CN106774423B - 一种无人机的降落方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种无人机的降落方法及系统，该方法包括步骤：获取无人机的飞行高度；根据无人机的飞行高度，获取飞行高度对应的模板图像；通过无人机的摄像装置拍摄场景画面，获取到拍摄的图像；将拍摄的图像与飞行高度对应的模板图像进行匹配，获得无人机偏离目标降落点的位置；根据无人机偏离目标降落点的位置，控制无人机飞行到目标降落点并控制无人机从目标降落点进行降落。本发明公开的无人机的降落方法及系统，实现了无人机精准降落，不需要依靠GPS定位或者位置估计实现无人机飞行器的降落。

Description

一种无人机的降落方法及系统
技术领域
本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及一种无人机的降落方法及系统。
背景技术
由于无人机飞行器具有可操控性好，低成本，使用方便等优点，因此，无人机飞行器已经被应用于许多行业，如在航拍、农业植保、测绘等多个领域已经得到广泛应用。
在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术存在以下问题：目前无人机飞行器在起飞点降落时，主要依靠GPS定位或者位置估计实现无人机飞行器的降落，但是由于GPS存在米级别的误差，以及位置估计的误差随时间累积增加，因此长时间飞行或者在GPS信号较差的地方，无人机无法实现精准降落。
发明内容
本发明的主要目的在于提出一种无人机的降落方法及系统，旨在解决现有技术存在的问题。
为实现上述目的，本发明实施例第一方面提供一种无人机的降落方法，所述方法包括步骤：
获取无人机的飞行高度；
根据所述无人机的飞行高度，获取飞行高度对应的模板图像；
通过无人机的摄像装置拍摄场景画面，获取到拍摄的图像；
将拍摄的图像与飞行高度对应的模板图像进行匹配，获得无人机偏离目标降落点的位置；
根据无人机偏离目标降落点的位置，控制无人机飞行到目标降落点并控制无人机从目标降落点进行降落。
进一步地，所述模板图像为所述无人机在所述目标降落点拍摄的图像或者为所述无人机预先存储的在所述目标降落点的图像。
进一步地，所述目标降落点为无人机起飞点垂直方向的飞行高度的位置。
进一步地，所述将拍摄的图像与飞行高度对应的模板图像进行匹配，获得无人机偏离目标降落点的位置包括：
将拍摄的图像与飞行高度对应的模板图像进行匹配，通过扩展卡尔曼滤波算法进行数据融合获得无人机偏离目标降落点的位置。
进一步地，所述控制无人机飞行到目标降落点包括：
通过PID算法控制无人机的飞行姿态，控制无人机飞行到目标降落点。
此外，为实现上述目的，本发明实施例第二方面提供一种无人机的降落系统，所述系统包括：测距模块、模板图像获取模块、拍摄图像获取模块、匹配模块及降落控制模块；
所述测距模块，用于获取无人机的飞行高度；
所述模板图像获取模块，用于根据所述无人机的飞行高度，获取飞行高度对应的模板图像；
所述拍摄图像获取模块，用于通过无人机的摄像装置拍摄场景画面，获取到拍摄的图像；
所述匹配模块，用于将拍摄的图像与飞行高度对应的模板图像进行匹配，获得无人机偏离目标降落点的位置；
所述降落控制模块，用于根据无人机偏离目标降落点的位置，控制无人机飞行到目标降落点并控制无人机从目标降落点进行降落。
进一步地，所述模板图像为所述无人机在所述目标降落点拍摄的图像或者为所述无人机预先存储的在所述目标降落点的图像。
进一步地，所述目标降落点为无人机起飞点垂直方向的飞行高度的位置。
进一步地，所述匹配模块通过扩展卡尔曼滤波算法进行数据融合获得无人机偏离目标降落点的位置。
进一步地，所述降落控制模块通过PID算法控制无人机的飞行姿态，控制无人机飞行到目标降落点。
本发明实施例提供的无人机的降落方法及系统，通过将拍摄的图像与飞行高度对应的模板图像进行匹配，获得无人机偏离目标降落点的位置；根据无人机偏离目标降落点的位置，控制无人机飞行到目标降落点并控制无人机从目标降落点进行降落；实现了无人机精准降落，不需要依靠GPS定位或者位置估计实现无人机飞行器的降落。
附图说明
图1为本发明实施例提供的无人机的降落方法流程示意图；
图2为本发明实施例提供的无人机的降落系统结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
现在将参考附图描述实现本发明各个实施例的。在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身并没有特定的意义。
在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
需要说明，本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
如图1所示，本发明第一实施例提供的一种无人机的降落方法，该方法包括步骤：
10、获取无人机的飞行高度。
11、根据无人机的飞行高度，获取飞行高度对应的模板图像。
在本实施例中，模板图像为无人机在目标降落点拍摄的图像或者为无人机预先存储的在所述目标降落点的图像。
无人机内置有测距传感器，例如超声波传感器、激光雷达测距传感器，在无人机从起飞点起飞之后，测距传感器测量到无人机飞行到一定高度时，可触发无人机的摄像头拍摄图像，比如在起飞到五米时触发无人机的摄像头拍摄一张图像，在起飞到六米时触发无人机的摄像头拍摄一张图像……，从而得到一个模板图像与无人机距离起飞点高度一一对应的图像库。
当无人机需要返航回到起飞点位置时，可获取无人机的飞行高度数据，例如测距传感器测量到的飞行高度数据；通过该飞行高度数据，可在图像库中查找到飞行高度数据对应的模板图像。
12、通过无人机的摄像装置拍摄场景画面，获取到拍摄的图像。
13、将拍摄的图像与飞行高度对应的模板图像进行匹配，获得无人机偏离目标降落点的位置。
在本发明实施例中，无人机内置有一个或多个的摄像装置，摄像装置可以拍摄场景画面，得到基于拍摄的图像。将拍摄的图像与飞行高度对应的模板图像通过匹配技术可获得无人机偏离目标降落点的位置。匹配的方法可包括：求解图像相关系数、或者机器学习方法从图像中获取模板位置。
在本实施例中，目标降落点为无人机起飞点垂直方向的飞行高度的位置。
进一步地，在本实施例中，可通过扩展卡尔曼滤波算法(EKF，Extended KalmanFilter)进行数据融合获得无人机偏离目标降落点的位置。
卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器),它能够从一系列的不完全包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。
14、根据无人机偏离目标降落点的位置，控制无人机飞行到目标降落点并控制无人机从目标降落点进行降落。
在本实施例中，在获得无人机偏离目标降落点的位置之后，可通过PID(比例、积分、微分)算法控制无人机的飞行姿态，控制无人机飞行到目标降落点，然后控制无人机从目标降落点进行降落。
无人机的飞行姿态可包括无人机的横滚角(英文名称roll)，俯仰角(英文名称pitch)，航向角(英文名称yaw)，无人机的飞行姿态用来控制飞行器保持水平或保持某一姿态角。
本发明实施例提供的无人机的降落方法，通过将拍摄的图像与飞行高度对应的模板图像进行匹配，获得无人机偏离目标降落点的位置；根据无人机偏离目标降落点的位置，控制无人机飞行到目标降落点并控制无人机从目标降落点进行降落；实现了无人机精准降落，不需要依靠GPS定位或者位置估计实现无人机飞行器的降落。
本发明进一步提供一种系统。
参照图2，图2为本发明第二实施例提供的一种无人机的降落系统，所述系统包括：测距模块20、模板图像获取模块21、拍摄图像获取模块22、匹配模块23及降落控制模块24。
测距模块20，用于获取无人机的飞行高度。
模板图像获取模块21，用于根据测距模块20获取的无人机的飞行高度，获取飞行高度对应的模板图像。
在本实施例中，模板图像为无人机在目标降落点拍摄的图像或者为无人机预先存储的在所述目标降落点的图像。
无人机内置有测距传感器，例如超声波传感器、激光雷达测距传感器，在无人机从起飞点起飞之后，测距传感器测量到无人机飞行到一定高度时，可触发无人机的摄像头拍摄图像，比如在起飞到五米时触发无人机的摄像头拍摄一张图像，在起飞到六米时触发无人机的摄像头拍摄一张图像……，从而得到一个模板图像与无人机距离起飞点高度一一对应的图像库。
当无人机需要返航回到起飞点位置时，可获取无人机的飞行高度数据，例如测距传感器测量到的飞行高度数据；通过该飞行高度数据，可在图像库中查找到飞行高度数据对应的模板图像。
拍摄图像获取模块22，用于通过无人机的摄像装置拍摄场景画面，获取到拍摄的图像。
匹配模块23，用于将拍摄的图像与飞行高度对应的模板图像进行匹配，获得无人机偏离目标降落点的位置。
在本发明实施例中，无人机内置有一个或多个的摄像装置，摄像装置可以拍摄场景画面，得到基于拍摄的图像。将拍摄的图像与飞行高度对应的模板图像通过匹配技术可获得无人机偏离目标降落点的位置。匹配的方法可包括：求解图像相关系数、或者机器学习方法从图像中获取模板位置。
在本实施例中，目标降落点为无人机起飞点垂直方向的飞行高度的位置。
在本实施例中，匹配模块通过扩展卡尔曼滤波算法(EKF，Extended KalmanFilter)进行数据融合获得无人机偏离目标降落点的位置。
卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器),它能够从一系列的不完全包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。
降落控制模块24，用于根据无人机偏离目标降落点的位置，控制无人机飞行到目标降落点并控制无人机从目标降落点进行降落。
在本实施例中，在获得无人机偏离目标降落点的位置之后，可通过PID算法控制无人机的飞行姿态，控制无人机飞行到目标降落点，然后控制无人机从目标降落点进行降落。
无人机的飞行姿态可包括无人机的横滚角(英文名称roll)，俯仰角(英文名称pitch)，航向角(英文名称yaw)，无人机的飞行姿态用来控制飞行器保持水平或保持某一姿态角。
本发明实施例提供的无人机的降落系统，通过将拍摄的图像与飞行高度对应的模板图像进行匹配，获得无人机偏离目标降落点的位置；根据无人机偏离目标降落点的位置，控制无人机飞行到目标降落点并控制无人机从目标降落点进行降落；实现了无人机精准降落，不需要依靠GPS定位或者位置估计实现无人机飞行器的降落。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
以上仅为本发明的优选实施例，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效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (6)

1.一种无人机的降落方法，其特征在于，所述方法包括步骤：
获取无人机的飞行高度；
根据所述无人机的飞行高度，获取飞行高度对应的模板图像；所述模板图像为所述无人机在目标降落点拍摄的图像或者为所述无人机预先存储的在所述目标降落点的图像；
通过无人机的摄像装置拍摄场景画面，获取到拍摄的图像；
将拍摄的图像与飞行高度对应的模板图像进行匹配，通过扩展卡尔曼滤波算法进行数据融合获得无人机偏离目标降落点的位置；
根据无人机偏离目标降落点的位置，控制无人机飞行到目标降落点并控制无人机从目标降落点进行降落。
2.根据权利要求1所述的一种无人机的降落方法，其特征在于，所述目标降落点为无人机起飞点垂直方向的飞行高度的位置。
3.根据权利要求1所述的一种无人机的降落方法，其特征在于，所述控制无人机飞行到目标降落点包括：
通过PID算法控制无人机的飞行姿态，控制无人机飞行到目标降落点。
4.一种无人机的降落系统，其特征在于，所述系统包括：测距模块、模板图像获取模块、拍摄图像获取模块、匹配模块及降落控制模块；
所述测距模块，用于获取无人机的飞行高度；
所述模板图像获取模块，用于根据所述无人机的飞行高度，获取飞行高度对应的模板图像；所述模板图像为所述无人机在目标降落点拍摄的图像或者为所述无人机预先存储的在所述目标降落点的图像；
所述拍摄图像获取模块，用于通过无人机的摄像装置拍摄场景画面，获取到拍摄的图像；
所述匹配模块，用于将拍摄的图像与飞行高度对应的模板图像进行匹配，通过扩展卡尔曼滤波算法进行数据融合获得无人机偏离目标降落点的位置；
所述降落控制模块，用于根据无人机偏离目标降落点的位置，控制无人机飞行到目标降落点并控制无人机从目标降落点进行降落。
5.根据权利要求4所述的一种无人机的降落系统，其特征在于，所述目标降落点为无人机起飞点垂直方向的飞行高度的位置。
6.根据权利要求4所述的一种无人机的降落系统，其特征在于，所述降落控制模块通过PID算法控制无人机的飞行姿态，控制无人机飞行到目标降落点。
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