CN109597430A - 基于照片升维分析的无人机系统 - Google Patents

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Abstract

基于照片升维分析的无人机系统。本发明涉及一种基于照片升维分析的无人机系统。所述的单片机U7A的3号端连接晶振芯片X2的3号端,所述的单片机U7A的44号端串联电阻R16后接地,所述的单片机U7A的7号端并联电阻R17与电容C28,所述的单片机U7A的6号端连接电容C30的一端,所述的单片机U7A的5号端连接电容C29的一端,所述的电容C29的另一端连接电容C30的另一端后接地。本发明用于照片升维分析。

Description

基于照片升维分析的无人机系统
技术领域
本发明涉及一种基于照片升维分析的无人机系统 。
背景技术
自转旋翼机被称为“空中机器人”,尤其是微电子、导航、控制、通信等技术,极大推动了飞行控制系统的发展,促进了飞行控制系统在军事和民用领域的应用。
旋翼机前飞时的动力来自于飞机后部的螺旋桨,它与旋翼机的发动机相连,旋转起来向后吹动空气,从而实现飞机的向前飞行。而且,自转旋翼机有尾翼,并且需要通过它控制飞行的方向。正因为此,旋翼机的操作十分简单。由于“旋翼+螺旋桨”的良好分工,旋翼机的动力系统十分简单,而且要求不高,一台较大排量的摩托车发动机就足以驱动一架小型旋翼机。
目前,自转旋翼机避障系统对于大中型的障碍物或地形来说已经很完备了,但是对于小型障碍物还是不能够进行躲避,据调查,全世界大约有60%以上的自转旋翼机坠机事件是和障碍物有关。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于照片升维分析的无人机系统,根据飞行时的航拍照片,进行分析处理成三维空间,并于前后飞行时的照片进行比对,减少出现错误的事件发生。
上述的目的通过以下的技术方案实现:
一种基于照片升维分析的无人机系统,其特征是:采集单元将信号传输至处理单元,所述的处理单元将信号传输至控制单元,控制单元再将控制信号传输至处理单元,处理单元再将控制信号传输至采集单元,
所述的单片机U7A的3号端连接晶振芯片X2的3号端,所述的单片机U7A的44号端串联电阻R16后接地,所述的单片机U7A的7号端并联电阻R17与电容C28,所述的单片机U7A的6号端连接电容C30的一端,所述的单片机U7A的5号端连接电容C29的一端,所述的电容C29的另一端连接电容C30的另一端后接地,
所述的单片机U7B的6号端连接单片机U7B的11号端、单片机U7B的19号端、单片机U7B的28号端、单片机U7B的50号端、单片机U7B的75号端、单片机U7B的100号端后连接工作电压3.3V,所述的单片机U7B的22号端连接工作电压VDDA,所述的单片机U7B的21号端连接工作电压VDDA,所述的单片机U7B的10号端连接单片机U7B的27号端、单片机U7B的74号端、单片机U7B的99号端、单片机U7B的20号端后接地。
进一步的,所述的工作电压3.3V连接芯片U8的4号端、芯片U8的5号端与电容C19的一端,所述的电容C19的另一端连接芯片U8的6号端、芯片U8的3号端、电容C20的一端后接地,所述的电容C20的另一端连接芯片U8的1号端、芯片U8的2号端与工作电压+5V。
进一步的,所述的工作电压3.3V连接电感L1的一端,所述的电感L1的另一端连接电容C18的一端、电容C17的一端与工作电压VDDA,所述的电容C18的另一端连接电容C17的另一端好接地。
进一步的,所述的晶振芯片X2的2号端接地,所述的晶振芯片X2的4号端连接工作电压3.3V。
进一步的,所述的单片机U7A的45号端连接数模转换芯片U3的2号端,
所述的单片机U7A的45号端连接数模转换芯片U3的2号端,
所述的单片机U7A的46号端连接数模转换芯片U3的4号端,
所述的单片机U7A的21号端连接数模转换芯片U3的5号端,
所述的单片机U7A的22号端连接数模转换芯片U3的10号端,
所述的单片机U7A的25号端连接数模转换芯片U3的9号端,
所述的单片机U7A的40号端连接数模转换芯片U3的7号端,
所述的单片机U7A的41号端连接数模转换芯片U3的6号端,
所述的数模转换芯片U3的1号端连接数模转换芯片U3的3号端与电容C7的一端后接地,所述的电容C7的另一端连接数模转换芯片U3的8号端与工作电压+5V。
进一步的,所述的单片机U7A的18号端连接芯片P2的3号端,所述的单片机U7A的19号端连接芯片P2的7号端,所述的单片机U7A的20号端连接芯片P2的2号端,所述的单片机U7A的39号端连接芯片P2的4号端,所述的单片机U7A的40号端连接芯片P2的6号端、芯片P2的8号端与接地端,所述的芯片P2的1号端连接工作电压VCC。
利用所述的基于照片升维分析的无人机系统的使用方法,第一步:开始系统后,
第二步:传感器采集的信息传递给数模转换芯片,
第三步:数模转换芯片将信号传输给单片机U7A与U7B,
第四步:单片机U7A与U7B将传感器采集的信号转成三维空间,将传感器采集的照片分成无数个小同心圆,再将同心圆升维成空间,形成周围所处环境。
第五步:重复步骤四,对比两次形成的空间是否大致一样,用来判断是否成功形成三维空间,
第六步:如果行程三维空间则结束,
第七步:如果不能形成三维空间则回到传感器采集的信息步骤第二步。
有益效果:
1.本发明的处理速度快,本发明采用直控手段,不经过其他芯片滤波、整形,所以处理速度较其他同种芯片更为快捷。
2.本发明的体积小,占据空间小,节省大量空间与体积,可以使无人机装在装载其他设备。
3.本发明的可靠性高,因为每次确定空间后,都需重新核对,确保能够规划躲避障碍物。
附图说明:
附图1是本发明的逻辑信号流程图。
附图2是本发明的单片机U7A电路图。
附图3是本发明的单片机U7B电路图。
附图4是本发明的晶振芯片X2电路图。
附图5是本发明的数模转换芯片U3电路图。
附图6是本发明的芯片P2电路图。
附图7是本发明的电压调节电路图。
附图8是本发明的滤波电路图。
附图9是本发明的步骤图。
具体实施方式:
一种基于照片升维分析的无人机系统, 采集单元将信号传输至处理单元,所述的处理单元将信号传输至控制单元,控制单元再将控制信号传输至处理单元,处理单元再将控制信号传输至采集单元,
所述的单片机U7A的3号端连接晶振芯片X2的3号端,所述的单片机U7A的44号端串联电阻R16后接地,所述的单片机U7A的7号端并联电阻R17与电容C28,所述的单片机U7A的6号端连接电容C30的一端,所述的单片机U7A的5号端连接电容C29的一端,所述的电容C29的另一端连接电容C30的另一端后接地,
所述的单片机U7B的6号端连接单片机U7B的11号端、单片机U7B的19号端、单片机U7B的28号端、单片机U7B的50号端、单片机U7B的75号端、单片机U7B的100号端后连接工作电压3.3V,所述的单片机U7B的22号端连接工作电压VDDA,所述的单片机U7B的21号端连接工作电压VDDA,所述的单片机U7B的10号端连接单片机U7B的27号端、单片机U7B的74号端、单片机U7B的99号端、单片机U7B的20号端后接地。
进一步的,所述的工作电压3.3V连接芯片U8的4号端、芯片U8的5号端与电容C19的一端,所述的电容C19的另一端连接芯片U8的6号端、芯片U8的3号端、电容C20的一端后接地,所述的电容C20的另一端连接芯片U8的1号端、芯片U8的2号端与工作电压+5V。
进一步的,所述的工作电压3.3V连接电感L1的一端,所述的电感L1的另一端连接电容C18的一端、电容C17的一端与工作电压VDDA,所述的电容C18的另一端连接电容C17的另一端好接地。
进一步的,所述的晶振芯片X2的2号端接地,所述的晶振芯片X2的4号端连接工作电压3.3V。
进一步的,所述的单片机U7A的45号端连接数模转换芯片U3的2号端,
所述的单片机U7A的45号端连接数模转换芯片U3的2号端,
所述的单片机U7A的46号端连接数模转换芯片U3的4号端,
所述的单片机U7A的21号端连接数模转换芯片U3的5号端,
所述的单片机U7A的22号端连接数模转换芯片U3的10号端,
所述的单片机U7A的25号端连接数模转换芯片U3的9号端,
所述的单片机U7A的40号端连接数模转换芯片U3的7号端,
所述的单片机U7A的41号端连接数模转换芯片U3的6号端,
所述的数模转换芯片U3的1号端连接数模转换芯片U3的3号端与电容C7的一端后接地,所述的电容C7的另一端连接数模转换芯片U3的8号端与工作电压+5V。
进一步的,所述的单片机U7A的18号端连接芯片P2的3号端,所述的单片机U7A的19号端连接芯片P2的7号端,所述的单片机U7A的20号端连接芯片P2的2号端,所述的单片机U7A的39号端连接芯片P2的4号端,所述的单片机U7A的40号端连接芯片P2的6号端、芯片P2的8号端与接地端,所述的芯片P2的1号端连接工作电压VCC。
进一步的,第一步:开始系统后,
第二步:传感器采集的信息传递给数模转换芯片,
第三步:数模转换芯片将信号传输给单片机U7A与U7B,
第四步:单片机U7A与U7B将传感器采集的信号转成三维空间,将传感器采集的照片分成无数个小同心圆,再将同心圆升维成空间,形成周围所处环境。,
第五步:重复步骤四,对比两次形成的空间是否大致一样,用来判断是否成功形成三维空间,
第六步:如果行程三维空间则结束,
第七步:如果不能形成三维空间则回到传感器采集的信息步骤第二步。
所述的单片机U7A与单片机U7B均为单片机U7的6、11、19、28、50、75、100号端口接3.3V电压,21、22号端口接VDD+5V工作电压,10、27、74、99、20接地。该端口是为了给处理器提供工作电压和形成一个环行通路,保证处理器能正常运行。
所述的电压调节器(TPS7A4533DCQ)U8,1号端口和2号端口并联接到+5V的外界提供电压上,在经过10uf的电容接地,3号端口、6号端口并联接地,4、5号端口并联经过10uf电容接地,4、5接在+3.3V电源上,将外部提供的+5V电压经过电压调节器的作用后,输出成3.3V用于给单片机U7供电。
+3.3V电源经过电感线圈接在工作电压上,工作电压与1uf电容和0.1uf电容并联连接后接地,为了保证工作电压3.3V的稳定性,保护电路不因外界影响而对电路造成损害。
晶振电路X2的2号端口接地,4号端口接3.3V电压,3号端口接处理器的3号端口,用于保持处理器的频率,正常工作。
数模转换芯片(PCF8519)的1、3号电路接地,并且通过0.1uf的电容接8号端口,8号端口通过+5V供电,数模转换模块U3的2、4、5、10、9、号电路接处理器的45、46、21、22、25号端口,6、7号端口接芯片P2的4、6号端口,该模块将传感器采集到的模拟信号转化的数字信号传输到处理器中,进行处理。
双目识别模块(RER-1M芯片P2CAM002-V90)的1号端口接工作电压,8号端口进行供电,3、5、7、2、接处理器的18、19、20、39号端口,是将采集到的照片信息传输给处理器。
单片机U7的44号端口通过510Ω电阻接地,7号端口通过100Ω电阻接3.3V电压,并且通过0.1uf的电容接地,5号端口接2.2uf的电容和6号端口接2.2uf电容后进行并联接地,用于平稳处理器中的数据流,保护电路在受到同频谐波时不会失灵。
当然,上述说明并非是对本发明的限制,本发明也并不仅限于上述举例,本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换,也应属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于照片升维分析的无人机系统,其特征是:采集单元将信号传输至处理单元,所述的处理单元将信号传输至控制单元,控制单元再将控制信号传输至处理单元,处理单元再将控制信号传输至采集单元,
所述的单片机U7A的3号端连接晶振芯片X2的3号端,所述的单片机U7A的44号端串联电阻R16后接地,所述的单片机U7A的7号端并联电阻R17与电容C28,所述的单片机U7A的6号端连接电容C30的一端,所述的单片机U7A的5号端连接电容C29的一端,所述的电容C29的另一端连接电容C30的另一端后接地,
所述的单片机U7B的6号端连接单片机U7B的11号端、单片机U7B的19号端、单片机U7B的28号端、单片机U7B的50号端、单片机U7B的75号端、单片机U7B的100号端后连接工作电压3.3V,所述的单片机U7B的22号端连接工作电压VDDA,所述的单片机U7B的21号端连接工作电压VDDA,所述的单片机U7B的10号端连接单片机U7B的27号端、单片机U7B的74号端、单片机U7B的99号端、单片机U7B的20号端后接地。
2.根据权利要求1所述的基于照片升维分析的无人机系统,其特征是:所述的工作电压3.3V连接芯片U8的4号端、芯片U8的5号端与电容C19的一端,所述的电容C19的另一端连接芯片U8的6号端、芯片U8的3号端、电容C20的一端后接地,所述的电容C20的另一端连接芯片U8的1号端、芯片U8的2号端与工作电压+5V。
3.根据权利要求2所述的基于照片升维分析的无人机系统 ,其特征是:所述的工作电压3.3V连接电感L1的一端,所述的电感L1的另一端连接电容C18的一端、电容C17的一端与工作电压VDDA,所述的电容C18的另一端连接电容C17的另一端好接地。
4.根据权利要求1所述的基于照片升维分析的无人机系统,其特征是:所述的晶振芯片X2的2号端接地,所述的晶振芯片X2的4号端连接工作电压3.3V。
5.根据权利要求1所述的基于照片升维分析的无人机系统,其特征是:所述的单片机U7A的45号端连接数模转换芯片U3的2号端,
所述的单片机U7A的45号端连接数模转换芯片U3的2号端,
所述的单片机U7A的46号端连接数模转换芯片U3的4号端,
所述的单片机U7A的21号端连接数模转换芯片U3的5号端,
所述的单片机U7A的22号端连接数模转换芯片U3的10号端,
所述的单片机U7A的25号端连接数模转换芯片U3的9号端,
所述的单片机U7A的40号端连接数模转换芯片U3的7号端,
所述的单片机U7A的41号端连接数模转换芯片U3的6号端,
所述的数模转换芯片U3的1号端连接数模转换芯片U3的3号端与电容C7的一端后接地,所述的电容C7的另一端连接数模转换芯片U3的8号端与工作电压+5V。
6.根据权利要求1所述的基于照片升维分析的无人机系统,其特征是:所述的单片机U7A的18号端连接芯片P2的3号端,所述的单片机U7A的19号端连接芯片P2的7号端,所述的单片机U7A的20号端连接芯片P2的2号端,所述的单片机U7A的39号端连接芯片P2的4号端,所述的单片机U7A的40号端连接芯片P2的6号端、芯片P2的8号端与接地端,所述的芯片P2的1号端连接工作电压VCC。
7.利用权利要求1-6所述的基于照片升维分析的无人机系统的使用方法,其特征是:第一步:开始系统后,
第二步:传感器采集的信息传递给数模转换芯片,
第三步:数模转换芯片将信号传输给单片机U7A与U7B,
第四步:单片机U7A与U7B将传感器采集的信号转成三维空间,将传感器采集的照片分成无数个小同心圆,再将同心圆升维成空间,形成周围所处环境,
第五步:重复步骤四,对比两次形成的空间是否大致一样,用来判断是否成功形成三维空间,
第六步:如果行程三维空间则结束,
第七步:如果不能形成三维空间则回到传感器采集的信息步骤第二步。
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Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4149082A (en) * 1977-03-21 1979-04-10 Siemens Aktiengesellschaft X-ray diagnostic installation for X-ray tomographic images
JPH02114778A (ja) * 1988-10-25 1990-04-26 Nec Corp 2次元ccdイメージセンサ
CN201716417U (zh) * 2010-02-02 2011-01-19 李平山 一种可视倒车雷达
CN102201115A (zh) * 2011-04-07 2011-09-28 湖南天幕智能科技有限公司 无人机航拍视频实时全景图拼接方法
CN103343831A (zh) * 2013-07-02 2013-10-09 天津精通控制仪表技术有限公司 一种智能电气阀门定位器主板硬件电路
CN105184738A (zh) * 2015-09-08 2015-12-23 郑州普天信息技术有限公司 一种三维虚拟展示装置与方法
CN106005080A (zh) * 2016-06-02 2016-10-12 东北农业大学 一种具有跳跃避障功能的作物底层茎秆巡检球形机器人
CN106130715A (zh) * 2016-09-06 2016-11-16 玉林师范学院 一种基于混沌同步反同步切换的信号发生器
CN206039189U (zh) * 2016-07-19 2017-03-22 西安科技大学 基于avr单片机的航拍控制系统
CN107505047A (zh) * 2017-09-29 2017-12-22 湖州佳创自动化科技有限公司 一种颜色自适应识别控制模块
CN108052110A (zh) * 2017-09-25 2018-05-18 南京航空航天大学 基于双目视觉的无人机编队飞行方法和系统
CN207408833U (zh) * 2017-09-16 2018-05-25 北京神鹫智能科技有限公司 一种基于无人机的环境监察系统
US10049589B1 (en) * 2016-09-08 2018-08-14 Amazon Technologies, Inc. Obstacle awareness based guidance to clear landing space

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4149082A (en) * 1977-03-21 1979-04-10 Siemens Aktiengesellschaft X-ray diagnostic installation for X-ray tomographic images
JPH02114778A (ja) * 1988-10-25 1990-04-26 Nec Corp 2次元ccdイメージセンサ
CN201716417U (zh) * 2010-02-02 2011-01-19 李平山 一种可视倒车雷达
CN102201115A (zh) * 2011-04-07 2011-09-28 湖南天幕智能科技有限公司 无人机航拍视频实时全景图拼接方法
CN103343831A (zh) * 2013-07-02 2013-10-09 天津精通控制仪表技术有限公司 一种智能电气阀门定位器主板硬件电路
CN105184738A (zh) * 2015-09-08 2015-12-23 郑州普天信息技术有限公司 一种三维虚拟展示装置与方法
CN106005080A (zh) * 2016-06-02 2016-10-12 东北农业大学 一种具有跳跃避障功能的作物底层茎秆巡检球形机器人
CN206039189U (zh) * 2016-07-19 2017-03-22 西安科技大学 基于avr单片机的航拍控制系统
CN106130715A (zh) * 2016-09-06 2016-11-16 玉林师范学院 一种基于混沌同步反同步切换的信号发生器
US10049589B1 (en) * 2016-09-08 2018-08-14 Amazon Technologies, Inc. Obstacle awareness based guidance to clear landing space
CN207408833U (zh) * 2017-09-16 2018-05-25 北京神鹫智能科技有限公司 一种基于无人机的环境监察系统
CN108052110A (zh) * 2017-09-25 2018-05-18 南京航空航天大学 基于双目视觉的无人机编队飞行方法和系统
CN107505047A (zh) * 2017-09-29 2017-12-22 湖州佳创自动化科技有限公司 一种颜色自适应识别控制模块

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JUN-SIK KIM,等: "Geometric and algebraic constraints of projected concentric circles and their applications to camera calibration" *
林思,等: "基于无人机序列图像的三维场景重建" *

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