一种引导无人机降落在移动靶标的方法与流程

本申请涉及无人机领域，特别涉及一种引导无人机降落在移动靶标的方法。

背景技术：

无人机广泛应用于军事、农业、航拍、犯罪抓捕等行业，用于执行和完成特定的任务。无人机的起飞和飞行可按设定的路径或实时遥控其飞行路径，在无人机降落时，依靠gps或北斗导航可降落至较为广阔的区域。但受限于gps导航具有较大的误差(3m左右)的影响，当无人机的降落平台较小且正在移动(如车载无人机平台)时，如果再采用以往的降落技术，则达不到将无人机精准降落至移动车载无人机平台上的目的。并且现有技术中的无人机降落过程还需要较多的人为操作，无人机的降落控制效率不高。

技术实现要素：

本发明提供一种引导无人机降落在移动靶标的方法，用以解决无人机降落在移动目标过程中控制不够精准，控制效率不高的问题，在移动目标上预置发光靶标，所述方法包括：

搜索获取所述靶标的实时图像，检测所述实时图像确定所述靶标的降落标识点；

根据所述降落标识点与所述无人机上的预装标识点的位置关系调整所述无人机的飞行轨迹，以使所述无人机转入对所述移动目标的尾追模式；

基于所述尾追模式追踪检测所述靶标的实时图像以对所述降落标识点进行追踪；

调整所述降落标识点与所述预装标识点的距离以及所述无人机的俯仰角度，根据所述距离和所述俯仰角度使所述无人机停止运行实现降落。

优选的，所述搜索获取所述靶标的实时图像，检测所述实时图像确定所述靶标的降落标识点，具体为：

采集所述靶标的初始实时图像；

对所述初始实时图像进行预处理后通过图像配准算法获取所述无人机相对于所述靶标中心位置角偏差信息和高度信息；

根据所述角偏差信息和所述高度信息确定所述靶标的降落标识点。

优选的，所述根据所述降落标识点与所述无人机上的预装标识点的位置关系调整无人机飞行轨迹，具体为：

根据所述降落标识点与所述无人机上的预装标识点的位置关系，解算无人机与所述移动目标之间的旋转角度；

根据所述旋转角度调整所述无人机的飞行轨迹使所述无人机转入对所述移动目标的尾追模式。

优选的，所述根据所述距离和所述俯仰角度使所述无人机停止运行实现降落，具体为：

判断所述距离和所述俯仰角度是否满足预设条件：所述距离小于预设距离阈值且所述俯仰角度小于预设角度阈值；

若是，则使所述无人机停止运行实现降落；

若否，则继续调整所述距离和所述俯仰角度，直至满足所述预设条件。

优选的，在搜索获取所述靶标的实时图像，检测所述实时图像确定所述靶标的降落标识点之前，还包括：

接收降落指令；

根据所述降落指令调整所述无人机相对于所述移动目标的高度；

判断所述高度是否小于预设高度阈值；

若是，则进入引导降落模式；

若否，则继续调整所述高度，直至所述高度小于所述预设高度阈值。

由此可见，通过应用以上技术方案，在移动目标上预置发光靶标，搜索获取所述靶标的实时图像，检测所述实时图像确定所述靶标的降落标识点；根据所述降落标识点与所述无人机上的预装标识点的位置关系调整所述无人机的飞行轨迹，以使所述无人机转入对所述移动目标的尾追模式；基于所述尾追模式追踪检测所述靶标的实时图像以对所述降落标识点进行追踪；调整所述降落标识点与所述预装标识点的距离以及所述无人机的俯仰角度，根据所述距离和所述俯仰角度使所述无人机停止运行实现降落。通过在一定范围内引导无人机，从而实现了无人机自主精准降落在移动目标的指定位置，提高了降落控制效率。

附图说明

图1为本申请提出的一种引导无人机降落在移动靶标的方法的流程示意图；

图2为本申请实施例中提出的一种无人机的结构示意图；

图3为本申请实施例中移动目标上靶标的形状示意图。

具体实施方式

如背景技术所述，无人机降落在移动目标过程中控制不够精准，控制效率不高。

为解决上述问题，本申请实施例提出了一种引导无人机降落在移动靶标的方法，通过在一定范围内引导无人机，实现了无人机自主精准降落在移动目标的指定位置，提高了降落控制效率。

如图1所示，该方法包括以下步骤，其中在移动目标上预置发光靶标：

s101，搜索获取所述靶标的实时图像，检测所述实时图像确定所述靶标的降落标识点。

具体的，为引导无人机稳定、可靠、安全降落到指定位置，在本申请的具体应用场景中，如图3所示为本申请实施例中移动目标上靶标的形状示意图，靶标由两个交叉的十字发光亮带组成。靶标上设有降落标识点，通过获取靶标的图像，并对图像进行检测分析，可确定出靶标上的降落标识点。

需要说明的是，靶标的形状可根据需要进行不同的设计，其他根据靶标图像的检测结果确定降落标识点的方式，都属于本申请的保护范围。

为保证有效确定出降落标识点，在本申请优选的实施例中，所述搜索获取所述靶标的实时图像，检测所述实时图像确定所述靶标的降落标识点，具体为：

采集所述靶标的初始实时图像；

对所述初始实时图像进行预处理后通过图像配准算法获取所述无人机相对于所述靶标中心位置角偏差信息和高度信息；

根据所述角偏差信息和所述高度信息确定所述靶标的降落标识点。

在本申请的具体应用场景中，通过高清可见光相机获取靶标的初始实时图像，对初始实时图像进行缓存并预处理，其中预处理包括进行灰度二值化算法处理，通过图像二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓，以便进行检测，检测的过程包括通过图像配准算法计算出无人机相对于所述靶标中心位置角偏差信息和高度信息，根据所述角偏差信息和所述高度信息确定所述靶标的降落标识点。

需要说明的是，以上优选实施例的方案仅为本申请所提出的一种具体实现方案，其他确定所述靶标的降落标识点的方式均属于本申请的保护范围。

s102，根据所述降落标识点与所述无人机上的预装标识点的位置关系调整所述无人机的飞行轨迹，以使所述无人机转入对所述移动目标的尾追模式。

具体的，为了方便无人机降落，最好采用尾追的方式接近并降落于移动目标上，在步骤s101中确定了降落标识点，在无人机上还设置预装标识点，根据实时图像中的降落标识点与无人机上的预装标识点的位置改变无人机的飞行轨迹，使无人机转入对移动目标的尾追模式。

需要说明的是，如何调整无人机的飞行轨迹使其进入尾追模式可根据实际经验灵活设定，不同的调整方法都属于本申请的保护范围。

为保证无人机正常进入尾追模式，在本申请的优选实施例中，所述根据所述降落标识点与所述无人机上的预装标识点的位置关系调整无人机飞行轨迹，具体为：

根据所述降落标识点与所述无人机上的预装标识点的位置关系，解算无人机与所述移动目标之间的旋转角度；

根据所述旋转角度调整所述无人机的飞行轨迹使所述无人机转入对所述移动目标的尾追模式。

具体的，由于无人机可能在移动目标上空的不同方位飞行，在确定了实时图像中降落标识点与无人机预装标识点的位置关系后，可根据位置关系解算出无人机需要多少旋转角度才能对移动目标进行尾追，并按照解算出的旋转角度调整无人机飞行轨迹，使无人机进入对移动目标的尾追模式，其中，具体解算过程可由本领域技术人员根据具体的应用场景采用不同的方案实现。

需要说明的是，以上优选实施例的方案仅为本申请所提出的一种具体实现方案，其他使无人机进入尾追模式的方式均属于本申请的保护范围。

s103，基于所述尾追模式追踪检测所述靶标的实时图像以对所述降落标识点进行追踪。

具体的，在对移动目标进行尾追的过程中，持续通过检测实时图像确定所述降落标识点的位置以对降落标识点进行追踪。

需要说明的是，在追踪过程中，可根据实际经验使用不同的方式检测实时图像持续确定降落标识点，不同的追踪方式都属于本申请的保护范围。

s104，调整所述降落标识点与所述预装标识点的距离以及所述无人机的俯仰角度，根据所述距离和所述俯仰角度使所述无人机停止运行实现降落。

具体的，在降落过程中，通过调整所述降落标识点与所述预装标识点的距离，调整无人机与移动目标的距离。俯仰角是平行于机身轴线并指向无人机前方的向量与地面的夹角。当无人机相对于移动目标有合适的距离和俯仰角度时，即可使无人机停止运行实现降落。

需要说明的是，如何调整为合适的距离和俯仰角度可根据实际经验选择不同的方式，本领域技术人员可根据具体的应用场景采用不同的方案实现，不同的调整方式都属于本申请的保护范围。

为保证无人机降落的精准度，在本申请的优选实施例中，所述根据所述距离和所述俯仰角度使所述无人机停止运行实现降落，具体为：

判断所述距离和所述俯仰角度是否满足预设条件：所述距离小于预设距离阈值且所述俯仰角度小于预设角度阈值；

若是，则使所述无人机停止运行实现降落，

若否，则继续调整所述距离和所述俯仰角度，直至满足所述预设条件。

具体的，在无人机的降落过程中，为保证降落的精准度，需要同时确定降落标识点与预装标识点的距离以及所述无人机的俯仰角度，当所述距离小于预设距离阈值并且俯仰角度小于预设角度阈值时，才可确定无人机满足降落条件，停止无人机运行完成降落，否则还需继续调整所述距离和角度，直至满足降落条件。

需要说明的是，以上优选实施例的方案仅为本申请所提出的一种具体实现方案，其他调整所述距离和俯仰角度以满足预设条件的方式均属于本申请的保护范围。

为保证无人机的自主降落正常运行，在本申请的优选实施例中，在搜索获取所述靶标的实时图像，检测所述实时图像确定所述靶标的降落标识点之前，还包括：

接收降落指令；

根据所述降落指令调整所述无人机相对于所述移动目标的高度；

判断所述高度是否小于预设高度阈值；

若是，则进入引导降落模式；

若否，则继续调整所述高度，直至所述高度小于所述预设高度阈值。

具体的，由于无人机的飞行高度直接影响采集的靶标的实时图像的清晰度，因此，引导降落过程中无人机的高度不能过高，否则不能准确确定靶标上的降落标识点。因此在无人机接收了降落指令后，还需判断无人机的飞行高度，当高度小于预设高度阈值时才能使无人机进入引导降落模式进行自主降落，否则，应继续调整飞行高度直至进行入合适的高度范围。

需要说明的是，预设高度阈值可根据无人机的设备结构和设备性能灵活设定，不同的高度阈值并不影响本申请的保护范围。

通过应用以上技术方案，在所述移动目标上预置发光靶标，搜索获取所述靶标的实时图像，检测所述实时图像确定所述靶标的降落标识点；根据所述降落标识点与所述无人机上的预装标识点的位置关系调整所述无人机的飞行轨迹，以使所述无人机转入对所述移动目标的尾追模式；基于所述尾追模式追踪检测所述靶标的实时图像以对所述降落标识点进行追踪；调整所述降落标识点与所述预装标识点的距离以及所述无人机的俯仰角度，根据所述距离和所述俯仰角度使所述无人机停止运行实现降落。通过在一定范围内引导无人机，从而实现了无人机自主精准降落在移动目标的指定位置，提高了降落控制效率。

为了进一步阐述本发明的技术思想，现结合具体的应用场景，对本发明的技术方案进行说明。

本申请实施例提出了一种引导无人机降落在移动靶标的方法，通过在一定范围内引导无人机，实现了无人机自主精准降落在移动目标的指定位置，提高了降落控制效率。

本申请实施例主要应用于车载旋翼无人机系统或其他无人机系统精准降落场景(简称无人机)，当无人机在移动平台自主降落过程中，通过一种末端引导设备在一定范围内引导无人机精准降落到移动平台指定位置，末端引导设备主要用于fl-82车载旋翼无人机系统。

本申请实施例主要解决飞行中的无人机精准降落在移动目标上：

1.测高精度：无人机距离降落平台高度15米时，末端引导设备开始工作，单像元角分辨率为0.47mrad，距离分辨率为7mm，折算高度分辨率为26mm；高度为2米时，距离分辨率为1mm，高度分辨率为3.6mm；高度为460mm，距离分辨率为0.22mm，高度分辨率为0.77mm。考虑到无人机与靶标法线角度偏差、初始距离测量误差、图像抖动带来的测距误差，高度460mm时的实际测距误差在5mm以内，满足指标要求。

2.图像抖动误差：由于无人机及降落平台均处于运动状态，抖动会导致成像模糊，引起检测跟踪误差。为解决此问题，通过自研高清、高速相机，开窗输出提高帧频、降低曝光时间来解决抖动引起的图像模糊问题。最短曝光时间可达30us以下，开窗256×256情况下输出帧频可达到5100hz。

为使末端引导设备能够稳定、可靠、安全引导无人机降落到指定位置，需要定制靶标并安装到降落平台上。靶标由两个交叉的十字发光亮带组成，大十字长度1m，宽度8mm；小十字长度10cm，宽度8mm，形状如图3所示，靶标的其他参数为：电压：12v；功率：12w；尺寸：1m×1m。

本申请的实施例中，还配备了高清可见光相机，其主要参数为：

分辨率：1280×960；

像元尺寸：3.75um；

视场：30°×22.5°；

帧频：≥100hz；

调焦范围：0.1m～∞；

工作温度：-40℃～60℃；

重量：165g。

信号处理单元由一块电路板及连接线缆组成，主要完成可见光图像接收，并对图像进行检测、识别、跟踪、测高计算，将靶标偏差数据及相对高度信息输出给飞控，完成sdi(serialdigitalinterface，数字分量串行接口)格式图像输出。

硬件电路的结构主要由时钟模块、电源模块、图像处理与时序控制模块和通信模块等组成。图像处理与时序控制模块由dsp(digitalsignalprocessing，数字信号处理芯片)、fpga(field-programmablegatearray，现场可编程门阵列)以及flash(fastlargeareascanhardware，快速大面积扫描硬件)、prom(programmableread-onlymemory，可编程只读存储器)组成；通讯模块主要有rs232接口组成。信号处理单元与飞控间采用sdi格式传输图像。

其工作过程如下：首先接收从相机间接口为cameralink(一种相机接口)接口的数字图像；然后在fpga内对数字图像进行缓存并预处理后，将图像数据发送给dsp进行目标的检测识别，其中预处理包括进行灰度二值化算法处理，通过图像二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓，以便进行检测；同时，dsp通过图像配准算法计算出无人机相对于靶标之间的中心位置角偏差信息及高度信息；最后，将靶标中心位置角偏差信息及高度信息通过rs232口传输给飞控子系统，同时输出叠加目标信息sdi格式数字图像。

其中，图像配准算法的技术流程如下：首先对两幅图像进行特征提取得到特征点；通过进行相似性度量找到匹配的特征点对，然后通过匹配的特征点对得到图像空间坐标变换参数；最后由坐标变换参数进行图像配准。

软件设计中整个降落控制过程为：

1)图像检测，采集靶标实时图像，检测确定出降落场上靶标的降落标识点；

2)转入尾追，根据实时图像中降落标识点与无人机上预装标识点的位置关系，解算当前无人机与着陆车之间的旋转角度，控制无人机转入对着陆车的尾追模式；

3)助降阶段，最后降落过程中，通过实时图像中降落标识点与无人机上预装标识点间的距离变化估算无人机与着陆车之间的距离和俯仰角度，实现最终降落。

其中，俯仰角为平行于机身轴线并指向无人机前方的向量与地面的夹角。

图像检测分为搜索检测和跟踪检测两个步骤。搜索检测步骤如下：

1)图像分割：该部分可以考虑采用基于高斯杂波模型的cfar(constantfalsealarmrate，模糊恒虚警率)计算，但由于图形简单，可以灰度值为阈值，小于阈值为背景，大于阈值为降落标识点；

2)按照从左到右，从上到下的顺序检测；

3)将上一步检测出的亮点位置灰度置0，继续检测。当检测完所有点后，计算每个点与其他点的归一化距离，从而识别出降落标识点。

跟踪检测步骤与搜索检测步骤类似，在此不再赘述。

通过应用以上技术方案，在移动目标上预置发光靶标，搜索获取所述靶标的实时图像，检测所述实时图像确定所述靶标的降落标识点；根据所述降落标识点与所述无人机上的预装标识点的位置关系调整所述无人机的飞行轨迹，以使所述无人机转入对所述移动目标的尾追模式；基于所述尾追模式追踪检测所述靶标的实时图像以对所述降落标识点进行追踪；调整所述降落标识点与所述预装标识点的距离以及所述无人机的俯仰角度，根据所述距离和所述俯仰角度使所述无人机停止运行实现降落。通过在一定范围内引导无人机，从而实现了无人机自主精准降落在移动目标的指定位置，提高了降落控制效率。

为了达到以上技术目的，本申请实施例还提出了一种无人机，在移动目标上预置发光靶标，如图2所示，包括：

搜索检测模块201，用于搜索获取所述靶标的实时图像，检测所述实时图像确定所述靶标的降落标识点；

尾追转入模块202，用于根据所述降落标识点与所述无人机上的预装标识点的位置关系调整所述无人机的飞行轨迹，以使所述无人机转入对所述移动目标的尾追模式；

追踪模块203，用于基于所述尾追模式追踪检测所述靶标的实时图像以对所述降落标识点进行追踪；

降落模块204，用于调整所述降落标识点与所述预装标识点的距离以及所述无人机的俯仰角度，根据所述距离和所述俯仰角度使所述无人机停止运行实现降落。

在具体的应用场景中，所述搜索检测模块，具体用于：

采集所述靶标的初始实时图像；

对所述初始实时图像进行预处理后通过图像配准算法获取所述无人机相对于所述靶标中心位置角偏差信息和高度信息；

根据所述角偏差信息和所述高度信息确定所述靶标的降落标识点。

在具体的应用场景中，所述尾追转入模块，具体用于：

根据所述降落标识点与所述无人机上的预装标识点的位置关系，解算无人机与所述移动目标之间的旋转角度；

根据所述旋转角度调整所述无人机的飞行轨迹使所述无人机转入对所述移动目标的尾追模式。

在具体的应用场景中，所述降落模块，具体用于：

判断所述距离和所述俯仰角度是否满足预设条件：所述距离小于预设距离阈值且所述俯仰角度小于预设角度阈值；

若是，则使所述无人机停止运行实现降落，

若否，则继续调整所述距离和所述俯仰角度，直至满足所述预设条件。

在具体的应用场景中，还包括高度调整模块，用于：

接收降落指令；

根据所述降落指令调整所述无人机相对于所述移动目标的高度；

判断所述高度是否小于预设高度阈值；

若是，则进入引导降落模式；

若否，则继续调整所述高度，直至所述高度小于所述预设高度阈值。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中，包括以若干命令的形式使一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施场景所述的方法。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。

本领域技术人员可以理解装置中的模块可以按照实施场景描述分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

上述本发明序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。

以上公开的仅为本发明的几个具体实施场景，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。