过远，所述无人机也无法得知所述移动平台的运动姿态，因此需要将所述无人机移动到所述移动平台的附近，以便于后续确定移动平台的运动姿态。

步骤202，根据所述第一坐标位置差移动所述无人机，直至所述第一坐标位置差小于预设距离阈值；

可选地，所述无人机可以包括PID控制器，所述步骤202可以包括以下子步骤2021-2023：

子步骤2021，输入所述第一坐标位置差到所述PID控制器；

子步骤2022，通过所述PID控制器计算所述无人机的移动参数；所述移动参数包括所述无人机的移动速度和移动方向；

子步骤2023，控制所述无人机按所述移动方向和所述移动速度进行移动，直至所述第一坐标位置差小于预设距离阈值。

本发明可选实施例中，通过将所述第一坐标位置差输入到所述无人机的PID控制器中，所述PID控制通过所述第一坐标位置差计算出所述无人机的移动参数，其中所述移动参数包括无人机的移动速度和移动方向；控制所述无人机按所述移动方向，以所述移动速度进行飞行移动；当所述第一坐标位置差小于预设距离阈值时，说明此时无人机已经移动到所述移动平台的附近，此时可以停止移动所述无人机，等待执行下一步的操作。

所述预设距离阈值可以根据无人机所携带的云台相机的精度进行设置，以所述云台相机能够清楚地获取到所述移动平台上的跟踪标签为所述预设距离阈值的最大值，可以由本领域技术人员根据实际情况进行调整，本发明实施例对此不作限制。

其中，所述移动平台上设置有多个跟踪标签。

步骤203，获取所述多个跟踪标签的跟踪标签图像；

在本发明实施例中，无人机可以搭载云台相机，当所述无人机飞抵到所述移动平台附近时，也就是所述第一坐标位置差小于预设距离阈值的情况下，可以通过所述无人机的云台相机获取多个跟踪标签的跟踪标签图像。

可选地，为降低无人机的电量消耗和减少不必要的载重，无人机可以将所述跟踪标签图像返回到所述服务器，由服务器进行跟踪标签图像的进一步处理。

步骤204，根据所述跟踪标签图像判断所述移动平台的运动姿态是否满足预设降落条件；

可选地，所述步骤204可以包括以下子步骤2041-2044：

子步骤2041，通过服务器使用计算机视觉技术从所述跟踪标签图像中确定所述移动平台的姿态信息；

计算机视觉技术指的是能够对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述，从一个或多个数字图像中计算三维世界的特性，基于感知图像做出对客观对象和场景有用的决策的技术，例如深度卷积神经网络。

在本发明实施例中，通过服务器使用计算机视觉技术，从所述跟踪标签图像中确定所述移动平台的姿态信息，在确定所述移动平台的姿态信息之后，将所述姿态信息返回到所述无人机，以便无人机进行进一步的姿态判断。

可选地，所述姿态信息可以通过四元数q＝(q₀ q₁ q₂ q₃)^T表示。

所述四元数指的是简单的超复数。复数是由实数加上虚数单位i组成，其中i^2＝-1。相似地，四元数都是由实数加上三个虚数单位i、j、k组成，而且它们有如下的关系：i^2＝j^2＝k^2＝-1，i^0＝j^0＝k^0＝1,每个四元数都是1、i、j和k的线性组合，即是四元数一般可表示为a+bi+cj+dk，其中a、b、c、d是实数。

对于i、j、k本身的几何意义可以理解为一种旋转，其中i旋转代表X轴与Y轴相交平面中X轴正向向Y轴正向的旋转，j旋转代表Z轴与X轴相交平面中Z轴正向向X轴正向的旋转，k旋转代表Y轴与Z轴相交平面中Y轴正向向Z轴正向的旋转，-i、-j、-k分别代表i、j、k旋转的反向旋转。

子步骤2042，基于所述姿态信息计算所述移动平台的姿态角变化率和姿态角；

在具体实现中，姿态角可以反映所述移动平台是否在上坡或下坡状态，姿态角变化率可以反映所述移动平台的颠簸程度，通过无人机基于所述姿态信息，计算所述移动平台的姿态角变化率和所述姿态角，能够确定所述移动平台是否处于平稳能够降落的状态。

参见图3，图3示出了移动平台处于上坡状态的示意图，此时无人机必然无法平稳地降落到所述移动平台上。

以姿态信息是四元数q＝(q₀ q₁ q₂ q₃)^T为例，所述姿态角和所述姿态角变化率的计算方法如下：

俯仰角：θ＝arcsin(-2(q₀q₂+q₁q₃))；

偏航角：

滚转角：

俯仰角变化率：

偏航角变化率：

滚转角变化率：

其中，表示移动平台在t时刻的俯仰角，/>表示移动平台在t-1时刻的俯仰角；θ_t表示移动平台在t时刻的偏航角，θ_t-1表示移动平台在t-1时刻的偏航角；Φ_t表示移动平台在t时刻的滚转角，Φ_t-1表示移动平台在t-1时刻的滚转角。

当计算出所述姿态角和所述姿态角变化率之后，可以根据所述姿态角变化率与预设变化率阈值的比较情况判断所述移动平台是否颠簸；还可以通过所述姿态角与所述预设姿态角阈值的比较情况，判断所述移动平台是否处于可降落状态，具体如下：

子步骤2043，当所述姿态角变化率小于预设变化率阈值且所述姿态角的绝对值小于预设姿态角阈值时，判定所述移动平台的运动姿态满足预设降落条件；

子步骤2044，当所述姿态角变化率大于或等于预设变化率阈值，和/或，所述姿态角的绝对值大于或等于所述预设姿态角阈值时，判定所述移动平台的运动姿态不满足预设降落条件。

在具体实现中，为确保所述无人机在降落时不发生倾覆事件，只有当所述姿态角变化率小于预设变化率阈值，且所述姿态角的绝对值小于所述预设姿态角阈值时，说明此时的移动平台运动状态可以满足无人机的预设降落条件。

而当所述姿态角变化率大于或等于预设变化率阈值，和/或，所述姿态角的绝对值大于或等于所述预设姿态角阈值时，说明此时移动平台的运动状态较为不稳定，或者移动平台并不具有较为水平的角度，强行降落无人机很可能会出现倾覆事件，此时判定所述移动平台的运动姿态不满足预设降落条件。

其中，所述预设变化率阈值可以设置为0.16rad/s，所述预设姿态角阈值可以设置为0.52rad，或者由本领域技术人员根据无人机型号与移动平台的规格进行动态调整，例如当无人机的轴距和重量较大时，无人机可以适应比较恶劣的降落环境，因此可以设定一个相对较大的阈值，当无人机轴距和重量较小时，应该采用较小的阈值，本发明实施例对此不作限制。

步骤205，当所述移动平台的运动姿态满足所述预设降落条件时，启动所述无人机的降落程序，使所述无人机降落到所述移动平台。

在本发明的另一示例中，所述步骤205可以包括以下子步骤2051-2053：

子步骤2051，当所述移动平台的运动姿态满足所述预设降落条件时，调整所述无人机的当前速度；

子步骤2052，判断所述无人机的当前速度与所述移动平台的当前速度是否相等；

子步骤2053，当所述无人机的当前速度与所述移动平台的当前速度相等时，确定所述无人机降落到所述移动平台。

在本发明的可选实施例中，当所述移动平台的运动姿态满足所述预设降落条件时，说明此时无人机降落到所述移动平台上不会发生倾覆事件。而由于所述移动平台的速度与所述无人机的速度可能不相同，例如移动平台的速度大于所述无人机的速度，此时可以通过调整移动平台的速度或者调整所述无人机的当前速度，以启动所述无人机的降落程序，以保证所述无人机能够降落到速度较高的所述移动平台上。

但在具体实现中，调整移动平台的速度以适应无人机的速度明显较为不实际，因此通常都是通过调整所述无人机的速度达到无人机降落的目的。

为了判断所述无人机是否降落到所述移动平台上，可以根据无人机的当前速度与所述移动平台的当前速度进行比较；当所述无人机的当前速度与所述移动平台的当前速度相等时，则可以确定所述无人机已经降落到所述移动平台。

而当所述无人机的当前速度与所述移动平台的当前速度不相等时，确定所述无人机未降落到所述移动平台，继续调整所述无人机的速度。

进一步地，所述子步骤2051还可以包括以下子步骤S1-S5：

子步骤S1，当所述移动平台的运动姿态满足所述预设降落条件时，获取所述无人机的第一速度信息；

子步骤S2，计算所述无人机与所述移动平台当前时刻的第二坐标位置差；

子步骤S3，根据所述第一速度信息和所述第二坐标位置差，计算所述移动平台的当前速度；

子步骤S4，将所述第二坐标位置差输入到所述PID控制器中，通过所述PID控制器计算所述无人机的速度控制量；

子步骤S5，采用所述速度控制量调整所述无人机的当前速度。

在具体实现中，所述第一速度信息可以包括无人机在三维坐标系中的三个角度的飞行速度(v_x v_y v_z)^T，其中第二坐标位置差也可以通过在无人机与所述移动平台所处的环境中建立三维坐标系，即可得到无人机和所述移动平台各自的三维坐标，相减得到所述第二坐标位置差(Δx Δy Δz)^T。

通过将所述第二坐标位置差输入到所述PID控制器中，通过所述PID控制器计算所述无人机的速度控制量具体可以通过以下公式进行计算：

t-1时刻的第二坐标位置差：D_t-1＝(Δx_t-1Δy_t-1Δz_t-1)^T

t时刻的第二坐标位置差：D_t＝(Δx_t Δy_t Δz_t)^T

t时刻无人机的当前速度：

移动平台当前速度的计算方法：

其中得到的(v′_x v′_y v′_z)^T为移动平台的速度矩阵，分别表示移动平台三个方向的当前速度。

无人机的期望速度为：

通过将所述无人机的当前速度调整到所述期望速度，再启动所述无人机的降落程序，以达到无人机降落到所述移动平台的目的。

步骤206，当所述移动平台的运动姿态不满足所述预设降落条件时，移动所述无人机，使所述第一坐标位置差小于所述预设距离阈值；

步骤207，返回所述根据所述跟踪标签图像判断所述移动平台的运动姿态是否满足预设降落条件的步骤。

在本发明实施例中，当所述移动平台的运动姿态不满足所述预设降落条件时，说明无人机还未能启动降落程序，此时需要保持所述无人机跟随所述移动平台继续移动。

而为使所述无人机上的云台相机能够实时获取到所述移动平台上的跟踪标签图像，还需要保持所述第一坐标位置差小于预设距离阈值。

与此同时返回所述根据所述跟踪标签图像判断所述移动平台的运动姿态是否满足预设降落条件的步骤，实时判断所述移动平台的运动姿态，以及时降落所述无人机，减少无人机的资源消耗。

在本发明实施例中，通过获取移动平台的第一位置信息和无人机的第二位置信息，计算移动平台与无人机之间的第一坐标位置差；再根据所述第一坐标位置差移动无人机飞行到所述移动平台的附近，使所述第一坐标位置差小于预设距离阈值；通过无人机搭载的云台相机获取设置在移动平台上的跟踪标签图像，基于跟踪标签图像获取所述移动平台的姿态角和姿态角变化率，当姿态角变化率小于预定变化率阈值且所述姿态角的绝对值小于姿态角阈值时，判定所述所述移动平台的运动姿态满足预设降落条件，通过PID控制器根据获取到的移动平台和无人机的当前速度以及第二坐标位置差，调整所述无人机的当前速度，以达到降落所述无人机的技术目的。从而解决现有技术中由于移动平台的姿态影响，导致无人机的降落安全性较低的技术问题，保证了在无人机在降落过程中不会发生倾覆，提高了降落安全性，进而避免不必要的财产损失。

参见图4，在本发明实施例中，移动平台通常是通过搭载在交通设备上实现移动的，服务器也可以设置在交通设备上，例如车载服务器。当所述移动平台在相机视野范围外时，所述无人机处于远距离GPS导航过程靠近所述移动平台；当所述移动平台在所述相机视野范围内时，所述无人机处于计算机视觉导航过程，通过获取移动平台的跟踪标签调整速度进行导航；当所述移动平台满足降落条件，所述无人机启动降落程序，降落在所述移动平台上。

参见图5，图5示出了本发明实施例中判断所述移动平台的运动姿态是否满足预设降落条件的步骤流程图，具体过程可以包括：

1、服务器获取云台相机的图像；

2、计算移动平台的偏航角、俯仰角和滚转角；

3、判断移动平台的偏航角、俯仰角和滚转角是否小于预设姿态角阈值；

若是，则计算三个方向的姿态角变化率，继续步骤4；

若否，则判定为不满足预设降落条件，返回无人机移动的步骤，继续保持无人机跟随移动平台运动；

4、判断所述姿态角变化率是否小于预设变化率阈值；

若是，则启动降落程序；

若否，则判定为不满足预设降落条件，返回无人机移动的步骤，继续保持无人机跟随移动平台运动。

参见图6，图6示出了本发明实施例中降落程序的步骤流程图，具体过程如下：

1、启动降落程序；

2、判断是否成功获取第二坐标位置差；

若是，则根据公式计算所述移动平台的运动速度，继续步骤3；

若否，则返回是否成功获取第二坐标位置差的步骤；

3、计算所述无人机的期望速度；

4、判断所述无人机的期望速度是否与所述移动平台的当前速度相等；

若是，则判定为降落成功；

若否，则返回无人机移动的步骤，继续保持无人机跟随移动平台运动。

参见图7，图7示出了本发明实施例的一种无人机降落***的结构框图，所述***涉及无人机和移动平台，所述***包括：

第一坐标位置差确定模块701，用于根据获取的所述移动平台的第一位置信息和所述无人机的第二位置信息，确定所述移动平台与所述无人机的第一坐标位置差；

移动模块702，用于根据所述第一坐标位置差移动所述无人机，直至所述第一坐标位置差小于预设距离阈值；所述移动平台设置有多个跟踪标签；

跟踪标签图像获取模块703，用于获取所述多个跟踪标签的跟踪标签图像；

运动姿态判断模块704，用于根据所述跟踪标签图像判断所述移动平台的运动姿态是否满足预设降落条件；

降落模块705，用于当所述移动平台的运动姿态满足所述预设降落条件时，启动所述无人机的降落程序，使所述无人机降落到所述移动平台。

本发明实施例还提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；

所述存储器，用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

所述处理器，用于根据所述程序代码中的指令执行如上述发明实施例所述的无人机降落方法。

本发明实施例还提供了一种可读性存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器执行时实现如上述发明实施例所述的无人机降落方法。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的***，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，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 (8)

1.一种无人机降落方法，其特征在于，涉及无人机和移动平台，所述方法包括：

根据获取的所述移动平台的第一位置信息和所述无人机的第二位置信息，确定所述移动平台与所述无人机的第一坐标位置差；

根据所述第一坐标位置差移动所述无人机，直至所述第一坐标位置差小于预设距离阈值；所述移动平台设置有多个跟踪标签；

获取所述多个跟踪标签的跟踪标签图像；

根据所述跟踪标签图像判断所述移动平台的运动姿态是否满足预设降落条件；

当所述移动平台的运动姿态满足所述预设降落条件时，启动所述无人机的降落程序，使所述无人机降落到所述移动平台；

还涉及服务器，所述根据获取的所述移动平台的第一位置信息和所述无人机的第二位置信息，确定所述移动平台与所述无人机的第一坐标位置差的步骤，包括：

通过所述服务器实时获取所述移动平台的第一位置信息；

通过所述服务器按Mavlink协议转发所述第一位置信息到所述无人机；

通过所述无人机采用所述第一位置信息和所述无人机的第二位置信息，确定所述移动平台与所述无人机的第一坐标位置差；

根据所述跟踪标签图像判断所述移动平台的运动姿态是否满足预设降落条件的步骤，包括：

通过服务器使用计算机视觉技术从所述跟踪标签图像中确定所述移动平台的姿态信息；

基于所述姿态信息计算所述移动平台的姿态角变化率和姿态角；

当所述姿态角变化率小于预设变化率阈值且所述姿态角的绝对值小于预设姿态角阈值时，判定所述移动平台的运动姿态满足预设降落条件；

当所述姿态角变化率大于或等于预设变化率阈值，和/或，所述姿态角的绝对值大于或等于所述预设姿态角阈值时，判定所述移动平台的运动姿态不满足预设降落条件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无人机包括PID控制器，所述根据所述第一坐标位置差移动所述无人机，直至所述第一坐标位置差小于预设距离阈值的步骤，包括：

输入所述第一坐标位置差到所述PID控制器；

通过所述PID控制器计算所述无人机的移动参数；所述移动参数包括所述无人机的移动速度和移动方向；

控制所述无人机按所述移动方向和所述移动速度进行移动，直至所述第一坐标位置差小于预设距离阈值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当所述移动平台的运动姿态满足所述预设降落条件时，启动所述无人机的降落程序，使所述无人机降落到所述移动平台的步骤，包括：

当所述移动平台的运动姿态满足所述预设降落条件时，调整所述无人机的当前速度；

判断所述无人机的当前速度与所述移动平台的当前速度是否相等；

当所述无人机的当前速度与所述移动平台的当前速度相等时，确定所述无人机降落到所述移动平台。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述当所述移动平台的运动姿态满足所述预设降落条件时，调整所述无人机的当前速度的步骤，包括：

当所述移动平台的运动姿态满足所述预设降落条件时，获取所述无人机的第一速度信息；

计算所述无人机与所述移动平台当前时刻的第二坐标位置差；

根据所述第一速度信息和所述第二坐标位置差，计算所述移动平台的当前速度；

将所述第二坐标位置差输入到所述PID控制器中，通过所述PID控制器计算所述无人机的速度控制量；

采用所述速度控制量调整所述无人机的当前速度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述移动平台的运动姿态不满足所述预设降落条件时，移动所述无人机，使所述第一坐标位置差小于所述预设距离阈值；

返回所述根据所述跟踪标签图像判断所述移动平台的运动姿态是否满足预设降落条件的步骤。

6.一种无人机降落***，其特征在于，涉及无人机和移动平台，所述***包括：

第一坐标位置差确定模块，用于根据获取的所述移动平台的第一位置信息和所述无人机的第二位置信息，确定所述移动平台与所述无人机的第一坐标位置差；

移动模块，用于根据所述第一坐标位置差移动所述无人机，直至所述第一坐标位置差小于预设距离阈值；所述移动平台设置有多个跟踪标签；

跟踪标签图像获取模块，用于获取所述多个跟踪标签的跟踪标签图像；

运动姿态判断模块，用于根据所述跟踪标签图像判断所述移动平台的运动姿态是否满足预设降落条件；

降落模块，用于当所述移动平台的运动姿态满足所述预设降落条件时，启动所述无人机的降落程序，使所述无人机降落到所述移动平台；

还涉及服务器，所述第一坐标位置差确定模块具体用于：

通过所述服务器实时获取所述移动平台的第一位置信息；

通过所述服务器按Mavlink协议转发所述第一位置信息到所述无人机；

通过所述无人机采用所述第一位置信息和所述无人机的第二位置信息，确定所述移动平台与所述无人机的第一坐标位置差；

所述运动姿态判断模块，具体用于：

通过服务器使用计算机视觉技术从所述跟踪标签图像中确定所述移动平台的姿态信息；

基于所述姿态信息计算所述移动平台的姿态角变化率和姿态角；

当所述姿态角变化率小于预设变化率阈值且所述姿态角的绝对值小于预设姿态角阈值时，判定所述移动平台的运动姿态满足预设降落条件；

当所述姿态角变化率大于或等于预设变化率阈值，和/或，所述姿态角的绝对值大于或等于所述预设姿态角阈值时，判定所述移动平台的运动姿态不满足预设降落条件。

7.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器；

所述存储器，用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

所述处理器，用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-5任一项所述的无人机降落方法。

8.一种可读性存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的无人机降落方法。