CN107356255B - 一种无人机导航方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种无人机导航方法及装置，提高了无人机导航的精准度。所述无人机导航方法，包括：获取当前位置的坐标点，作为起始点，并在所述起始点进行拍照，获得拍摄图片，其中，所述拍摄图片包含目标图像；对所述拍摄图片进行边缘特征信息提取，获得所述目标图像的轮廓坐标点集合；根据所述坐标点集合中包含的各个坐标点的坐标，确定目标点的坐标；根据所述起始点的坐标以及GPS坐标和所述目标点的坐标，确定所述目标点的GPS坐标；根据所述起始点的GPS坐标与所述目标点的GPS坐标，确定飞行至所述目标点的飞行方向。

Description

一种无人机导航方法及装置
技术领域
本发明涉及导航技术领域，尤其涉及一种无人机导航方法及装置。
背景技术
导航技术是无人机最关键和重要的技术之一，无人机导航是按照要求的精度，沿着预定的航线在指定的时间内正确地引导无人机到达目的地。
现有的地理信息辅助导航技术大多需要借助外部地理信息数据库、相关厂商提供外部数据接口或全局GPS(Global Positioning System，全球定位系统)地理信息辅助，精准度较差，并且在一些需要无人机自动化作业的局部环境中，如局部的明显地标、环境等，大范围的地理信息数据库有时无法提供有效信息，只能依靠人力控制进行作业，如沿线灌溉、沿线巡逻、绕飞作业等，即使其可以提供广义上的GPS定位信号，但对待特殊化的作业，却没有一种通用的自动化导航作业模式。
因此，如何提高无人机导航的精准度，是现有技术亟待解决的技术问题之一。
发明内容
本发明公开了一种无人机导航方法及装置，用以解决现有无人机导航技术精准度较差的问题。
本发明实施例提供了一种无人机导航方法，包括：
获取当前位置的坐标点，作为起始点，并在所述起始点进行拍照，获得拍摄图片，其中，所述拍摄图片包含目标图像；
对所述拍摄图片进行边缘特征信息提取，获得所述目标图像的轮廓坐标点集合；
根据所述坐标点集合中包含的各个坐标点的坐标，确定目标点的坐标；
根据所述起始点的坐标以及GPS坐标和所述目标点的坐标，确定所述目标点的GPS坐标；
根据所述起始点的GPS坐标与所述目标点的GPS坐标，确定飞行至所述目标点的飞行方向。
本发明实施例提供了一种无人机导航装置，包括：
获取单元，用于获取当前位置的坐标点，作为起始点，并在所述起始点进行拍照，获得拍摄图片，其中，所述拍摄图片包含目标图像；
特征提取单元，用于对所述拍摄图片进行边缘特征信息提取，获得所述目标图像的轮廓坐标点集合；
第一确定单元，用于根据所述坐标点集合中包含的各个坐标点的坐标，确定目标点的坐标；
第二确定单元，用于根据所述起始点的坐标以及GPS坐标和所述目标点的坐标，确定所述目标点的GPS坐标；
第三确定单元，用于根据所述起始点的GPS坐标与所述目标点的GPS坐标，确定飞行至所述目标点的飞行方向。
本发明的有益效果包括：
本发明实施例提供的无人机导航方法及装置中，无人机获取当前位置的坐标点，作为起始点，并在该起始点进行拍照，获得拍摄图片，所述拍摄图片包含目标图像，对该拍摄图片进行边缘特征信息提取，获得目标图像的轮廓坐标点集合，根据轮廓坐标点集合中包含的各个坐标点的坐标，确定目标点的坐标，再根据起始点的坐标以及GPS坐标和目标点的坐标确定目标点的GPS坐标，根据起始点的GPS坐标与目标点的GPS坐标确定飞行至该目标点的飞行方向，使得无人机按照确定的每一目标点按次序飞行至终止目标点，从而提高了无人机导航的精准度。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例中，无人机沿河流巡线跟踪的河流线路示意图；
图2为本发明实施例中，无人机的图像采集设备获得拍摄图片的方法示意图；
图3为本发明实施例中，无人机的图像采集设备获得的拍摄图片的平面示意图；
图4为本发明实施例中，无人机导航方法的实施流程示意图；
图5为本发明实施例中，无人机获得目标图像的轮廓坐标点集合的实施流程示意图；
图6为本发明实施例中，利用边缘检测算法提取拍摄图片的边缘特征信息后的特征图；
图7为本发明实施例中，无人机导航装置的结构示意图。
具体实施方式
本发明公开了一种无人机导航方法及装置，提高了无人机导航的精确性。
本发明实施例提供的无人机导航方法的实施原理是：无人机获取当前位置的坐标点，作为起始点，并在该起始点进行拍照，获得拍摄图片，所述拍摄图片包含目标图像，对该拍摄图片进行边缘特征信息提取，获得目标图像的轮廓坐标点集合，根据轮廓坐标点集合中包含的各个坐标点的坐标，确定目标点的坐标，再根据起始点的坐标以及GPS坐标和目标点的坐标确定目标点的GPS坐标，根据起始点的GPS坐标与目标点的GPS坐标确定飞行至该目标点的飞行方向，使得无人机按照确定的每一目标点按次序飞行至终止目标点，从而提高了无人机导航的精准度。
以下结合说明书附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明，并且在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
首先参考图1，以无人机沿河流巡线跟踪为例，图1中由A点到B点示出的白色曲线区域为河流线路，在飞行过程中，无人机与地面始终保持同一高度Z，无人机从用户设置的初始时的起始点A点正上方Z高度处沿河流巡线跟踪，飞行至用户设置的终止点B点正上方Z高度处结束跟踪，无人机初始飞行方向由用户预先设定，默认为由A点指向B点的方向
Figure BDA0001338352290000041
无人机获取当前位置的坐标点，作为起始点，初始时的起始点为用户设置的A点，初始时，无人机以A点为中心点利用图像采集设备进行拍照，获得拍摄图片，如图2所示，无人机的图像采集设备11以A点为中心点，以平行于河流路线的方向进行拍照，得到拍摄图片12，如图3所示，其为通过图2的方式获得的拍摄图片12的平面示意图，此拍摄图片12中包含目标图像，包含如图1中河流线路的一段，对拍摄图像12进行边缘特征信息提取，获得目标图像的轮廓坐标点集合，其中，目标图像为无人机巡线飞行的路线的一部分，即河流路线的一段，如图3中白色区域所示，再根据上述轮廓坐标点集合中包含的各个坐标点的坐标，确定目标点A'的坐标如图6中所示，根据起始点A的坐标以及GPS坐标和目标点A'的坐标，确定目标点A'的GPS坐标，无人机根据起始点A的GPS坐标以及目标点A'的GPS坐标，确定飞行至该目标点A'的飞行方向后，飞行至该目标点A'，当无人机飞行至目标点A'以后，将目标点A'更新为起始点，再以A'点为中心点进行拍照，获得拍摄图片，再确定下一目标点，直至无人机根据确定的每一目标点沿河流线路飞行至终止点B点后停止飞行。
需要说明的是，无人机的图像采集设备可以为相机等一切具备图像采集功能的设备，对此，本发明实施例不作限定，且图像采集设备进行图像采集时，始终以与跟踪的目标路线平行的方向进行采集，无人机与地面的高度的设置，需使得图像采集设备采集到的图像包含目标图像的轮廓，如无人机沿河流飞行时的一段河流的轮廓。本发明实施例提供的无人机导航方法适用于能够识别边缘特征的景观，例如具有明显界限的绿化带、石油管道、平原等地方的河流、道路等等。
如图4所示，其为本发明实施例提供的无人机导航方法的实施流程示意图，可以包括以下步骤：
S21、获取当前位置的坐标点，作为起始点，并在所述起始点进行拍照，获得拍摄图片，其中，所述拍摄图片包含目标图像。
具体实施时，无人机获取其当前位置的坐标点，作为起始点，以所述起始点为中心点进行拍照，获得拍摄图片，即起始点为获得的拍摄图片的中心点，拍摄图片包含目标图像，目标图像为无人机沿线飞行的线路中的一段，例如图1中所示河流AB中间的一段，如图3中白色区域所示。目标图像的轮廓包含于拍摄图片中，如图3中白色区域的边缘。其中，初始时的起始点由用户预先设定，同时，用户预先设定终止目标点，由用户设置的起始点指向终止目标点的方向作为预设的飞行方向，初始时的飞行方向采用该预设的飞行方向。
S22、对所述拍摄图片进行边缘特征信息提取，获得所述目标图像的轮廓坐标点集合。
具体实施时，无人机利用预设算法提取拍摄图片中的边缘特征信息，即显著区域特征信息，如图1中的河流的边缘特征信息。预设算法可以为但不限于以下算法：边缘检测算法、颜色滤波算法、特征形状匹配算法。其中，边缘检测算法可以采用梯度算子，可以使用sobel算子和canny算子，利用算子对目标图像进行卷积操作以获取目标图像中的特征信息，边缘检测算法可以用于对河流、跑道等有明显边缘的图像进行边缘特征信息提取。颜色滤波算法，以图像中无人机跟踪线路的一块区域的平均颜色的RGB值作为参考值，滤出与参考值相差大于预设值的颜色值，剩下的与参考值相差不大的为边缘特征信息，颜色滤波算法可以用于对颜色道路边线、颜色跑道、沙漠公路等颜色明显的图像进行边缘特征提取。特征形状匹配算法，针对特定形状物体组成的图像，例如无人机需要巡线跟踪的路线为由正方形砖块组成的道路，可以采用预先保存的正方形的纹理模板进行区域匹配，以识别出对应的道路的边缘特征信息。
较佳地，可以按照如图5所示的流程获得目标图像的轮廓坐标点集合，可以包括以下步骤：
S231、根据当前飞行方向，获得与所述当前飞行方向垂直的参考方向。
具体实施时，无人机根据当前飞行方向，获得与当前飞行方向垂直的方向作为参考方向。
S232、根据所述参考方向以及所述起始点，将所述拍摄图片划分为第一区域和第二区域，其中，所述第一区域为所述当前飞行方向指向的区域。
具体实施时，以图3中获得的拍摄图片为例，如图6所示，以起始点A点为中心点拍照，获得拍摄图片，B点为用户预先设置的终止目标点，无人机初始飞行方向默认为为由A点指向B点的方向
Figure BDA0001338352290000061
具体地，无人机沿与参考方向相同的方向画一条穿过当前目标点的直线，将拍摄图像划分为第一区域与第二区域，如图6中所示的直线L为穿过起始点点A点、且垂直于无人机当前飞行方向
Figure BDA0001338352290000062
的直线段，其将拍摄图像划分为左右两个区域：第一区域与第二区域，其中，第一区域为无人机当前飞行方向指向的前半区域，第二区域为与无人机当前飞行方向相反方向的后半区域。
S233、利用边缘检测算法，对所述拍摄图片进行边缘特征信息提取，获得所述第一区域内目标图像的轮廓坐标点集合。
具体地，无人机利用边缘检测算法，对拍摄图片进行边缘特征信息提取，如图6所示，其中白色曲线为对拍摄图片进行特征信息提取获得的由目标图像的轮廓坐标点组成的曲线，获得第一区域内目标图像的轮廓坐标点集合。
S23、根据所述坐标点集合中包含的各个坐标点的坐标，确定目标点的坐标。
具体实施时，无人机根据获得的第一区域内目标图像的轮廓坐标点集合中包含的各个坐标点的坐标，确定目标点A'的坐标。具体地，计算所述坐标点集合中所有坐标点的平均坐标，确定所述平均坐标为目标点A'的坐标。
S24、根据所述起始点的坐标以及GPS坐标和所述目标点的坐标，确定所述目标点的GPS坐标。
具体实施时，可以按照下述方式确定所述目标点的GPS坐标：
Figure BDA0001338352290000071
其中：(x,y)表示所述起始点的坐标，
Figure BDA0001338352290000072
w表示所述拍摄图片的长度值，h表示所述拍摄图片的宽度值；
(X,Y,Z)表示所述起始点的GPS坐标；
(x',y')表示所述目标点的坐标，x'＝x+δx，y'＝y+δy，
Figure BDA0001338352290000073
f表示所述拍摄图片的图像采集设备的焦距。
具体实施时，起始点的GPS坐标即为无人机的当前GPS坐标，可以通过无人机中的GPS模块获取。如图6中，起始点A点的坐标为
Figure BDA0001338352290000074
A点的GPS坐标为(X,Y,Z)，计算轮廓坐标点集合中包含的所有坐标点的平均坐标得出目标点A'点的坐标为
Figure BDA0001338352290000075
则可以计算出
Figure BDA0001338352290000076
Figure BDA0001338352290000077
则目标点A'点的GPS坐标
Figure BDA0001338352290000078
其中，f表示无人机的图像采集设备的焦距。
S25、根据所述起始点的GPS坐标以及所述目标点的GPS坐标，确定飞行至所述目标点的飞行方向。
具体实施时，无人机根据当前目标点的GPS坐标与目标点的GPS坐标，确定飞行至所述目标点的飞行方向，并沿着该飞行方向飞行至该目标点。如图6所示，无人机根据目标点A'的GPS坐标，沿飞行方向
Figure BDA0001338352290000081
飞行至目标点A'，当无人机飞行至目标点A'后，将该目标点更新为起始点，以本步骤中确定的飞行方向作为无人机的初始飞行方向，再利用步骤S21～S24的方法确定下一目标点的GPS坐标，飞行至下一目标点，直至飞行至预先设置的终止目标点时停止飞行，在飞行过程中，当无人机接收到用户输入的飞行终止指令时停止计算飞行方向，或者目标点的GPS坐标与预先设置的终止目标点GPS坐标之间的距离不大于预设阈值时，停止计算飞行方向，从而节约了处理资源。其中，预设阈值可以为无人机预先设定的经验值，当无人机飞行至上述区域时，停止计算飞行方向，以该目标点的坐标指向终止目标点的坐标的方向作为飞行方向，直至无人机飞行至终止目标点。
本发明实施例提供的无人机导航方法中，无人机获取当前位置的坐标点，作为起始点，并以在该起始点进行拍照，获得拍摄图片，所述拍摄图片包含目标图像，对该拍摄图片进行边缘特征信息提取，获得目标图像的轮廓坐标点集合，根据轮廓坐标点集合中包含的各个坐标点的坐标，确定目标点的坐标，再根据起始点的坐标以及GPS坐标和目标点的坐标确定目标点的GPS坐标，根据起始点的GPS坐标与目标点的GPS坐标确定飞行至该目标点的飞行方向，使得无人机按照确定的每一目标点按次序飞行至终止目标点，从而提高了无人机导航的精准度。同时，无人机在当目标点的GPS坐标与预先设置的终止目标点GPS坐标之间的距离不大于预设阈值时，停止计算飞行方向，节约了处理资源。
基于同一发明构思，本发明实施例提供了一种无人机导航装置，由于上述无人机导航装置解决问题的原理与上述无人机导航方法相似，因此上述装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
如图7所示，其为本发明实施例提供的无人机导航装置的结构示意图，可以包括：
获取单元31，用于获取当前位置的坐标点，作为起始点，并在所述起始点进行拍照，获得拍摄图片，其中，所述拍摄图片包含目标图像；
特征提取单元32，用于对所述拍摄图片进行边缘特征信息提取，获得所述目标图像的轮廓坐标点集合；
第一确定单元33，用于根据所述坐标点集合中包含的各个坐标点的坐标，确定目标点的坐标；
第二确定单元34，用于根据所述起始点的坐标以及GPS坐标和所述目标点的坐标，确定所述目标点的GPS坐标；
第三确定单元35，用于根据所述起始点的GPS坐标与所述目标点的GPS坐标，确定飞行至所述目标点的飞行方向。
较佳地，初始时的飞行方向采用用户预设的飞行方向；以及
所述特征提取单元32，具体用于根据当前飞行方向，获得与所述当前飞行方向垂直的参考方向；根据所述参考方向以及所述起始点，将所述拍摄图片划分为第一区域和第二区域，其中，所述第一区域为所述当前飞行方向指向的区域；利用边缘检测算法，对所述拍摄图片进行边缘特征信息提取，获得所述第一区域内目标图像的轮廓坐标点集合。
较佳地，所述第一确定单元33，用于计算所述坐标点集合中所有坐标点的平均坐标；确定所述平均坐标为所述目标点的坐标。
较佳地，所述第二确定单元34，具体用于按照下述方式确定所述目标点的GPS坐标：
Figure BDA0001338352290000091
其中：(x,y)表示所述起始点的坐标，
Figure BDA0001338352290000092
w表示所述拍摄图片的长度值，h表示所述拍摄图片的宽度值；
(X,Y,Z)表示所述起始点的GPS坐标；
(x',y')表示所述目标点的坐标，x'＝x+δx，y'＝y+δy，
Figure BDA0001338352290000101
f表示所述拍摄图片的图像采集设备的焦距。
较佳地，所述第三确定单元35在满足以下任一条件时停止计算飞行方向：
接收到用户输入的飞行终止指令；
所述目标点的GPS坐标与预先设置的终止目标点GPS坐标之间的距离不大于预设阈值。
为了描述的方便，以上各部分按照功能划分为各模块(或单元)分别描述。当然，在实施本发明时可以把各模块(或单元)的功能在同一个或多个软件或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(装置)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种无人机导航方法，其特征在于，包括：
获取当前位置的坐标点，作为起始点，并在所述起始点进行拍照，获得拍摄图片，其中，所述拍摄图片包含目标图像，所述目标图像为无人机沿线飞行的线路中的一段；
对所述拍摄图片进行边缘特征信息提取，获得所述目标图像的轮廓坐标点集合；
计算所述坐标点集合中所有坐标点的平均坐标，并确定所述平均坐标为目标点的坐标；
根据所述起始点的坐标以及GPS坐标和所述目标点的坐标，确定所述目标点的GPS坐标；
根据所述起始点的GPS坐标与所述目标点的GPS坐标，确定飞行至所述目标点的飞行方向。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，初始时的飞行方向采用用户预设的飞行方向；以及
对所述拍摄图片进行边缘特征信息提取，获得目标图像的轮廓坐标点集合，具体包括：
根据当前飞行方向，获得与所述当前飞行方向垂直的参考方向；
根据所述参考方向以及所述起始点，将所述拍摄图片划分为第一区域和第二区域，其中，所述第一区域为所述当前飞行方向指向的区域；
利用边缘检测算法，对所述拍摄图片进行边缘特征信息提取，获得所述第一区域内目标图像的轮廓坐标点集合。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述起始点的坐标以及GPS坐标和所述目标点的坐标，确定所述目标点的GPS坐标，具体包括：
按照下述方式确定所述目标点的GPS坐标：
Figure FDA0002374874450000021
其中：(x,y)表示所述起始点的坐标，
Figure FDA0002374874450000022
w表示所述拍摄图片的长度值，h表示所述拍摄图片的宽度值；
(X,Y,Z)表示所述起始点的GPS坐标；
(x',y')表示所述目标点的坐标，x'＝x+δx，y'＝y+δy，
Figure FDA0002374874450000023
f表示所述拍摄图片的图像采集设备的焦距。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在满足以下任一条件时停止计算飞行方向：
接收到用户输入的飞行终止指令；
所述目标点的GPS坐标与预先设置的终止目标点GPS坐标之间的距离不大于预设阈值。
5.一种无人机导航装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取当前位置的坐标点，作为起始点，并在所述起始点进行拍照，获得拍摄图片，其中，所述拍摄图片包含目标图像，所述目标图像为无人机沿线飞行的线路中的一段；
特征提取单元，用于对所述拍摄图片进行边缘特征信息提取，获得所述目标图像的轮廓坐标点集合；
第一确定单元，用于计算所述坐标点集合中所有坐标点的平均坐标，并确定所述平均坐标为目标点的坐标；
第二确定单元，用于根据所述起始点的坐标以及GPS坐标和所述目标点的坐标，确定所述目标点的GPS坐标；
第三确定单元，用于根据所述起始点的GPS坐标与所述目标点的GPS坐标，确定飞行至所述目标点的飞行方向。
6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，初始时的飞行方向采用用户预设的飞行方向；以及
所述特征提取单元，具体用于根据当前飞行方向，获得与所述当前飞行方向垂直的参考方向；根据所述参考方向以及所述起始点，将所述拍摄图片划分为第一区域和第二区域，其中，所述第一区域为所述当前飞行方向指向的区域；利用边缘检测算法，对所述拍摄图片进行边缘特征信息提取，获得所述第一区域内目标图像的轮廓坐标点集合。
7.如权利要求5所述的装置，其特征在于，
所述第二确定单元，具体用于按照下述方式确定所述目标点的GPS坐标：
Figure FDA0002374874450000031
其中：(x,y)表示所述起始点的坐标，
Figure FDA0002374874450000032
w表示所述拍摄图片的长度值，h表示所述拍摄图片的宽度值；
(X,Y,Z)表示所述起始点的GPS坐标；
(x',y')表示所述目标点的坐标，x'＝x+δx，y'＝y+δy，
Figure FDA0002374874450000033
f表示所述拍摄图片的图像采集设备的焦距。
8.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第三确定单元在满足以下任一条件时停止计算飞行方向：
接收到用户输入的飞行终止指令；
所述目标点的GPS坐标与预先设置的终止目标点GPS坐标之间的距离不大于预设阈值。
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