CN105654773A - 一种车载伴飞无人机智能导引系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种车载伴飞无人机智能导引系统,包括无人机和母车,所述智能处理器与图像存储器之间相互通信连接,且探测头与摄像头与智能处理器相连接,智能处理器与辅无线传输器之间相互通信连接,主无线传输器与辅无线传输器之间无线连接,微处理器与主无线传输器之间相互通信连接,微处理器与触摸显示屏相连接,且触摸显示屏控制微处理器,利用无人机进行航拍的图像具有视野广、机动性强的优势,基于无人机低空航拍图像的停车场空置停车位检测方法具有检测范围广、更新速度快的优势,且整个系统利用多项技术达到智能检测停车位的效果,能够有效的检测出空置的停车位,解决了停车难的问题。
Description
技术领域
本发明涉及于图像处理技术领域,特别涉及一种车载伴飞无人机智能导引系统。
背景技术
随着科技的迅速发展,各大、中城市的交通设施建设水平也得到了进一步的提升。人们是物质生活水平也随之提高,越来越多的汽车进入各家各户。虽然城市道路不断加宽,立交桥的数量也不断增加,停车场的规模也在不断增大,但仍然缓解不了各大中城市交通所承受的巨大压力。尤其对于空间资源和环境资源本来就有限的城市,随着私人轿车数量的不断增加以及停车场内车辆的频繁出入,使得人们停车难的问题越来越突出。为了提高停车场的工作效率,节省人们的停车时间,使停车显得更为方便,就需要合理的管理有限的停车场资源。
目前,多数的停车位检测主要研究停车位占用检测。停车位占用检测主要分为基于视频与非视频两类。基于非视频的车位检测方法包括地感线圈检测法、红外线检测法、微波检测法、超声波检测法,这些方法由于需要大量安装检测设备,主要应用于室内或小型停车场,而对室外大型停车场不适用。
随着无人机的飞速发展,民用无人机已经逐渐普及,本发明提出一种车载伴飞无人机的智能导引系统,由计算机视觉系统组成,控制无人机离开母车以后能够对道路或停车场情况进行勘察,勘察结束后可以通过自动导引回到母车,能够方便人的生活,提高汽车驾驶的安全性和舒适性。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种车载伴飞无人机智能导引系统,以解决现有技术中导致的上述的多项缺陷。
为实现上述目的,本发明提供以下的技术方案:一种车载伴飞无人机智能导引系统,包括无人机和母车,所述无人机包括辅无线传输器、智能处理器、图像存储器、探测器和摄像头,智能处理器与图像存储器之间相互通信连接,且探测头与摄像头与智能处理器相连接,且探测头与摄像头均受智能处理器控制,智能处理器与辅无线传输器之间相互通信连接,母车包括主无线传输器、微处理器和触摸显示屏,且主无线传输器与辅无线传输器之间无线连接,微处理器与主无线传输器之间相互通信连接,微处理器与触摸显示屏相连接,且触摸显示屏控制微处理器。
优选的,所述智能处理器的处理技术包括路线规划、车辆识别、图像拼接、图像自动识别和自动导引。
优选的,所述图像存储器内存储有停车场模板图像。
优选的,所述母车与无人机上均装载有GPS定位器。
优选的,所述母车的车体上设有指引灯。
优选的,所述路线规划的算法采用A*算法或机器学习算法。
采用以上技术方案的有益效果是:本发明使得无人机离开母车后开始道路勘察后,能够自主飞行对前方道路进行勘察,并将图像实时回传到母车上。通过图像拼接技术获得停车场全景,利用图像自动识别技术对图像进行处理和分析出可用停车位,可通过自动智能决策或利用触摸显示屏进行人工干预的选择的方式选择要去的位置,并通过路线规划技术寻找停车位或自动行驶规划路径,并利用自动引导技术进行引导。当道路勘察完毕后,自动寻找母车位置,开启自动起降的功能,被母车收回。
利用无人机进行航拍的图像具有视野广、机动性强的优势,相对于空置停车位检测方法,采用无人机在短时间内飞临多个停车场,可获得多区域空置停车位信息,因此基于无人机低空航拍图像的停车场空置停车位检测方法具有检测范围广、更新速度快的优势,根据母车上的指示灯能够智能识别母车,引导无人机的降落,整个系统利用多项技术达到智能检测停车位的效果,能够有效的检测出空置的停车位,解决了停车难的问题。
附图说明
图1是本发明的结构示意图;
图2是本发明工作流程图。
具体实施方式
下面结合附图详细说明本发明的优选实施方式。
图1和图2出示本发明的具体实施方式:一种车载伴飞无人机智能导引系统,包括无人机和母车,所述无人机包括辅无线传输器、智能处理器、图像存储器、探测器和摄像头,智能处理器与图像存储器之间相互通信连接,且探测头与摄像头与智能处理器相连接,且探测头与摄像头均受智能处理器控制,智能处理器与辅无线传输器之间相互通信连接,母车包括主无线传输器、微处理器和触摸显示屏,且主无线传输器与辅无线传输器之间无线连接,微处理器与主无线传输器之间相互通信连接,微处理器与触摸显示屏相连接,且触摸显示屏控制微处理器。
在本发明中,所述智能处理器的处理技术包括路线规划、车辆识别、图像拼接、图像自动识别和自动导引,图像存储器内存储有停车场模板图像。
使得无人机离开母车后开始道路勘察后,能够自主飞行对前方道路进行勘察,并将图像实时回传到母车上。通过图像拼接技术获得停车场全景,利用图像自动识别技术对图像进行处理和分析出可用停车位,可通过自动智能决策或利用触摸显示屏进行人工干预的选择的方式选择要去的位置,并通过路线规划技术寻找停车位或自动行驶规划路径,并利用自动引导技术进行引导。当道路勘察完毕后,自动寻找母车位置,开启自动起降的功能,被母车收回。
智能处理器的系统主要原理为:无人机自动回传摄像头和探测器拍摄到的停车场图像,并自动识别候选停车位位置,通过人工确认选择。当停车线无法看清时,自动识别系统会根据停车场上的车辆摆放自动分析得出疑似停车位的位置和可供行驶的道路,并通过视角变换进行车宽计算以判断是否可供停车。
在本发明中,所述路线规划的算法采用A*算法或机器学习算法。当人工选择该停车位作为目标停车位置时,无人机规划出引导路径并飞回母车,当开启自动按照规划道路行驶功能时,无人机会协助判断前方行驶限宽能否通过车辆,并提供建议可行路径。
车辆识别技术,用于区分陆地与行车,以及路面上的标记线,如双黄线、单黄线,停车线。且无人机对母车具有很好的识别功能,主要通过在母车车体上方安装指引灯供无人机进行自动识别,用于区分与母车相似的其他车辆。在无人机的智能处理器的系统中预先存入母车的指引灯相关参数,当需要回到母车时,启动自动模板匹配系统,利用特征点匹配的方法,可以旋转、缩放无关的识别母车上的指引灯引导回到母车。
且在本发明中,所述母车与无人机上均装载有GPS定位器,母车的车体上设有指引灯,通过GPS定位的方式将无人机回收,并利用指引灯引导无人机回到母车。
无人机的安全起降过程如下:
1.首先,无人机通过操控指令手动释放,离开母车,进行道路勘察;
2.道路勘察过程中,无人机离开母车,通过方向设置对母车指定方向的区域进行道路勘察,并通过主无线传输器和辅无线传输器将画面实时传输回来;
3.勘察过程中母车可通过操控指令让无人机自动巡航拍摄停车场,利用图像拼接技术获得停车场全景图像,通过图像自动识别技术分辨车位和道路,确定候选目标车位。通过无人机飞行高度和摄像头的镜头焦距等数据计算车距和道路宽度,规避障碍路线,在所有可行路径中通过路径规划算法给出最优的路径,并引导母车前进;
4.勘察结束后,通过GPS定位的方式将无人机回收,并利用指引灯引导无人机回到母车;
5.在母车车体上方安装指引灯供无人机进行自动识别,用于区分与母车相似的其他车辆。并在无人机的智能处理器的系统中预先存入母车的指引灯相关参数,当需要回到母车时,启动自动模板匹配系统,利用特征点匹配的方法,可以旋转、缩放无关的识别母车上的指引灯引导找到母车;
6.道路勘察后寻找母车图像位置,开启自动着陆模式,安全降落在母车上,由母车天窗回收。
利用无人机进行航拍的图像具有视野广、机动性强的优势,相对于空置停车位检测方法,采用无人机在短时间内飞临多个停车场,可获得多区域空置停车位信息,因此基于无人机低空航拍图像的停车场空置停车位检测方法具有检测范围广、更新速度快的优势,根据母车上的指示灯能够智能识别母车,引导无人机的降落,整个系统利用多项技术达到智能检测停车位的效果,能够有效的检测出空置的停车位,解决了停车难的问题。
以上所述的仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明创造构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种车载伴飞无人机智能导引系统,包括无人机和母车,其特征在于,所述无人机包括辅无线传输器、智能处理器、图像存储器、探测器和摄像头,智能处理器与图像存储器之间相互通信连接,且探测头与摄像头与智能处理器相连接,且探测头与摄像头均受智能处理器控制,智能处理器与辅无线传输器之间相互通信连接,母车包括主无线传输器、微处理器和触摸显示屏,且主无线传输器与辅无线传输器之间无线连接,微处理器与主无线传输器之间相互通信连接,微处理器与触摸显示屏相连接,且触摸显示屏控制微处理器。
2.根据权利要求1所述的一种车载伴飞无人机智能导引系统,其特征在于,所述智能处理器的处理技术包括路线规划、车辆识别、图像拼接、图像自动识别和自动导引。
3.根据权利要求2所述的一种车载伴飞无人机智能导引系统,其特征在于,所述图像存储器内存储有停车场模板图像。
4.根据权利要求3所述的一种车载伴飞无人机智能导引系统,其特征在于,所述母车与无人机上均装载有GPS定位器。
5.根据权利要求4所述的一种车载伴飞无人机智能导引系统,其特征在于,所述母车的车体上设有指引灯。
6.根据权利要求5所述的一种车载伴飞无人机智能导引系统,其特征在于,所述路线规划的算法采用A*算法或机器学习算法。
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