CN105807083B - 一种无人飞行器实时测速方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及无人飞行器领域，尤其涉及一种无人飞行器实时测速方法及系统。本发明的技术方案采用多种传感器和多个计算模块，实现了无人飞行器速度的实时监测。目前无人飞行器测速方面，精确度较高的是基于GPS数据和飞行器惯导的测速，但是其局限于室外环境，即为能够收到GPS信号的地方。然而本发明采集了无人飞行器的高度、加速度、角加速度等姿态数据，并且结合图像光流算法，计算得到更加精确的实时速度，本发明技术方案的实施不局限在室外，在室内环境同样可以检测到更加精确的实时速度。

Description

一种无人飞行器实时测速方法及系统
技术领域
本发明涉及无人飞行器领域，尤其涉及一种无人飞行器实时测速方法及系统。
背景技术
如今，无人飞行器在各行各业的应用有了飞速发展，出现了更多智能型无人飞行器。而随着飞行速度及飞行高度的不断增加，对无人飞行器本身性能要求也不断提高，对在各种环境下无人飞行器实时速度、高度信息的准确监测成为重要议题。这些实时信息的准确与稳定，对智能型无人飞行器的发展有着重要意义。
无人飞行器自身带有许多传感器用于监测自身姿态，但只能对速度进行一定的估计，虽然通过GPS可以计算得到当前实时速度，但是需要时刻能够搜到卫星，方能实施。
因此，有必要提供一种无人飞行器实时测速方法及系统，无需通过卫星获取当前实时的速度。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种无人飞行器实时测速方法及系统，无需通过卫星即可监测得到该无人飞行器的当前实时速度。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种无人飞行器实时测速方法，包括：
预设无人飞行器上摄像头的焦距数据、感光元件尺寸数据和连续两帧图像的时间间隔数据；设置在无人飞行器上的摄像头获取连续两帧的图像数据，计算得到当前时刻的第一光流；
获取无人飞行器当前时刻的第一高度数据和第一角加速度数据，根据所述焦距数据、感光元件尺寸数据、时间间隔数据、第一光流、第一高度数据和第一角加速度数据，计算得到当前时刻的第一无人飞行器速度；
获取无人飞行器当前时刻的加速度数据，根据所述无人飞行器速度、所述加速度数据和所述时间间隔数据，计算得到下一时刻的预测速度；
根据所述时间间隔数据、第一高度数据、焦距数据、感光元件尺寸数据和所述预测速度，计算得到下一时刻的像素距离数据；
根据所述第一光流和所述像素距离数据，计算得到下一时刻的第二光流；
获取无人飞行器下一时刻的第二高度数据和第二角加速度数据，根据所述时间间隔数据、焦距数据、感光元件尺寸数据、第二光流、第二高度数据和第二角加速度数据，计算得到下一时刻的第二无人飞行器速度；所述第二无人飞行器速度为无人飞行器实时测速。
本发明提供了另一技术方案为：
一种无人飞行器实时测速系统，包括第一计算模块、第二计算模块、第三计算模块、第四计算模块、第五计算模块和第六计算模块；
所述第一计算模块，用于预设无人飞行器上摄像头的焦距数据、感光元件尺寸数据和连续两帧图像的时间间隔数据；设置在无人飞行器上的摄像头获取连续两帧的图像数据，计算得到当前时刻的第一光流；
所述第二计算模块，用于获取无人飞行器当前时刻的第一高度数据和第一角加速度数据，根据所述焦距数据、感光元件尺寸数据、时间间隔数据、第一光流、第一高度数据和第一角加速度数据，计算得到当前时刻的第一无人飞行器速度；
所述第三计算模块，用于获取无人飞行器当前时刻的加速度数据，根据所述无人飞行器速度、所述加速度数据和所述时间间隔数据，计算得到下一时刻的预测速度；
所述第四计算模块，用于根据所述时间间隔数据、第一高度数据、焦距数据、感光元件尺寸数据和所述预测速度，计算得到下一时刻的像素距离数据；
所述第五计算模块，用于根据所述第一光流和所述像素距离数据，计算得到下一时刻的第二光流；
所述第六计算模块，用于获取无人飞行器下一时刻的第二高度数据和第二角加速度数据，根据所述时间间隔数据、焦距数据、感光元件尺寸数据、第二光流、第二高度数据和第二角加速度数据，计算得到下一时刻的第二无人飞行器速度；所述第二无人飞行器速度为无人飞行器实时测速。
本发明的有益效果在于：本发明的技术方案采用多种传感器和多个计算模块，实现了无人飞行器速度的实时监测。目前无人飞行器测速方面，精确度较高的是基于GPS数据和飞行器惯导的测速，但是其局限于室外环境，即为能够收到GPS信号的地方。然而本发明采集了无人飞行器的高度、加速度、角加速度等姿态数据，并且结合图像光流算法，计算得到更加精确的实时速度，本发明技术方案的实施不局限在室外，在室内环境同样可以检测到更加精确的实时速度。
附图说明
图1为本发明的一种无人飞行器实时测速方法的步骤流程图；
图2为本发明的一种无人飞行器实时测速系统的结构示意图；
标号说明：
1、第一计算模块；2、第二计算模块；3、第三计算模块；4、第四计算模块；5、第五计算模块；6、第六计算模块。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
本发明最关键的构思在于：无人飞行器的实时测速是实时更新的光流以及当前时刻的无人飞行器速度，计算得出下一时刻的无人飞行器速度，即为本发明实时监测得出的无人飞行器速度。
本发明涉及的技术术语解释：
请参照图1，本发明提供的一种无人飞行器实时测速方法，包括：
预设无人飞行器上摄像头的焦距数据、感光元件尺寸数据和连续两帧图像的时间间隔数据；设置在无人飞行器上的摄像头获取连续两帧的图像数据，计算得到当前时刻的第一光流；
获取无人飞行器当前时刻的第一高度数据和第一角加速度数据，根据所述焦距数据、感光元件尺寸数据、时间间隔数据、第一光流、第一高度数据和第一角加速度数据，计算得到当前时刻的第一无人飞行器速度；
获取无人飞行器当前时刻的加速度数据，根据所述无人飞行器速度、所述加速度数据和所述时间间隔数据，计算得到下一时刻的预测速度；
根据所述时间间隔数据、第一高度数据、焦距数据、感光元件尺寸数据和所述预测速度，计算得到下一时刻的像素距离数据；
根据所述第一光流和所述像素距离数据，计算得到下一时刻的第二光流；
获取无人飞行器下一时刻的第二高度数据和第二角加速度数据，根据所述时间间隔数据、焦距数据、感光元件尺寸数据、第二光流、第二高度数据和第二角加速度数据，计算得到下一时刻的第二无人飞行器速度；所述第二无人飞行器速度为无人飞行器实时测速。
从上述描述可知，本发明的有益效果在于：本发明的技术方案采用多种传感器和多个计算模块，实现了无人飞行器速度的实时监测。目前无人飞行器测速方面，精确度较高的是基于GPS数据和飞行器惯导的测速，但是其局限于室外环境，即为能够收到GPS信号的地方。然而本发明采集了无人飞行器的高度、加速度、角加速度等姿态数据，并且结合图像光流算法，计算得到更加精确的实时速度，本发明技术方案的实施不局限在室外，在室内环境同样可以检测到更加精确的实时速度。
进一步的，所述第一光流的计算方法采用金字塔模型、Kanade-Lucas-Tomasi算法或块匹配。
进一步的，所述第一角加速度数据和第二角加速度数据为三维角加速度数据；所述加速度数据为三维加速度数据。
由上述描述可知，结合三维数据，包括x轴、y轴和z轴，使得监测得到的无人飞行器速度更加精确。
请参阅图2，本发明提供的一种无人飞行器实时测速系统，包括第一计算模块1、第二计算模块2、第三计算模块3、第四计算模块4、第五计算模块5和第六计算模块6；
所述第一计算模块1，用于预设无人飞行器上摄像头的焦距数据、感光元件尺寸数据和连续两帧图像的时间间隔数据；设置在无人飞行器上的摄像头获取连续两帧的图像数据，计算得到当前时刻的第一光流；
所述第二计算模块2，用于获取无人飞行器当前时刻的第一高度数据和第一角加速度数据，根据所述焦距数据、感光元件尺寸数据、时间间隔数据、第一光流、第一高度数据和第一角加速度数据，计算得到当前时刻的第一无人飞行器速度；
所述第三计算模块3，用于获取无人飞行器当前时刻的加速度数据，根据所述无人飞行器速度、所述加速度数据和所述时间间隔数据，计算得到下一时刻的预测速度；
所述第四计算模块4，用于根据所述时间间隔数据、第一高度数据、焦距数据、感光元件尺寸数据和所述预测速度，计算得到下一时刻的像素距离数据；
所述第五计算模块5，用于根据所述第一光流和所述像素距离数据，计算得到下一时刻的第二光流；
所述第六计算模块6，用于获取无人飞行器下一时刻的第二高度数据和第二角加速度数据，根据所述时间间隔数据、焦距数据、感光元件尺寸数据、第二光流、第二高度数据和第二角加速度数据，计算得到下一时刻的第二无人飞行器速度；所述第二无人飞行器速度为无人飞行器实时测速。
从上述描述可知，本发明的有益效果在于：本发明的技术方案采用多种传感器和多个计算模块，实现了无人飞行器速度的实时监测。目前无人飞行器测速方面，精确度较高的是基于GPS数据和飞行器惯导的测速，但是其局限于室外环境，即为能够收到GPS信号的地方。然而本发明采集了无人飞行器的高度、加速度、角加速度等姿态数据，并且结合图像光流算法，计算得到更加精确的实时速度，本发明技术方案的实施不局限在室外，在室内环境同样可以检测到更加精确的实时速度。
进一步的，所述第一光流的计算方法采用金字塔模型、Kanade-Lucas-Tomasi算法或块匹配。
进一步的，所述第一角加速度数据和第二角加速度数据为三维角加速度数据；所述加速度数据为三维加速度数据。
由上述描述可知，结合三维数据，包括x轴、y轴和z轴，使得监测得到的无人飞行器速度更加精确。
请参照图1-2，本发明的实施例一为：
本发明提供的一种无人飞行器实时测速方法，包括：
1、预设无人飞行器上摄像头的焦距数据f、感光元件尺寸数据Δx和连续两帧图像的时间间隔数据t；设置在无人飞行器上的摄像头获取连续两帧的图像数据，根据Kanade-Lucas-Tomasi算法【如下参考文献1】和块匹配算法【如下参考文献2】对两幅图像计算各像素点的光流，然后采用最大概率统计法，计算出当前时刻图像的光流flow_v；所述光流的计算方法包括但是不限于金字塔模型，Kanade-Lucas-Tomasi算法和块匹配等；参考文献如下：
[1]Shi J，Tomasi C.Good Features to Track[J].Computer Vision&PatternRecognition.proceedings Cvpr.ieee Computer Societ，1994，volume 84(9)：593-600。
[2]Ghanbari M.The cross-search algorithm for motion estimation[imagecoding][J].Communications IEEE Transactions on，1990，38(7)：950-953。
2、获取无人飞行器当前时刻的高度数据h、角加速度数据α和加速度数据a，根据所述焦距数据f、感光元件尺寸数据Δx、时间间隔数据t、光流flow_v、高度数据h和角加速度数据α，计算得到当前时刻无人飞行器的速度v1；具体为：将上述的高度数据h、角加速度数据α、焦距数据f、感光元件尺寸数据Δx、时间间隔数据t和光流flow_v，代入式1中，计算得到当前时刻无人飞行器的速度v1；
v1＝(flow_v–α*t*f/Δx)/t/f*Δx*h 式1；
其中无人飞行器当前时刻的高度数据h是通过在无人飞行器的底部设置超声波模块，所述超声波模块包括收发分立的双头超声波和收发合一的单头超声波，通过该超声波模块可以采集到无人飞行器的底部到地面的高度数据h；
其中无人飞行器当前时刻的角加速度数据α是通过在无人飞行器上设置陀螺仪模块，通过陀螺仪模块采集无人飞行器的三轴角加速度数据；
其中无人飞行器当前时刻的加速度数据a是通过在无人飞行器上设置加速度模块采集无人飞行器的三轴加速度数据；
陀螺仪模块和加速度模块二者集成在无人飞行器中；
3、根据计算得到的当前时刻无人飞行器的速度v1、获取的无人飞行器的加速度数据a以及时间间隔数据t，计算得到下一时刻预测的速度；
具体为：将上述的v1、a和t代入式2，计算得下一时刻预测的速度v2；
v2＝v1+a*t 式2；
4、根据所述时间间隔数据t、高度数据h、焦距数据f、感光元件尺寸数据Δx以及计算得到的下一时刻预测的速度v2，计算得到下一时刻的像素距离数据pre_flow_v；
具体为：将上述的t、h、f、Δx和v2代入式3，计算得下一时刻的像素距离数据pre_flow_v；
所述像素距离的计算公式为：pre_flow_v＝v2*t/h*f/Δx 式3；
5、通过当前时刻的光流数据flow_v和计算得到的下一时刻的像素距离数据pre_flow_v，计算得到下一时刻的光流数据flow_v’；
具体为：将上述的flow_v和pre_flow_v代入式4，计算得下一时刻的光流数据flow_v’；
flow_v’＝flow_v+pre_flow_v 式4；
6、获取无人飞行器下一时刻的高度数据h’和角加速度数据α’，根据所述时间间隔数据t、焦距数据f、感光元件尺寸数据Δx、计算得到的下一时刻的光流数据flow_v’、获取的下一时刻的高度数据h’和角加速度数据α’，计算得到下一时刻的速度。将上述参数代入式1，即可得到下一时刻的精确速度。
综上所述，本发明提供的一种无人飞行器实时测速方法及系统，本发明的技术方案采用多种传感器和多个计算模块，实现了无人飞行器速度的实时监测。目前无人飞行器测速方面，精确度较高的是基于GPS数据和飞行器惯导的测速，但是其局限于室外环境，即为能够收到GPS信号的地方。然而本发明采集了无人飞行器的高度、加速度、角加速度等姿态数据，并且结合图像光流算法，计算得到更加精确的实时速度，本发明技术方案的实施不局限在室外，在室内环境同样可以检测到更加精确的实时速度。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (4)

1.一种无人飞行器实时测速方法，其特征在于，包括：
预设无人飞行器上摄像头的焦距数据、感光元件尺寸数据和连续两帧图像的时间间隔数据；设置在无人飞行器上的摄像头获取连续两帧的图像数据，计算得到当前时刻的第一光流；
获取无人飞行器当前时刻的第一高度数据和第一角加速度数据，根据所述焦距数据、感光元件尺寸数据、时间间隔数据、第一光流、第一高度数据和第一角加速度数据，计算得到当前时刻的第一无人飞行器速度；
获取无人飞行器当前时刻的加速度数据，根据所述无人飞行器速度、所述加速度数据和所述时间间隔数据，计算得到下一时刻的预测速度；
根据所述时间间隔数据、第一高度数据、焦距数据、感光元件尺寸数据和所述预测速度，计算得到下一时刻的像素距离数据；
根据所述第一光流和所述像素距离数据，计算得到下一时刻的第二光流；
获取无人飞行器下一时刻的第二高度数据和第二角加速度数据，根据所述时间间隔数据、焦距数据、感光元件尺寸数据、第二光流、第二高度数据和第二角加速度数据，计算得到下一时刻的第二无人飞行器速度；所述第二无人飞行器速度为无人飞行器实时测速；所述第一角加速度数据和第二角加速度数据为三维角加速度数据；所述加速度数据为三维加速度数据。
2.根据权利要求1所述的无人飞行器实时测速方法，其特征在于，所述第一光流的计算方法采用金字塔模型、Kanade-Lucas-Tomasi算法或块匹配。
3.一种无人飞行器实时测速系统，其特征在于，包括第一计算模块、第二计算模块、第三计算模块、第四计算模块、第五计算模块和第六计算模块；
所述第一计算模块，用于预设无人飞行器上摄像头的焦距数据、感光元件尺寸数据和连续两帧图像的时间间隔数据；设置在无人飞行器上的摄像头获取连续两帧的图像数据，计算得到当前时刻的第一光流；
所述第二计算模块，用于获取无人飞行器当前时刻的第一高度数据和第一角加速度数据，根据所述焦距数据、感光元件尺寸数据、时间间隔数据、第一光流、第一高度数据和第一角加速度数据，计算得到当前时刻的第一无人飞行器速度；
所述第三计算模块，用于获取无人飞行器当前时刻的加速度数据，根据所述无人飞行器速度、所述加速度数据和所述时间间隔数据，计算得到下一时刻的预测速度；
所述第四计算模块，用于根据所述时间间隔数据、第一高度数据、焦距数据、感光元件尺寸数据和所述预测速度，计算得到下一时刻的像素距离数据；
所述第五计算模块，用于根据所述第一光流和所述像素距离数据，计算得到下一时刻的第二光流；
所述第六计算模块，用于获取无人飞行器下一时刻的第二高度数据和第二角加速度数据，根据所述时间间隔数据、焦距数据、感光元件尺寸数据、第二光流、第二高度数据和第二角加速度数据，计算得到下一时刻的第二无人飞行器速度；所述第二无人飞行器速度为无人飞行器实时测速；所述第一角加速度数据和第二角加速度数据为三维角加速度数据；所述加速度数据为三维加速度数据。
4.根据权利要求3所述的无人飞行器实时测速系统，其特征在于，所述第一光流的计算方法采用金字塔模型、Kanade-Lucas-Tomasi算法或块匹配。
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