无人机精准降落控制方法
【专利摘要】本发明公开了一种无人机精准降落控制方法，包括步骤一、无人机执行准备降落；步骤二、开始盘旋并通过摄像机拍摄基站；步骤三、无人机控制系统对拍摄的图像进行去噪处理、二值化处理，采用中心法确定中心点，当中心点标记为可疑点，对可疑点进行模式识别，当模式匹配成功，无人机飞控系统控制无人机进行降落；步骤四、无人机在降落过程中，飞控系统根据偏移量控制无人机的飞行姿态；步骤五、无人机精确降落到该待降落基站。采用去噪、二值化处理、模式识别，降低干扰因素对寻找基站的影响，控制精度高。五人机在降落过程中，实时调整无人机的飞行姿态，保证无人机精确降落到基站。
【专利说明】
无人机精准降落控制方法
技术领域
[0001]本发明属于无人机控制技术领域，具体涉及一种无人机精准降落控制方法。
【背景技术】
[0002]随着科技的发展，无人机越来越得到大众的青睐应用在多个领域，现有技术中，无人机的飞行必须依靠专业的操纵者使用控制设备来操控，无论是远程还是近程，这种无人机智能化程度低，但在一些存在危险的应用领域，比如进行某些大型化工厂、储存仓的某些气体或者液体泄露的检测，需要无人机自动起飞、执行任务、自动降落来完成任务。目前，自动飞行无人机降落不能精确控制，寻找底面基站困难，降落位置判断精度差。
【发明内容】
[0003]本发明的目的在于提供一种无人机精准降落控制方法，解决现有技术中自动飞行无人机降落不能精确控制，寻找底面基站困难，降落位置判断精度差的技术问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案:
[0005]无人机精准降落的控制方法，所述无人机上包括飞控系统、摄像机、定位模块，飞控系统与摄像机、定位模块之间电连接;无人机在空中盘旋寻找地面多个基站中的可降落的基站，并精准降落，其控制方法包括如下步骤:
[0006]步骤一、无人机执行准备降落指令，所述指令由飞机控制系统或者地面的遥控装置发出；
[0007]步骤二、无人机开始盘旋寻找基站，通过摄像机拍摄基站，将拍摄的图像传送给无人机控制系统;所述每个基站上设置有多个信号发射端，摄像机拍摄的图像包括基站周围景象和多个发光的信号发射端；
[0008]步骤三、无人机控制系统对拍摄的图像进行去噪处理，将去噪处理输出的图像进行固定阀值二值化处理，将整个图像处理成黑、白图像，并检测黑色图像区域轮廓，采用中心法确定每个黑色图像区域中心点；所述黑色图像区域为信号发射端所在位置区域；当无人机飞控系统判断到图像中中心点数目等于飞控系统中预先设定的特征点数目时，将这些中心点标记为可疑点，并对可疑点进行模式识别:
[0009]3.1)、当模式匹配不成功，则转至执行步骤二；
[0010]3.2)、当模式匹配成功，则这些可疑点被标记为目标点，并向该基站发出降落请求；
[0011 ] 3.2.1)当所述无人机控制系统接未收到该基站的降落许可命令，则转至执行步骤-* *
[0012]3.2.2)当无人机控制系统接收到该基站的降落许可命令，则表明该基站可以降落，无人机飞控系统控制无人机进行降落；
[0013]步骤四、无人机在降落过程中，定位模块为实时将无人机的当前位置信号传送给飞控系统，飞控系统计算无人机当前位置点与待降落基站目标点在同一平面上的偏移量，并根据偏移量控制无人机的飞行姿态；
[0014]步骤五、重复步骤四，直至无人机精确降落到该待降落基站，收回无人机。
[0015]进一步改进，所述步骤三对拍摄的图像进行去噪处理，采用高斯滤波去噪处理，将输入的图像的每一个像素点与高斯内核卷积，将卷积和当作输出像素值。去噪处理能够降低其他干扰因素对无人机判断基站可靠性的影响。
[0016]进一步改进，所述步骤三中采用对图像先腐蚀再膨胀的方式对拍摄的图像进行去噪处理。去噪处理能够降低其他干扰因素对无人机判断基站可靠性的影响。
[0017]进一步改进，所述所有基站上的信号发射端，发射波长为950nm的红外波;所述摄像机采用950nm红外滤镜。因为这个波段的电磁波，可见光干扰小，可靠性强，误识别率低。
[0018]进一步改进，所述无人机上设置有增稳云台，摄像机设置在增稳云台上，摄像机通过usb或cmos与飞控系统连接。因为无人机的震动会导致数据的不真实性加大，为了解决这一问题，设计了一体化增稳云台，将摄像头嵌入到一体化增稳云台中。
[0019]进一步改进，所述步骤三中对可疑点的模式识别为判断多个可疑点构成的图案是否与无人机飞控系统中预设图形相同:
[0020]1)、当可疑点不能构成预设图像，则说明该基站为非降落基站，转至执行步骤二；
[0021]2)、当多个可疑点能构成预设图像，则这些可疑点被标记为目标点，并向该基站发出降落请求。
[0022]进一步改进，所述步骤三中对可疑点的模式识别为判断可疑点所发出的红外信号闪烁频率是否与无人机飞控系统中预设的信号闪烁频率相同:
[0023]1)、当可疑点所发出的红外信号闪烁频率与无人机飞控系统中预设的信号闪烁频率不同，则说明该基站为非降落基站，转至执行步骤二；
[0024]2)、当可疑点所发出的红外信号闪烁频率与无人机飞控系统中预设的信号闪烁频率相同，则这些可疑点被标记为目标点，并向该基站发出降落请求。
[0025]进一步改进，所述步骤三中对可疑点的模式识别为判断多个可疑点构成的图案是否与无人机飞控系统中预设图形相同，同时判断可疑点所发出的红外信号闪烁频率是否与无人机飞控系统中预设的信号闪烁频率相同:
[0026]1)、当可疑点不能构成预设图像，则说明该基站为非降落基站，转至执行步骤二；
[0027]2)、当可疑点所发出的红外信号闪烁频率与无人机飞控系统中预设的信号闪烁频率不同，则说明该基站为非降落基站，转至执行步骤二；
[0028]3)、当多个可疑点能构成预设图像，且可疑点所发出的红外信号闪烁频率与无人机飞控系统中预设的信号闪烁频率相同，则这些可疑点被标记为目标点，并向该基站发出降落请求。
[0029]进一步改进，其特征在于，所述步骤四中无人机控制系统根据偏移量控制无人机的飞行姿态，其中无人机与基站降落点的在同一水平面的上偏差量S = 0.3hn/f;
[0030]其中，S为降落过程中无人机与基站目标点的在同一水平面的上偏差量；
[0031 ] h为此时无人机摄像机镜头到基站目标点的垂直高度；
[0032]f为摄像机镜头的焦距；
[0033]η为图像上目标点与无人机之间的像素数量；
[0034]根据S的大小实时调整无人机与目标点之间的水平距离，尽可能的保证
[0035]S为零，即无人机位于基站目标点的正上方。
[0036]与现有技术相比，本发明具有如下有益效果:
[0037]1、所述控制方法，通过发射、采集波长为950nm的红外波来进行寻找基站，950nm波段的电磁波可见光干扰小，可靠性强，误识别率低。
[0038]2、采用去噪、二值化处理、模式识别，降低干扰因素对寻找基站的影响，控制精度尚O
[0039]3、通过设置有增稳云台，降低无人机的震动对数据真实性的影响，提高了稳定性，保证控制精度。
[0040]4、无人机在降落过程中，定位模块为实时将无人机的当前位置信号传送给飞控系统，飞控系统计算无人机当前位置点与待降落基站目标点在同一平面上的偏移量，并根据偏移量控制无人机的飞行姿态，保证无人机精确降落到该待降落基站。
【附图说明】
[0041 ]图1为本发明所述无人机精准降落的控制方法流程图。
【具体实施方式】
[0042]为了更好地理解本发明，下面结合实施例进一步阐释本发明的内容，但本发明的内容不仅仅局限于下面的实施例。
[0043]实施例一:
[0044]如图1所示，无人机精准降落的控制方法，所述无人机上包括飞控系统、摄像机、定位模块，飞控系统与摄像机、定位模块之间电连接；飞控系统中央处理器主频为1.2GHz以上，所述无人机在空中盘旋寻找地面多个基站中的可降落的基站，并精准降落，其控制方法包括如下步骤:
[0045]步骤一、无人机执行准备降落指令，所述指令由飞机控制系统或者地面的遥控装置发出；
[0046]步骤二、无人机开始盘旋寻找基站，通过摄像机拍摄基站，将拍摄的图像传送给无人机控制系统;所述每个基站上设置有多个信号发射端，摄像机拍摄的图像包括基站周围景象和多个发光的信号发射端；
[0047]步骤三、无人机控制系统对拍摄的图像进行去噪处理，将去噪处理输出的图像进行固定阀值二值化处理，将整个图像处理成黑、白图像，并检测黑色图像区域轮廓，采用中心法确定每个黑色图像区域中心点；所述黑色图像区域为信号发射端所在位置区域；当无人机飞控系统判断到图像中中心点数目等于飞控系统中预先设定的特征点数目时，将这些中心点标记为可疑点，并对可疑点进行模式识别，通过对可疑点进行模式识别可以防止外人用红外灯塔捕获无人机。
[0048]其中，对可疑点的模式识别为判断多个可疑点构成的图案是否与无人机飞控系统中预设图形相同:
[0049]3.1)、当可疑点不能构成预设图像，则说明该基站为非降落基站，转至执行步骤-* *
[0050]3.2)、当多个可疑点能构成预设图像，则这些可疑点被标记为目标点，并向该基站发出降落请求。
[0051]3.2.1)当所述无人机控制系统接未收到该基站的降落许可命令，转至执行步骤-* *
[0052]3.2.2)当无人机控制系统接收到该基站的降落许可命令，则表明该基站可以降落，无人机飞控系统控制无人机进行降落；
[0053]步骤四、无人机在降落过程中，定位模块为实时将无人机的当前位置信号传送给飞控系统，飞控系统计算无人机当前位置点与待降落基站目标点在同一平面上的偏移量，并根据偏移量控制无人机的飞行姿态，其中无人机与基站降落点的在同一水平面的上偏差量S = 0.3hn/f ；
[0054]其中，S为降落过程中无人机与基站目标点的在同一水平面的上偏差量；
[0055]h为此时无人机摄像机镜头到基站目标点的垂直高度；
[0056]f为摄像机镜头的焦距；
[0057]η为图像上目标点与无人机之间的像素数量；
[0058]根据S的大小实时调整无人机与目标点之间的水平距离，尽可能的保证[0059 ] S为零，即无人机位于基站目标点的正上方；
[0060]步骤五、重复步骤四，直至无人机精确降落到该待降落基站，收回无人机。
[0061]在本实施例中，所述步骤三对红外信号进行去噪处理，采用高斯滤波去噪处理，将输入的红外信号的每一个像素点与高斯内核卷积，将卷积和当作输出像素值。
[0062]在本实施例中，所述所有基站上均设置有红外发射器，发射波长为950nm的红外波，摄像机采用950nm红外滤镜。
[0063]在本实施例中，所述无人机上设置有增稳云台，摄像机设置在增稳云台上，摄像机通过usb或cmos与飞控系统连接，
[0064]实施例二:
[0065]在本实施例中，所述步骤三中采用对图像先腐蚀再膨胀的方式对拍摄的图像进行去噪处理。去噪处理能够降低其他干扰因素对无人机判断基站可靠性的影响。其他步骤与实施例一中相同。
[0066]实施例三:
[0067]在本实施例中，步骤三中对可疑点的模式识别为判断可疑点所发出的红外信号闪烁频率是否与无人机飞控系统中预设的信号闪烁频率相同:当可疑点所发出的红外信号闪烁频率与无人机飞控系统中预设的信号闪烁频率不同，则说明该基站为非降落基站，转至执行步骤二；当可疑点所发出的红外信号闪烁频率与无人机飞控系统中预设的信号闪烁频率相同，则这些可疑点被标记为目标点，并向该基站发出降落请求。其他步骤与实施例一或二中相同。
[0068]实施例四:
[0069]在本实施例中，所述步骤三中对可疑点的模式识别为判断多个可疑点构成的图案是否与无人机飞控系统中预设图形相同，同时判断可疑点所发出的红外信号闪烁频率是否与无人机飞控系统中预设的信号闪烁频率相同:当可疑点不能构成预设图像，则说明该基站为非降落基站，转至执行步骤二；当可疑点所发出的红外信号闪烁频率与无人机飞控系统中预设的信号闪烁频率不同，则说明该基站为非降落基站，转至执行步骤二；当多个可疑点能构成预设图像，且可疑点所发出的红外信号闪烁频率与无人机飞控系统中预设的信号闪烁频率相同，则这些可疑点被标记为目标点，并向该基站发出降落请求。其他步骤与实施例一或二中相同。
[0070]本发明中未做特别说明的均为现有技术或者通过现有技术即可实现，而且本发明中所述具体实施案例仅为本发明的典型实施案例而已，并非用来限定本发明的实施范围。即凡依本发明申请专利范围的内容所作的等效变化与修饰，都应作为本发明的技术范畴。
【主权项】
1.无人机精准降落的控制方法，其特征在于，所述无人机上包括飞控系统、摄像机、定位模块，飞控系统与摄像机、定位模块之间电连接;无人机在空中盘旋寻找地面多个基站中的可降落的基站，并精准降落，其控制方法包括如下步骤: 步骤一、无人机执行准备降落指令，所述指令由飞机控制系统或者地面的遥控装置发出； 步骤二、无人机开始盘旋寻找基站，通过摄像机拍摄基站，将拍摄的图像传送给无人机控制系统;所述每个基站上设置有多个信号发射端，摄像机拍摄的图像包括基站周围景象和多个发光的信号发射端； 步骤三、无人机控制系统对拍摄的图像进行去噪处理，将去噪处理输出的图像进行固定阀值二值化处理，将整个图像处理成黑、白图像，并检测黑色图像区域轮廓，采用中心法确定每个黑色图像区域中心点；所述黑色图像区域为信号发射端所在位置区域；当无人机飞控系统判断到图像中中心点数目等于飞控系统中预先设定的特征点数目时，将这些中心点标记为可疑点，并对可疑点进行模式识别: 3.1)、当模式匹配不成功，则转至执行步骤二； 3.2)、当模式匹配成功，则这些可疑点被标记为目标点，并向该基站发出降落请求； 3.2.1)当所述无人机控制系统接未收到该基站的降落许可命令，则转至执行步骤二 ； 3.2.2)当无人机控制系统接收到该基站的降落许可命令，则表明该基站可以降落，无人机飞控系统控制无人机进行降落； 步骤四、无人机在降落过程中，定位模块为实时将无人机的当前位置信号传送给飞控系统，飞控系统计算无人机当前位置点与待降落基站目标点在同一平面上的偏移量，并根据偏移量控制无人机的飞行姿态； 步骤五、重复步骤四，直至无人机精确降落到该待降落基站，收回无人机。2.根据权利要求1所述的无人机精准降落的控制方法，其特征在于，所述步骤三对拍摄的图像进行去噪处理，采用高斯滤波去噪处理，将输入的图像的每一个像素点与高斯内核卷积，将卷积和当作输出像素值。3.根据权利要求1所述的无人机精准降落的控制方法，其特征在于，所述步骤三中采用对图像先腐蚀再膨胀的方式对拍摄的图像进行去噪处理。4.根据权利要求2或3所述的无人机精准降落的控制方法，其特征在于，所述所有基站上的信号发射端，发射波长为950nm的红外波;所述摄像机采用950nm红外滤镜。5.根据权利要求4所述的无人机精准降落的控制方法，其特征在于，所述无人机上设置有增稳云台，摄像机设置在增稳云台上，摄像机通过usb或cmos与飞控系统连接。6.根据权利要求5所述的无人机精准降落的控制方法，其特征在于，所述步骤三中对可疑点的模式识别为判断多个可疑点构成的图案是否与无人机飞控系统中预设图形相同: 1)、当可疑点不能构成预设图像，则说明该基站为非降落基站，转至执行步骤二； 2)、当多个可疑点能构成预设图像，则这些可疑点被标记为目标点，并向该基站发出降落请求。7.根据权利要求5所述的无人机精准降落的控制方法，其特征在于，所述步骤三中对可疑点的模式识别为判断可疑点所发出的红外信号闪烁频率是否与无人机飞控系统中预设的信号闪烁频率相同: 1)、当可疑点所发出的红外信号闪烁频率与无人机飞控系统中预设的信号闪烁频率不同，则说明该基站为非降落基站，转至执行步骤二 ； 2)、当可疑点所发出的红外信号闪烁频率与无人机飞控系统中预设的信号闪烁频率相同，则这些可疑点被标记为目标点，并向该基站发出降落请求。8.根据权利要求5所述的无人机精准降落的控制方法，其特征在于，所述步骤三中对可疑点的模式识别为判断多个可疑点构成的图案是否与无人机飞控系统中预设图形相同，同时判断可疑点所发出的红外信号闪烁频率是否与无人机飞控系统中预设的信号闪烁频率相同: 1)、当可疑点不能构成预设图像，则说明该基站为非降落基站，转至执行步骤二； 2)当可疑点所发出的红外信号闪烁频率与无人机飞控系统中预设的信号闪烁频率不同，则说明该基站为非降落基站，转至执行步骤二 ； 3)当多个可疑点能构成预设图像，且可疑点所发出的红外信号闪烁频率与无人机飞控系统中预设的信号闪烁频率相同，则这些可疑点被标记为目标点，并向该基站发出降落请求。9.根据权利要求6-8中任一项所述的无人机精准降落的控制方法，其特征在于，所述步骤四中无人机控制系统根据偏移量控制无人机的飞行姿态，其中无人机与基站降落点的在同一水平面的上偏差量S = 0.3hn/f; 其中，S为降落过程中无人机与基站目标点的在同一水平面的上偏差量； h为此时无人机摄像机镜头到基站目标点的垂直高度； f为摄像机镜头的焦距； η为图像上目标点与无人机之间的像素数量； 根据S的大小实时调整无人机与目标点之间的水平距离，尽可能的保证S为零，即无人机位于基站目标点的正上方。
【文档编号】G05D1/12GK106020239SQ201610628067
【公开日】2016年10月12日
【申请日】2016年8月2日
【发明人】雷增荣, 段文博, 郭力, 高月山, 张伟
【申请人】南京奇蛙智能科技有限公司