CN105388908A - 基于机器视觉的无人机定位着降方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于机器视觉的无人机定位着降方法及系统,方法包括计算定位参数、解出无人机相对于着降区的位置参数以及控制无人机定位着降;所述着降系统包括第一GPS信息接收单元,用于将基准站测得伪距观测值与已知距离比较,求出伪距修正值;第二GPS信息接收单元,用于观测GPS卫星数据,接收来自基准站的修正值,计算出定位参数;着降区采集单元,通过固定在无人机上的摄像机完成着降区特征特性采集;视频信号处理单元,用于将CCD输出的视频信号进行放大;图像处理单元:用于对摄影着降区的特征图案进行处理;以及控制指令单元和着降执行单元。本发明结合了DGPS导航技术与视觉导航技术,使得无人机能以高精度着降或悬停在定点位置。
Description
技术领域
本发明涉及无人机控制领域,特别涉及一种基于机器视觉的无人机定位着降方法及系统。
背景技术
无人机昼夜可用,结构简单,使用方便,成本低,效率比高,并且不必担心人员伤亡,因此,在高危环境下,无人机作业日益受到青睐。它可用于场景监控、气象侦查、公路巡视、勘探测绘、水灾监控、航空摄影、交通管理、森林火灾等。由此看来,无人机在很多方面都有着极为广阔的应用前景。
无人机在执行任务的过程中,定点着降是一个非常重要且容易出现故障的阶段,研究资料表明,世界航空史上有三分之一以上的飞行事故发生在定点着降过程。因此,无人机定点着降技术已经成为影响无人机发展的关键技术之一,能否安全可靠实现自动着降也是成为评价无人机性能好坏的重要指标。
无人机定位着降是指无人机依靠机载的导航设备和飞行控制系统来进行定位导航并最终控制无人机降落在着陆场地的过程。要想实现定点着降,无人机必须具备自主导航的能力。高精度的定点着降的导航技术包括:惯性导航系统(INS),GPS导航,INS/GPS组合导航系统和视觉导航系统。其中,惯性导航是最早研究、最为成熟的导航技术;GPS是近些年兴起的、应用最为广泛、技术也相对成熟的导航技术。但上述导航技术均有各自的缺点,GPS定位系统对导航卫星的依赖性太强;惯性导航系统是利用陀螺、加速度计等惯性器件得到数据,最终计算出载体位置,随着时间的推移其误差过大。伴随着多种导航技术的出现,自然将不同的导航技术组合,发挥各自的优势以达到最好的导航效果。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于机器视觉的无人机定位着降方法及系统,将DGPS(DifferenceGlobalPositioningSystem,差分全球定位系统)导航技术与视觉导航技术相结合,使得无人机最终能以高精度着降或悬停在定点位置。
为解决上述技术问题,本发明采用的技术方案是:
一种基于机器视觉的无人机定位着降方法,包括计算定位参数、解出无人机相对于着降区的位置参数以及控制无人机定位着降;
计算出定位参数:通过设置在基准站和无人机上的2台GPS接收机,同步跟踪观测相同的GPS卫星;基准站测得伪距观测值与已知距离比较,求出伪距修正值,通过数据链传输给无人机上的GPS接收机;无人机上的GPS接收机观测GPS卫星数据,接收来自基准站的修正值,对观测伪距进行修正,然后用修正后的伪距进行定位,计算出定位参数;
解出无人机相对于着降区的位置参数:通过固定在无人机上的摄像机完成着降区特征特性采集;对采集的视频信号,即着降区的特征图案进行处理,视频采集卡将CCD(Charge-coupledDevice,电荷耦合元件)输出的视频信号进行放大,进行场信号的同步分离,将检测出的视频信号送到图像处理电路;所述图像处理电路对摄影着降区的特征图案进行处理,得到图像中的特征点坐标,将坐标送到主控计算机解出无人机相对于着降区的位置参数;
控制无人机定位着降:主控计算机计算出无人机相对于着降区的距离、高度和姿态角后,将数据传送无人机;无人机自动驾驶系统根据输入的控制指令,采集传感器提供的参数,并按照设定的控制方法及逻辑产生控制指令,通过控制执行机构实现无人机定位着降。
根据上述方案,所述摄像机仅设置一个,其图像拍摄像素为1920×1080。
根据上述方案,所述定位参数采用WGS-84坐标系统。
根据上述方案,所述图像处理电路对摄影着降区的特征图案进行处理具体方法是,依次进行灰度化、图像校正、滤波、特征点提取、非特征点排除、粗配准、阀值选择、二值化、特征点提取、特征点再检测、线性位姿计算以及结果输出。
一种基于机器视觉的无人机定位着降系统,包括以下单元:第一GPS信息接收单元:所述第一GPS信息接收单元的GPS接收机安装在基准站上,用于将基准站测得伪距观测值与已知距离比较,求出伪距修正值,通过数据链传输给安装在无人机上的GPS接收机;第二GPS信息接收单元:所述第二GPS信息接收单元的GPS接收机安装在无人机上,用于观测GPS卫星数据,接收来自基准站的修正值,对观测伪距进行修正,然后用修正后的伪距进行定位,计算出定位参数;着降区采集单元:通过固定在无人机上的摄像机完成着降区特征特性采集;视频信号处理单元:用于将CCD输出的视频信号进行放大,进行场信号的同步分离,将检测出的视频信号送到图像处理单元;图像处理单元:用于对摄影着降区的特征图案进行处理,得到图像中的特征点坐标,将坐标送到主控计算机解出无人机相对于着降区的位置参数;控制指令单元:用于计算出无人机相对于着降区的距离、高度和姿态角,再将数据传送给无人机;着降执行单元:根据输入的控制指令,采集传感器提供的参数,并按照设定的控制方法及逻辑产生控制指令,通过控制执行机构实现无人机定位着降。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:将DGPS导航系统与视觉导航系统相结合,使得无人机最终能以高精度着降或悬停在定点位置,且本发明实现定位着降的功能更加快速精准,为无人机更好地应用于电力线巡检、抢修提供了有效的支持。
附图说明
图1是本发明中基于机器视觉的无人机定位着降系统结构示意图。
图2是本发明中基于机器视觉的无人机定位着降方法之图像处理过程示意图。
图3是本发明中基于机器视觉的无人机定位着降方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。本发明提供的一种基于机器视觉的无人机定位着降系统,采用DGPS无人机引航技术,将无人机引导到着降区特征图案上空附近,启动机器视觉助降系统对无人机进行实时精确定位,并把无人机的位置信息传递到飞行控制系统,由飞行控制系统控制无人机降落。本发明主要应用了实时图像处理、图像特征点提取及无人机定位等,主要应用于电力线故障检测、排查。本发明主要包括DGPS导航系统、视觉导航系统及无人机自动驾驶系统。
本发明DGPS使用2台GPS接收机,1台设置于已知点(地面控制站)作基准站,1台用于无人机,2台接收机同步跟踪观测相同的GPS卫星。基准站所测伪距观测值与已知距离比较,求出伪距修正值,通过数据链传输给无人机上的GPS接收机。无人机上的GPS接收机在观测GPS卫星的同时,接收来自基准站的修正值,对观测伪距进行修正,然后用修正后的伪距进行定位,计算出定位参数,定位结果是WGS-84地心空间之间坐标系中的坐标。
视觉导航系统由光学系统(摄像机)和视频处理器组成。本发明采用的是单目视觉系统,即视觉系统只有一个摄像机。摄像机固定在转动平台上,允许平台在方向角和俯仰角两个自由度转动,以便跟踪特征区域,主要完成着降区特征特性采集。采用普通彩色照相机,所拍图像像素为1920×1080,信噪比优于48dB,用其将光信号转换成视频信号并送入视频处理器。
视频处理器包括视频采集卡和图像处理电路,视频采集卡首先将CCD输出的视频信号进行放大,进行场信号的同步分离,将检测出的视频信号送到图像处理电路,图像处理电路完成对摄影的着降区的特征图案的处理得到图像中的特征点坐标,将坐标送到主控计算机即可解出无人机相对于着降区的位置参数。
数字图像处理是构成机器视觉导航系统的核心。主要过程分为图像预处理、特征点提取和位置计算三个步骤,如图2所示。主控计算机是机器视觉导航系统的计算和控制中心,负责数据的处理,计算无人机相对于着降区的距离、高度、姿态角后,将数据传送无人机控制其定位着降。无人机自动驾驶系统根据输入的控制指令,采集传感器提供的参数,并按照设定的控制算法及逻辑产生控制指令,通过控制执行机构以实现对无人机的控制。
Claims (5)
1.一种基于机器视觉的无人机定位着降方法,其特征在于,包括计算定位参数、解出无人机相对于着降区的位置参数以及控制无人机定位着降;
计算出定位参数:通过设置在基准站和无人机上的2台GPS接收机,同步跟踪观测相同的GPS卫星;基准站测得伪距观测值与已知距离比较,求出伪距修正值,通过数据链传输给无人机上的GPS接收机;无人机上的GPS接收机观测GPS卫星数据,接收来自基准站的修正值,对观测伪距进行修正,然后用修正后的伪距进行定位,计算出定位参数;
解出无人机相对于着降区的位置参数:通过固定在无人机上的摄像机完成着降区特征特性采集;对采集的视频信号,即着降区的特征图案进行处理,视频采集卡将CCD输出的视频信号进行放大,进行场信号的同步分离,将检测出的视频信号送到图像处理电路;所述图像处理电路对摄影着降区的特征图案进行处理,得到图像中的特征点坐标,将坐标送到主控计算机解出无人机相对于着降区的位置参数;
控制无人机定位着降:主控计算机计算出无人机相对于着降区的距离、高度和姿态角后,将数据传送无人机;无人机自动驾驶系统根据输入的控制指令,采集传感器提供的参数,并按照设定的控制方法及逻辑产生控制指令,通过控制执行机构实现无人机定位着降。
2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的无人机定位着降方法,其特征在于,所述摄像机仅设置一个,其图像拍摄像素为1920×1080。
3.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的无人机定位着降方法,其特征在于,所述定位参数采用WGS-84坐标系统。
4.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的无人机定位着降方法,其特征在于,所述图像处理电路对摄影着降区的特征图案进行处理具体方法是,依次进行灰度化、图像校正、滤波、特征点提取、非特征点排除、粗配准、阀值选择、二值化、特征点提取、特征点再检测、线性位姿计算以及结果输出。
5.一种基于机器视觉的无人机定位着降系统,其特征在于,包括以下单元:第一GPS信息接收单元:所述第一GPS信息接收单元的GPS接收机安装在基准站上,用于将基准站测得伪距观测值与已知距离比较,求出伪距修正值,通过数据链传输给安装在无人机上的GPS接收机;第二GPS信息接收单元:所述第二GPS信息接收单元的GPS接收机安装在无人机上,用于观测GPS卫星数据,接收来自基准站的修正值,对观测伪距进行修正,然后用修正后的伪距进行定位,计算出定位参数;着降区采集单元:通过固定在无人机上的摄像机完成着降区特征特性采集;视频信号处理单元:用于将CCD输出的视频信号进行放大,进行场信号的同步分离,将检测出的视频信号送到图像处理单元;图像处理单元:用于对摄影着降区的特征图案进行处理,得到图像中的特征点坐标,将坐标送到主控计算机解出无人机相对于着降区的位置参数;控制指令单元:用于计算出无人机相对于着降区的距离、高度和姿态角,再将数据传送给无人机;着降执行单元:根据输入的控制指令,采集传感器提供的参数,并按照设定的控制方法及逻辑产生控制指令,通过控制执行机构实现无人机定位着降。
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---|---|
CN (1) | CN105388908A (zh) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106774430A (zh) * | 2016-12-13 | 2017-05-31 | 天津传承科技有限公司 | 一种机电一体化无人机着陆导航系统及控制方法 |
CN107168318A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-09-15 | 大鹏高科(武汉)智能装备有限公司 | 一种用于无人船和无人机海上施肥施药的装置及方法 |
CN107202982A (zh) * | 2017-05-22 | 2017-09-26 | 徐泽宇 | 一种基于无人机位姿计算的信标布置及图像处理方法 |
WO2018006376A1 (en) * | 2016-07-07 | 2018-01-11 | SZ DJI Technology Co., Ltd. | Method and system for controlling a movable object using machine-readable code |
CN108227751A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-06-29 | 广州亿航智能技术有限公司 | 一种无人机的降落方法及系统 |
CN106093987B (zh) * | 2016-08-10 | 2019-01-01 | 深圳供电局有限公司 | 一种应用于无人机的低成本差分gps系统及其实现方法 |
CN109739254A (zh) * | 2018-11-20 | 2019-05-10 | 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 | 一种电力巡检中采用视觉图像定位的无人机及其定位方法 |
CN110261877A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-09-20 | 南京航空航天大学 | 一种基于改进图优化slam的地空协同视觉导航方法及装置 |
CN112304304A (zh) * | 2020-10-23 | 2021-02-02 | 国网智能科技股份有限公司 | 一种适用于变电站的巡检无人机、系统及方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102252681A (zh) * | 2011-04-18 | 2011-11-23 | 中国农业大学 | 基于gps和机器视觉的组合导航定位系统及方法 |
KR101091107B1 (ko) * | 2010-02-03 | 2011-12-09 | 한국항공우주산업 주식회사 | 비전센서와 gps를 이용한 보조항법장치 |
CN102707306A (zh) * | 2011-12-29 | 2012-10-03 | 成都飞机工业(集团)有限责任公司 | 适用于无人机在下滑着陆阶段的组合导航方法 |
CN103353601A (zh) * | 2013-07-01 | 2013-10-16 | 唐粮 | 一种基于gnss实时差分技术的无人机精准导航系统和方法 |
CN205594459U (zh) * | 2015-12-11 | 2016-09-21 | 国网四川省电力公司电力应急中心 | 基于机器视觉的无人机定位着降系统 |
-
2015
- 2015-12-11 CN CN201510919417.2A patent/CN105388908A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101091107B1 (ko) * | 2010-02-03 | 2011-12-09 | 한국항공우주산업 주식회사 | 비전센서와 gps를 이용한 보조항법장치 |
CN102252681A (zh) * | 2011-04-18 | 2011-11-23 | 中国农业大学 | 基于gps和机器视觉的组合导航定位系统及方法 |
CN102707306A (zh) * | 2011-12-29 | 2012-10-03 | 成都飞机工业(集团)有限责任公司 | 适用于无人机在下滑着陆阶段的组合导航方法 |
CN103353601A (zh) * | 2013-07-01 | 2013-10-16 | 唐粮 | 一种基于gnss实时差分技术的无人机精准导航系统和方法 |
CN205594459U (zh) * | 2015-12-11 | 2016-09-21 | 国网四川省电力公司电力应急中心 | 基于机器视觉的无人机定位着降系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
张之津 等: "《智能卡安全与设计》", 30 November 2010, 清华大学出版社 * |
张远民: "基于机器视觉的无人机着降定位技术研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》 * |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018006376A1 (en) * | 2016-07-07 | 2018-01-11 | SZ DJI Technology Co., Ltd. | Method and system for controlling a movable object using machine-readable code |
US10901436B2 (en) | 2016-07-07 | 2021-01-26 | SZ DJI Technology Co., Ltd. | Method and system for controlling a movable object using machine-readable code |
CN109690438A (zh) * | 2016-07-07 | 2019-04-26 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 用于使用机器可读码控制可移动物体的方法和系统 |
CN106093987B (zh) * | 2016-08-10 | 2019-01-01 | 深圳供电局有限公司 | 一种应用于无人机的低成本差分gps系统及其实现方法 |
CN106774430A (zh) * | 2016-12-13 | 2017-05-31 | 天津传承科技有限公司 | 一种机电一体化无人机着陆导航系统及控制方法 |
CN107202982B (zh) * | 2017-05-22 | 2018-08-07 | 徐泽宇 | 一种基于无人机位姿计算的信标布置及图像处理方法 |
CN107202982A (zh) * | 2017-05-22 | 2017-09-26 | 徐泽宇 | 一种基于无人机位姿计算的信标布置及图像处理方法 |
CN107168318A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-09-15 | 大鹏高科(武汉)智能装备有限公司 | 一种用于无人船和无人机海上施肥施药的装置及方法 |
CN108227751A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-06-29 | 广州亿航智能技术有限公司 | 一种无人机的降落方法及系统 |
CN108227751B (zh) * | 2018-01-29 | 2020-12-29 | 广州亿航智能技术有限公司 | 一种无人机的降落方法及系统 |
CN109739254A (zh) * | 2018-11-20 | 2019-05-10 | 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 | 一种电力巡检中采用视觉图像定位的无人机及其定位方法 |
CN110261877A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-09-20 | 南京航空航天大学 | 一种基于改进图优化slam的地空协同视觉导航方法及装置 |
CN112304304A (zh) * | 2020-10-23 | 2021-02-02 | 国网智能科技股份有限公司 | 一种适用于变电站的巡检无人机、系统及方法 |
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