技术特征：
1.一种基于apriltag的无人机降落方法，其特征在于，包括：获取无人机对目标降落中心点拍摄的当前帧图像，并从所述当前帧图像中识别获得apriltag标签；其中，所述目标降落中心点设置有所述apriltag标签；计算所述无人机相对于所述apriltag标签的位置偏移量，并对所述位置偏移量的计算过程进行计时；若所述计算过程的计时时长超过预设时长，获取所述当前帧图像之前的预设数量帧图像；根据所述预设数量帧图像，获得对应的预设数量的位置偏移量；利用二次指数平滑方法对所述预设数量的位置偏移量进行拟合，建立位置偏移量预测模型；根据所述位置偏移量预测模型，预测获得当前帧图像对应的位置偏移量；根据所述当前帧图像对应的位置偏移量，调整所述无人机的飞行速度，使所述无人机降落至所述目标降落中心点。2.根据权利要求1所述的基于apriltag的无人机降落方法，其特征在于，所述利用二次指数平滑方法对所述预设数量的位置偏移量进行拟合，建立位置偏移量预测模型的步骤，包括：将预设数量的位置偏移量进行编号，获得编号序列y
t
，t＝1，2，...，k；根据所述编号序列y
t
计算所述二次指数平滑方法的一次指数平滑序列和二次指数平滑序列根据所述一次指数平滑序列和所述二次指数平滑序列计算所述位置偏移量预测模型的参数a
t
和b
t
；建立位置偏移量预测模型：其中，l表示第k期，即l＝k，a
l
和b
l
分别表示l＝k时的参数，t是预测超前期数，是第l+t期的位置偏移量预测值。3.根据权利要求2所述的基于apriltag的无人机降落方法，其特征在于，通过以下公式计算所述一次指数平滑序列和二次指数平滑序列和二次指数平滑序列和二次指数平滑序列其中，a是预设的平滑系数，4.根据权利要求2所述的基于apriltag的无人机降落方法，其特征在于，通过以下公式计算所述位置偏移量预测模型的参数a
t
和b
t
：
5.根据权利要求2所述的基于apriltag的无人机降落方法，其特征在于，所述根据所述位置偏移量预测模型，预测获得当前帧图像对应的位置偏移量的步骤，包括：根据所述位置偏移量预测模型，计算第k+1期的位置偏移量预测值；将所述第k+1期的位置偏移量预测值作为当前帧图像对应的位置偏移量；其中，通过以下公式计算所述第k+1期的位置偏移量预测值：6.根据权利要求1所述的基于apriltag的无人机降落方法，其特征在于，所述根据所述当前帧图像对应的位置偏移量，调整所述无人机的飞行速度，使所述无人机降落至所述目标降落中心点的步骤，包括：将所述当前帧图像对应的位置偏移量与所述预设时长的比值作为无人机的降落速度；根据所述降落速度，将无人机降落至所述无人机降落中心点。7.根据权利要求1所述的基于apriltag的无人机降落方法，其特征在于，所述获取无人机对目标降落中心点拍摄的当前帧图像，并从所述当前帧图像中识别获得apriltag标签的步骤，包括：采用自适应阈值方法对所述当前帧图像进行分割，获得二值图像；使用union-find方法查找所述二值图像的连通域，获得所述二值图像的轮廓；对所述轮廓进行直线拟合，获得拟合四边形；对所述拟合四边形进行编解码，识别获得所述apriltag标签。8.一种基于apriltag的无人机降落装置，其特征在于，包括：当前帧图像获取模块，用于获取无人机对目标降落中心点拍摄的当前帧图像，并从所述当前帧图像中识别获得apriltag标签；其中，所述目标降落中心点设置有所述apriltag标签；位置偏移量计算模块，用于计算所述无人机相对于所述apriltag标签的位置偏移量，并对所述位置偏移量的计算过程进行计时；预设数量帧图像获取模块，用于若所述计算过程的计时时长超过预设时长，获取所述当前帧图像之前的预设数量帧图像；位置偏移量获得模块，用于根据所述预设数量帧图像，获得对应的预设数量的位置偏移量；模型建立模块，用于利用二次指数平滑方法对所述预设数量的位置偏移量进行拟合，建立位置偏移量预测模型；位置偏移量预测模块，用于根据所述位置偏移量预测模型，预测获得当前帧图像对应的位置偏移量；无人机降落模块，用于根据所述当前帧图像对应的位置偏移量，调整所述无人机的飞行速度，使所述无人机降落至所述目标降落中心点。9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求1至7中任意一项所述的基
于apriltag的无人机降落方法。10.一种计算机可读存储介质，其上储存有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的基于apriltag的无人机降落方法。
技术总结
本发明涉及一种基于Apriltag的无人机降落方法、装置、存储介质以及电子设备，该方法包括：获取无人机对目标降落中心点拍摄的当前帧图像，并识别获得Apriltag标签。计算无人机相对于Apriltag标签的位置偏移量，并对位置偏移量的计算过程进行计时。若计算过程的计时时长超过预设时长，获取当前帧图像之前的预设数量帧图像。根据预设数量帧图像，获得对应的预设数量的位置偏移量。利用二次指数平滑方法对预设数量的位置偏移量进行拟合，建立位置偏移量预测模型，预测获得当前帧图像对应的位置偏移量。根据所述当前帧图像对应的位置偏移量，调整所述无人机的飞行速度，使所述无人机降落至所述目标降落中心点，提高了Apriltag标签识别效率，从而使无人机降落更具连续性。从而使无人机降落更具连续性。从而使无人机降落更具连续性。
技术研发人员：李勇 潘屹峰 黄吴蒙 王丹 谢志杰 周成虎
受保护的技术使用者：佛山中科云图智能科技有限公司
技术研发日：2021.10.28
技术公布日：2022/3/18