基于视觉的无人机返航着陆方法与流程

本发明涉及一种无人机返航着陆方法，尤其涉及基于视觉的无人机返航着陆方法。

背景技术：

无人机的返航一般通过遥控端进行手动控制返航或通过自动返航机构实现自动返航，自动返航一般是根据卫星定位系统确定返航航向后实现自动返航。

现有技术中，无人机在飞行过程中会出现传感器组件失效、卫星定位系统无信号等情况，无法确定返航航向，此时通过遥控端及自动返航机构均无法实现有效的返航。

技术实现要素：

本发明的目的是解决上述现有技术中无人机在传感器组件失效、卫星定位系统无信号时无法确定航向实现返航的不足，提供一种基于视觉的无人机返航着陆方法。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：

基于视觉的无人机返航着陆方法，无人机包括视觉模块，特别地，

无人机在飞行过程中，通过视觉模块记录飞行沿途的特征点形成影像特征轨迹，

无人机返航时，通过视觉模块获得实时影像，对比实时影像和影像特征轨迹中影像帧的特征点分布，判定并调整自身的飞行。

进一步地，当实时影像与影像特征轨迹中影像帧不匹配时，无人机将以当前位置为中心进行盘旋影像捕捉，通过盘旋捕捉的影像与影像特征轨迹中影像帧进行对比，判定并调整自身的飞行。

进一步地，当无人机盘旋无法捕获与影像特征轨迹中影像帧相匹配影像时，无人机进行迫降，通过光流判定无人机的高度，根据高度进行降落。

进一步地，无人机迫降过程中，视觉模块识别降落区内障碍物，存在障碍物则避让，不存在则降落。

进一步地，无人机具有空间影像地图，根据影像特征轨迹建立增量地图。

进一步地，所述影像特征轨迹至少包括无人机飞行沿途特征点的先后顺序、特征点的识别信息、无人机的高度信息和无人机针对特征点的视角。

进一步地，所述视觉模块为一个超广角单镜头或由复数摄像头组成。

本发明的有益效果主要体现在：

1.实现基于视觉模块的自动返航；

2.光流实现安全着陆；

3.能规避降落区的障碍物；

4.提高了无人机的安全性，降低无人机的失事率。

附图说明

图1是本发明中无人机视觉模块捕获影像的示意图；

图2是本发明中影像特征轨迹的示意图；

图3是本发明中增量地图的示意图。

具体实施方式

本发明提供基于视觉的无人机返航着陆方法，能实现基于视觉模块的自动返航。以下结合附图对本发明技术方案进行详细描述，以使其更易于理解和掌握。

基于视觉的无人机返航着陆方法，如图1所示，无人机包括视觉模块，视觉模块为一个超广角单镜头或由复数摄像头组成，用于记录沿途影像，无人机在飞行过程中，通过视觉模块记录飞行沿途的特征点形成如图2所示的影像特征轨迹，无人机返航时，通过视觉模块获得实时影像，对比实时影像和影像特征轨迹中影像帧的特征点分布，判定并调整自身的飞行。优选实施例中，无人机具有空间影像地图，根据影像特征轨迹建立如图3中所示的增量地图。需要说明的是，影像特征轨迹至少包括无人机飞行沿途特征点的先后顺序、特征点的识别信息、无人机的高度信息和无人机针对特征点的视角。

具体地，无人机飞行过程中视觉模块会记录沿途影像，并且识别影像中的特征点，从而形成影像特征轨迹，当传感器组失效及卫星导航系统失效后，无人机通过视觉模块实现返航，返航时，视觉模块会获得实时影像，并且识别出实时影像中的特征点，通过实时影像的镜像与影像特征轨迹中影像帧作对比，调整无人机的飞行状态，使无人机沿影像特征轨迹反向航行实现安全返航。

当实时影像与影像特征轨迹中影像帧不匹配时，即特征点部分丢失或全部丢失时，无人机将以当前位置为中心进行盘旋影像捕捉，通过盘旋捕捉的影像与影像特征轨迹中影像帧进行对比，判定并调整自身的飞行。

具体地，无人机会自由盘旋影像捕捉，盘旋区域为以无人机当前位置为中心半径为5~10米的球星范围，当盘旋捕捉到与影像特征轨迹中影像帧相匹配影像时，停止盘旋捕捉操作，通过对比调整无人机的飞行状态，实现返航。

当无人机盘旋无法捕获与影像特征轨迹中影像帧相匹配影像时，无人机进行迫降，通过光流判定无人机的高度，根据高度进行降落。由于捕捉不到匹配影像，因此可判定此时无法通过影像特征轨迹返航，防止捕捉影像操作将无人机的电源耗尽，此时选择迫降，通过光流实现高度判定，达到安全着陆的目的。

无人机迫降过程中，视觉模块识别降落区内障碍物，存在障碍物则避让，不存在则降落。具体的，建立识别规则库，能准确识别障碍物，做到合理规避。

通过以上描述可以发现，本发明揭示了基于视觉的无人机返航着陆方法，实现基于视觉模块的自动返航；光流实现安全着陆；能规避降落区的障碍物；提高了无人机的安全性，降低无人机的失事率。

以上对本发明的技术方案进行了充分描述，需要说明的是，本发明的具体实施方式并不受上述描述的限制，本领域的普通技术人员依据本发明的精神实质在结构、方法或功能等方面采用等同变换或者等效变换而形成的所有技术方案，均落在本发明的保护范围之内。