视觉定位降落末端的无人机降落方法

       视觉定位降落末端的无人机降落方法,该方法中用到的无人机机场是由多个停机位Marker组成,无人机通过视觉模块获取视觉范围中的Marker并校验在视觉范围内的每个Marker的ID,从而估计自身位置精确着落。本发明提供的无人机机场可为多个不同的无人机提供降落服务,也可在车顶、阳台灯各类小型平台提供单机停靠平台,统一的框架可低成本地实现在整个无人机调度中全自主飞行降落,具有很好的推广前景。

视觉定位降落末端的无人机降落方法其特征在于包括以下步骤:

步骤一

建立无人机机场步骤S10,设置停机位Marker,停机位Marker的设计规则是:停机位Marker均是由N*N个方格区域构成的正方形结构;在每一个停机位Marker中,最外圈的方格区域内至少2/3填充为黑色,其余的方格区域为黑色或白色;

步骤S11,在停机位Marker内设置嵌套Marker,嵌套Marker与停机位Marker的设计规则相同,不同的是嵌套Marker的规格较Marker小,并且嵌套Marker有多种规格,分布在停机位Marker的内部;

步骤S12,建立无人机机场,机场是由N*N个方格区域构成的正方形结构,机场的最外圈方格区域均为黑色,而其余区域均为白色;在机场的白色区域内有序或无序地分布有多个所述的停机位Marker,停机位Marker之间不重叠;

步骤二

无人机的降落过程步骤S20,无人机接收到降落指令,降落指令包含所有无人机机场的GPS位置信息、每个无人机机场内停机位Marker的位置信息、无人机所需要降落的无人机机场ID、无人机所需要降落的停机位Marker的ID;

步骤S21,利用无人机机场的GPS位置信息将无人机引导至机场上方,待无人机到达机场上方后,以固定的速率边下降边采集机场的图像,并对采集到的每一帧图像进行步骤S210至S213的处理:

步骤S210,边缘检测和轮廓提取将采集的图像转化为灰度图,利用Canny算子得到二值化的边缘分布图,利用腐蚀、膨胀算法进行噪点滤除,然后提取图像的轮廓信息,轮廓信息包含机场内所有停机位Marker以及机场的轮廓;

步骤S211,筛选无人机机场在轮廓信息中滤除以下两类轮廓:

第一类:面积小于2/3无人机机场面积的轮廓;

第二类:内部无子轮廓的轮廓;滤除以上两类轮廓后,选取外部为凸四边形的无人机机场作为候选机场;

步骤S212,将候选机场映射到方形区域中,利用k?means算法将候选机场的像素分为黑白两类,从而得到候选机场的二值化图像;利用二值化图像进行编码,得到一个N*N的二值矩阵,对于二值矩阵,首先判断二值矩阵的最外圈是否为全零,如果非全零则丢弃;然后将二值矩阵除了最外圈的二进制编码转换为无符号整型;

步骤S213,根据每一个候选机场的无符号整型进行码值计算,得到每一个候选机场的ID,将候选机场的ID与无人机接收到的降落指令中需要降落的无人机机场ID进行匹配,选择ID匹配成功的候选机场作为待降落机场;

步骤S22,待降落机场找到后,停止对无人机采集到的图像进行步骤S210至S213的处理,此时无人机飞行至待降落机场的上方;

步骤S23,无人机到达待降落机场上方后,以固定的速率边下降边采集待降落机场的图像,并对采集到的每一帧图像进行以下处理:

步骤S230,将采集的图像转化为灰度图,利用Canny算子得到二值化的边缘分布图,利用腐蚀、膨胀算法进行噪点滤除,然后提取图像的轮廓信息;

步骤S231,筛选停机位Marker在轮廓信息中滤除以下两类轮廓:

第一类:面积小于2/3停机位Marker的轮廓;

第二类:内部无子轮廓的轮廓;滤除以上两类轮廓后,选取外部为凸四边形的停机位Marker作为候选停机位Marker;

步骤S232,将候选停机位Marker映射到方形区域中,利用k?means算法将候选停机位Marker的像素分为黑白两类,从而得到候选停机位Marker的二值化图像;利用二值化图像进行编码,得到一个N*N的二值矩阵,对于二值矩阵,首先判断二值矩阵的最外圈是否为全零,如果非全零则丢弃;然后将二值矩阵除了最外圈的二进制编码转换为无符号整型;

步骤S233,根据每一个候选停机位Marker的无符号整型进行码值计算,得到每一个候选停机位Marker的ID,将候选停机位Marker的ID与无人机接收到的降落指令中需要降落的候选停机位Marker的ID进行匹配,选择ID匹配成功的候选停机位Marker为待降落停机位Marker;

步骤S24,无人机根据待降落停机位Marker的位置信息飞行至待降落停机位Marker上方位置后进行降落。

相关标签:视觉  定位  降落  末端  无人机  方法  
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