視覺定位降落末端的無人機降落方法

       視覺定位降落末端的無人機降落方法,該方法中用到的無人機機場是由多個停機位Marker組成,無人機通過視覺模塊獲取視覺範圍中的Marker並校驗在視覺範圍內的每個Marker的ID,從而估計自身位置精確著落。本發明提供的無人機機場可為多個不同的無人機提供降落服務,也可在車頂、陽台燈各類小型平台提供單機停靠平台,統一的框架可低成本地實現在整個無人機調度中全自主飛行降落,具有很好的推廣前景。

視覺定位降落末端的無人機降落方法其特征在於包括以下步驟:

步驟一

建立無人機機場步驟S10,設置停機位Marker,停機位Marker的設計規則是:停機位Marker均是由N*N個方格區域構成的正方形結構;在每一個停機位Marker中,最外圈的方格區域內至少2/3填充為黑色,其餘的方格區域為黑色或白色;

步驟S11,在停機位Marker內設置嵌套Marker,嵌套Marker與停機位Marker的設計規則相同,不同的是嵌套Marker的規格較Marker小,並且嵌套Marker有多種規格,分布在停機位Marker的內部;

步驟S12,建立無人機機場,機場是由N*N個方格區域構成的正方形結構,機場的最外圈方格區域均為黑色,而其餘區域均為白色;在機場的白色區域內有序或無序地分布有多個所述的停機位Marker,停機位Marker之間不重疊;

步驟二

無人機的降落過程步驟S20,無人機接收到降落指令,降落指令包含所有無人機機場的GPS位置信息、每個無人機機場內停機位Marker的位置信息、無人機所需要降落的無人機機場ID、無人機所需要降落的停機位Marker的ID;

步驟S21,利用無人機機場的GPS位置信息將無人機引導至機場上方,待無人機到達機場上方後,以固定的速率邊下降邊采集機場的圖像,並對采集到的每一幀圖像進行步驟S210至S213的處理:

步驟S210,邊緣檢測和輪廓提取將采集的圖像轉化為灰度圖,利用Canny算子得到二值化的邊緣分布圖,利用腐蝕、膨脹算法進行噪點濾除,然後提取圖像的輪廓信息,輪廓信息包含機場內所有停機位Marker以及機場的輪廓;

步驟S211,篩選無人機機場在輪廓信息中濾除以下兩類輪廓:

第一類:麵積小於2/3無人機機場麵積的輪廓;

第二類:內部無子輪廓的輪廓;濾除以上兩類輪廓後,選取外部為凸四邊形的無人機機場作為候選機場;

步驟S212,將候選機場映射到方形區域中,利用k?means算法將候選機場的像素分為黑白兩類,從而得到候選機場的二值化圖像;利用二值化圖像進行編碼,得到一個N*N的二值矩陣,對於二值矩陣,首先判斷二值矩陣的最外圈是否為全零,如果非全零則丟棄;然後將二值矩陣除了最外圈的二進製編碼轉換為無符號整型;

步驟S213,根據每一個候選機場的無符號整型進行碼值計算,得到每一個候選機場的ID,將候選機場的ID與無人機接收到的降落指令中需要降落的無人機機場ID進行匹配,選擇ID匹配成功的候選機場作為待降落機場;

步驟S22,待降落機場找到後,停止對無人機采集到的圖像進行步驟S210至S213的處理,此時無人機飛行至待降落機場的上方;

步驟S23,無人機到達待降落機場上方後,以固定的速率邊下降邊采集待降落機場的圖像,並對采集到的每一幀圖像進行以下處理:

步驟S230,將采集的圖像轉化為灰度圖,利用Canny算子得到二值化的邊緣分布圖,利用腐蝕、膨脹算法進行噪點濾除,然後提取圖像的輪廓信息;

步驟S231,篩選停機位Marker在輪廓信息中濾除以下兩類輪廓:

第一類:麵積小於2/3停機位Marker的輪廓;

第二類:內部無子輪廓的輪廓;濾除以上兩類輪廓後,選取外部為凸四邊形的停機位Marker作為候選停機位Marker;

步驟S232,將候選停機位Marker映射到方形區域中,利用k?means算法將候選停機位Marker的像素分為黑白兩類,從而得到候選停機位Marker的二值化圖像;利用二值化圖像進行編碼,得到一個N*N的二值矩陣,對於二值矩陣,首先判斷二值矩陣的最外圈是否為全零,如果非全零則丟棄;然後將二值矩陣除了最外圈的二進製編碼轉換為無符號整型;

步驟S233,根據每一個候選停機位Marker的無符號整型進行碼值計算,得到每一個候選停機位Marker的ID,將候選停機位Marker的ID與無人機接收到的降落指令中需要降落的候選停機位Marker的ID進行匹配,選擇ID匹配成功的候選停機位Marker為待降落停機位Marker;

步驟S24,無人機根據待降落停機位Marker的位置信息飛行至待降落停機位Marker上方位置後進行降落。

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