无人机悬挂式负载无人小车的对接装置及方法与流程

本发明涉及无人机技术领域，具体为一种无人机悬挂式负载无人小车的对接装置及方法。

背景技术：

近些年来，无人空中飞行器，简称无人机作为极具灵活性的平台，日益成为人类完成各类不同任务的得力助手，受到了越来越多的关注。无人机价值在于形成空中平台，结合其他部件扩展应用，替代人类完成空中作业。随着无人机研发技术逐渐成熟，制造成本大幅降低，无人机在各个领域得到了广泛应用，除军事用途外，还包括农业植保、电力巡检、警用执法、地质勘探、环境监测、森林防火以及影视航拍等民用领域，且其适用领域还在迅速拓展。

无论军事应用还是民用中，无人机悬挂负载运输有着很重要的作用，是无人机应用的至关重要的组成部分。对于自主货物运送来说，无人机同直升机是最理想的飞行器。因为它们易操作，结构独立完整，可垂直起飞、降落、悬停于指定点。但是目前无人机悬挂式运输多半为人工安装后执行运输任务，花费大量人力资源，不符合当前自动化操作的发展前景。

同时近年来,无人小车技术得到飞速发展,已经应用到物流、家庭服务、工业等领域，多传感器信息融合的无人小车在工业生产、国防军事、服务行业等领域得到了越来越广泛的应用。与此同时，无法人为深入进行无人小车调度的环境也越来越多。因此，如何将无人机悬挂式运输技术广泛应用于无人小车的调度运输也成了当前领域研究的一大课题。

因此，需要对现有技术进行改进。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是提供一种能快读定位对接的无人机悬挂式负载无人小车的对接装置及方法。

为解决上述技术问题，本发明提供一种无人机悬挂式负载无人小车的对接装置，包括无人机、无人小车、无人机负载对接机构和小车负载对接机构；

所述无人机负载对接机构设置在无人机底部，小车负载对接机构设置在无人小车顶部；所述小车负载对接机构与无人机负载对接机构配合使用，可以实现互相对接；

所述小车负载对接机构包括漏斗型对接开口；

所述无人机负载对接机构从上到下依次设置有缓冲弹簧结构、微型驱动结构和抓钩结构；

所述无人机负载对接机构顶部通过缓冲弹簧结构与无人机的底部进行固定连接；

所述微型驱动电机结构可以控制抓钩结构的闭合张开；

所述抓钩结构可以与漏斗型对接开口的内壁抵接从而实现无人机和无人小车的对接。

作为对本发明无人机悬挂式负载无人小车的对接装置的改进：

所述缓冲弹簧结构包括上缓冲片、缓冲弹簧、缓冲活塞、下缓冲螺母、缓冲槽和底部连接片；

所述上缓冲片与无人机底部固定连接；所述上缓冲片底部与缓冲活塞固定连接；所述缓冲活塞外侧套设有缓冲弹簧；

所述缓冲弹簧一端与上缓冲片连接，另一端与下缓冲螺母连接；

所述下缓冲螺母固定设置在缓冲槽的开口处；所述缓冲活塞伸入到缓冲槽中；

所述缓冲槽底部设置有底部连接片；所述底部连接片与无人机负载对接机构顶部连接。

作为对本发明无人机悬挂式负载无人小车的对接装置的进一步改进：

所述微型驱动电机结构包括微型驱动电机、固定螺柱、上固定片和下固定片；

所述微型驱动电机通过固定螺柱固定于上固定片和下固定片之间，无人机负载对接机构穿过上固定片和下固定片；

微型驱动电机底部设置有丝杆，丝杆穿过下固定片，丝杆与无人机负载对接机构平行设置；所述丝杆与抓钩结构连接，微型驱动电机可以通过丝杆驱动抓钩结构闭合张开。

作为对本发明无人机悬挂式负载无人小车的对接装置的进一步改进：

所述抓钩结构包括丝杆、套环、连接杆、钩杆和固定套环；

所述丝杆上端穿过微型驱动电机结构的下固定片与微型驱动电机相连，受微型驱动电机的驱动；所述丝杆下端延伸至固定套环处，固定套环固定套设在无人机负载对接机构的底部；

所述套环套设在无人机负载对接机构上，同时套环上设置有螺孔，丝杆穿过螺孔，套环受丝杆的传动实现上下移动；

所述套环四周通过四根连接杆与四根钩杆的中间位置相铰接，四根钩杆的末端与固定套环铰接，连接杆为向外倾斜，钩杆为向内倾斜；通过套环的上下移动实现抓钩结构的闭合张开。

作为对本发明无人机悬挂式负载无人小车的对接装置的进一步改进：

所述小车负载对接机构包括漏斗型对接开口、漏斗形对接端和小车固定支架；

所述漏斗形对接端固定设置在漏斗型对接开口的底部漏斗口，漏斗型对接开口顶部四周通过小车固定支架与无人小车顶部固定连接。

作为对本发明无人机悬挂式负载无人小车的对接装置的进一步改进：

所述无人机底部设置有机载摄像头，机载摄像头与漏斗型对接开口配合使用。

本发明还提供一种无人机悬挂式负载无人小车的对接方法，包括以下步骤：

s1：控制无人机前往目标无人小车停留位置区域，无人机的机载摄像头开始采集检测无人机底部图像；

s2：在无人机的机载摄像头摄像头识别捕获无人小车负载对接机构的漏斗形对接开口的标志图像圆形后，提取圆心坐标；

s3：根据无人机采集的高度信息、摄像头采集的标志物漏斗形对接开口的圆心坐标以及摄像头像素中心坐标，得到无人机控制信息，根据控制信息控制无人机到达无人小车正上方的对接指定位置；

s4：无人机下降至对接指定位置，使得无人机负载对接杆的底部与漏斗型对接开口的漏斗形对接端抵接；

s5：无人机发出对接信号，此时对无人机负载对接杆中部的微型驱动电机开始工作，带动丝杆进行转动，通过传动进而带动所嵌套的对接杆套环垂直向下移动，向下运动的套环通过四根连接杆带动四根钩杆向下打开，直至四根钩杆与漏斗型对接开口内壁抵接为止，实现抓钩机构的张开状态；

s6：此时无人机与无人小车已通过无人机负载对接杆实现连接。

一种无人机悬挂式负载无人小车的对接系统：

为了实现无人机准确识别无人小车位置，本发明提出一种基于霍夫圆变换的算法获取水平坐标位移差，超声波测距方法获取垂直位移差，两者结合采集识别无人机相对于无人小车的空间位置，转化为无人机指令控制无人机飞行姿态调整，实现无人机与无人小车的精确对接。

依靠无人机携带的摄像头进行图像识别获取水平坐标位移差主要基于霍夫圆变换技术。霍夫圆检测的基本思想是利用霍夫变换，霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如直线，圆等)。

图像坐标空间中的曲线可以建立相应的参数空间。在图像坐标空间中，已知圆的方程可以表示为：

(x-a)²+(y-b)²＝r²

其中(a,b)为圆的圆心位置，r为圆的半径。类似于霍夫直线的思想，把x-y平面上的圆转换到a-b-r参数空间，则图像空间中过(x,y)点圆对应参数空间中，高度r变化下的一个三维锥面，在图像空间中圆上的任意一点变换到对应于参数空间中是一个三维锥面。因此在图像空间上同一圆上的不同点变换到参数空间后是不同的三维锥面，因为它们的r相等，所以在r高度上一定会相交于一点(a,b,r)。这样在参数空间中通过检测这一交点就可以得到圆的参数，进而求出相应的圆。图像平面的方程转化为参数，与直线检测的思想如出一辙。但是两者有一个不同，圆的确定需要三个参数，转换后的空间为三维空间，这在实际应用中的计算量相当大，很难被直接使用，所以一般用霍夫梯度法解决圆的检测。

基于霍夫圆变换技术的乒乓球识别方法，采用梯度霍夫变换的方法来提高识别速度。以极坐标方程

a＝x-rcosθ,b＝y-rsinθ

来表示圆，其中，x和y为当前像素点的坐标，r为半径，θ为梯度方向角，a和b为计算得到的可能的圆心坐标。

基于霍夫圆变换技术的水平坐标位移差获取方法，包括以下步骤：

步骤1：图像灰度化处理，得到灰度化处理图像。

机器人的处理器可以持续不断地通过视觉传感器获得前方的图像，然后对读入的图片进行预处理。采用平均值法对图像进行灰度化处理，得到灰度化处理图像。

设彩色图像三分量分别为r(x,y)，g(x,y)，b(x,y)则灰度化处理后，图像的灰度值gray(x,y)可以表示为：

步骤2：滤波处理，得到滤波处理图像；

对灰度化处理图像进行滤波处理以抑制噪声、减少环境干扰，提高目标图案的边缘清晰度。本发明采用了中位值平均滤波法的方式，连续采样n个数据，去掉一个最大值和一个最小值，然后计算n-2个数据的算术平均值。n值的选取为3-14。

经过中位值平均滤波后的输出为：

g(x,y)＝med{f(x-k,y-2),(k,1)∈w}

其中，f(x,y)、g(x,y)分别为原图像和处理后的图像，w为二维滑动窗口，一般从3*3、5*5中选择。

步骤3：边缘与圆心提取；

本发明采用基于梯度霍夫变换的方法找到圆心。梯度霍夫变换寻找圆心坐标的步骤为：

3.1)首先对滤波处理图像应用canny边缘检测，得到边缘图像；

3.2)然后对边缘图像中的每一个非零点，考虑其局部梯度，即用sobel函数计算x和y方向的sobel一阶导数得到的梯度。

3.3)可用得到的梯度，有斜率指定的直线上的每个点都在累加器中累加，这里的斜率是从一个指定的最小值到指定的最大值得距离；

3.4)同时标记边缘图像中每一个非0像素的位置；

3.5)然后从二维累加器中这些点钟选择候选的中心，这些中心都大于给定阈值并且大于其所有近邻，这些候选的中心按照累加值降序排列，以便于最支持像素的中心首先出现；

3.6)接下来对每一个中心，考虑所有的非0元素

3.7)这些元素按照其与中心的距离排序。从最大半径到最小半径算起，选择非0像素最支持的一条半径

3.8)如果一个中心收到边缘图像非0像素的最充分支持，并且到前期被选择的中心有足够的距离，那么就得到了圆心的坐标。

通过得到的圆形标志物圆心坐标，以及无人机摄像头相机中心坐标已知，由此可以得出像素坐标位移差，包括水平位移差x及纵向位移差y。

同时通过无人机自带的超声波模块可以进行测距获取无人机高度即垂直位移差h。

由图8所示h代表的为相机焦距，则垂直位移差h，像素水平位移差x，相机焦距h已知，通过已知条件与公式：

可得出实际实物水平位移差x。同理可得出实际实物纵向位移差y。

至此，无人机图像采集识别定位控制系统已通过无人机所携带摄像头获取了无人机与目标位置的空间坐标差，将坐标差作为控制信号，可控制无人机精确降落至目标小车上方指定位置发出对接信号控制对接机构完成对接。

本发明无人机悬挂式负载无人小车的对接装置及方法的技术优势为：

本发明中无人机获取目标标志物定位进行视觉信息定位的算法结构简单，能够实现快速实时无人机定位调整，提高了对接系统的精确性；采用了无人机闭环控制算法，提高了自动化水平，降低了人工定位操作的繁琐性。

本发明中对接杆连接处采用了缓冲弹簧设计，稳定了无人机与对接杆的连接，降低了对接杆负载对于无人机的飞行姿态的影响，同时为对接状态时的无人机高度提供了偏差值允许，防止对接杆对无人小车或无人机产生物理损伤，提高了对接流程的容错率和安全性。

本发明中对接两端采用了抓钩和漏斗形设计，抓钩形设计结构控制方便简单稳定性好，对接完成后对接程度牢固；漏斗形设计为无人机定位的精度要求提供了偏差值允许，完善了对接系统算法的稳定性，大大提高了对接的精度与成功率。

本发明可作为无人机调度无人清洁小车的应用系统，可广泛适用于大型光伏电厂等场景，大大提高了自动化水平和精确性，减少了大量人工劳动以及为人工不便区域的清洁小车调度提供了新思路。

附图说明

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细说明。

图1是本发明中无人机的视觉控制流程图；

图2是本发明中对接过程的工作流程图；

图3(a)是本发明中对接前整体装置示意图；

图3(b)是本发明中对接后整体装置示意图；

图4(a)是本发明中无人机悬挂对接杆抓钩机构闭合时示意图；

图4(b)是本发明中无人机悬挂对接杆抓钩机构打开时示意图；

图5是本发明中缓冲弹簧结构示意图；

图6是本发明中抓钩结构示意图；

图7是本发明中小车与负载结构示意图；

图8是由相机焦距得到实际实物纵向位移差的示意图。

图中：001.无人机、002.无人小车、1.无人机负载对接机构、101.缓冲弹簧结构、1011.上缓冲片、1012.缓冲弹簧、1013.缓冲活塞、1014.下缓冲螺母、1015.缓冲槽、1016.底部连接片、102.微型驱动电机结构、1021.上固定片、1022.微型驱动电机、1023.固定螺柱、1024.下固定片、103.抓钩结构、1031.丝杆、1032.套环、1033.连接杆、1034.钩杆、1035.固定套环、2.小车负载对接机构、201.漏斗型对接开口、202.漏斗形对接端、203.小车固定支架。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行进一步描述，但本发明的保护范围并不仅限于此。

实施例1、无人机悬挂式负载无人小车的对接装置，如图3(a)所示；整个装置包括无人机001、无人小车002、无人机负载对接机构1和小车负载对接机构2；无人机负载对接机构1安装于无人机001的下方，小车负载对接机构2负载于无人小车002的上方，小车负载对接机构2为漏斗形，能够被无人机001的摄像头图像定位算法所识别定位；无人机001与无人小车002通过无人机负载对接机构1与小车负载对接机构2的连接，实现互相对接成功。

无人机001底部还安装有机载摄像头。

如图4(a)和图4(b)所示，无人机负载对接机构1从上到下依次设置有缓冲弹簧结构101、微型驱动结构102和抓钩结构103；

无人机负载对接机构1顶部通过缓冲弹簧结构101与无人机001的底部进行固定连接；

微型驱动电机结构102安装于无人机负载对接机构1的中间位置，

微型驱动电机结构102包括微型驱动电机1022、固定螺柱1023、上固定片1021和下固定片1024。微型驱动电机1022通过固定螺柱1023固定于上固定片1021和下固定片1024之间，无人机负载对接机构1穿过上固定片1021和下固定片1024。

微型驱动电机1022底部设置有丝杆1031，丝杆1031穿过下固定片1024，丝杆1031与无人机负载对接机构1平行设置。微型驱动电机1022可以驱动丝杆1031转动，同时抓钩结构103的套环1032套设在丝杆1031上，抓钩结构103位于无人机负载对接机构1的底部。

抓钩结构103主要由丝杆1031、套环1032、连接杆1033、钩杆1034和固定套环1035组成。其中丝杆1031上端穿过微型驱动电机结构102的下固定片1024与微型驱动电机1022相连，受微型驱动电机1022的驱动；同时丝杆1031另一端延伸至固定套环1035处(两者可以不相连)，固定套环1035固定套设在无人机负载对接机构1的底部；套环1032套设在无人机负载对接机构1上，同时套环1032上设置有螺孔，丝杆1031穿过该螺孔，套环1032受丝杆1031的传动实现上下移动；套环1032四周通过四根连接杆1033与四根钩杆1034的中间位置相铰接，四根钩杆1034的末端与固定套环1035铰接，通过套环1032的上下移动实现状态的开合。四根连接杆1033为向外倾斜，四根钩杆1034为向内倾斜。

如图5所示，缓冲弹簧结构101主要由上缓冲片1011、缓冲弹簧1012、缓冲活塞1013、下缓冲螺母1014、缓冲槽1015和底部连接片1016组成。缓冲弹簧结构101通过上缓冲片1011与无人机001底部固定连接；上缓冲片1011下部与缓冲活塞1013固定，缓冲活塞1013外侧套设有缓冲弹簧1012，缓冲弹簧1012一端与上缓冲片1011连接，另一端与下缓冲螺母1014连接，下缓冲螺母1014固定设置在缓冲槽1015的开口处，缓冲活塞1013伸入到缓冲槽1015中；缓冲槽1015底部为底部连接片1056，底部连接片1056与无人机负载对接机构1顶部连接。缓冲弹簧结构101用于提供无人机负载对接机构1的缓冲容错，用于降低负载对无人机001的控制影响，同时防止对接时轻微高度误差造成无人机负载对接机构1或无人小车002的损伤。

如图7所示，小车负载对接机构2主要由漏斗型对接开口201、漏斗形对接端202和小车固定支架203组成，漏斗型对接开口201位于小车负载对接机构2的上端，漏斗形对接端202位于小车负载对接机构2的下端。漏斗形对接端202固定设置在漏斗型对接开口201的底部堵住漏斗型对接开口201的漏斗口，漏斗型对接开口201顶部四周通过小车固定支架203与无人小车002顶部固定连接。可通过抓钩结构103，同时能被抓钩结构103的四根钩杆1034的张开状态所卡合固定；漏斗型对接开口201和漏斗形对接端202由四根小车固定支架203固定于小车002上部。无人机001的机载摄像头用于检测漏斗型对接开口201。

如图3(b)所示，本发明具体实施过程如下：

s1：无人机001起飞根据gps信号前往目标无人小车002停留位置区域，无人机001的机载摄像头开始采集检测无人机001底部图像；

s2：在无人机001的机载摄像头摄像头识别捕获无人小车负载对接机构2的漏斗形对接开口201的标志图像圆形后，提取圆心坐标；

s3：根据无人机001采集的高度信息、摄像头采集的标志物漏斗形对接开口201的圆心坐标以及摄像头像素中心坐标，得到无人机001控制信息，根据控制信息控制无人机001到达无人小车002正上方的对接指定位置；

s4：无人机001下降至对接指定位置，即为无人机负载对接杆1的底部与漏斗型对接开口201的漏斗形对接端202抵接；

此时无人机负载对接杆1的末端抓钩机构103的四根钩爪1034处于闭合状态；

s5：无人机001发出对接信号，此时对无人机负载对接杆1中部的微型驱动电机1022开始工作，带动丝杆1031进行转动，通过传动进而带动所嵌套的对接杆套环1032垂直向下移动，向下运动的套环1032通过四根连接杆1033带动四根钩杆1034向下打开，直至四根钩杆1034与漏斗型对接开口201内壁抵接为止，实现抓钩机构103的张开状态；

s6：此时无人机001与无人小车002已通过无人机负载对接机构1和小车负载对接机构2实现连接。

本发明上述装置和方法进行误差校准后，可完成无人操作的通过无人机001的无人小车002调度，避免受到因环境因素或人力资源因素的不必要调度条件制约。

最后，还需要注意的是，以上列举的仅是本发明的若干个具体实施例。显然，本发明不限于以上实施例，还可以有许多变形。本领域的普通技术人员能从本发明公开的内容直接导出或联想到的所有变形，均应认为是本发明的保护范围。