CN110077595B - 复杂动态颠簸条件下无人自主飞行器自动降落及回收系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种复杂动态颠簸条件下无人自主飞行器自动降落及回收系统，其利用安装在无人机上的双目摄像机进行降落平台定位，并引导无人机向降落平台降落；在运载体上安装姿态可调整的降落平台，运载体检测无人机姿态，基于无人机姿态调整降落平台的台面姿态，使得降落平台姿态匹配无人机降落时的姿态，使其降落过程更加平稳可靠，解除了传统无人机自由着降技术对于降落平台处于运动平稳状态的限制；本发明进一步利用电磁铁固定已降落的无人机，使其停靠牢固，不随降落平台运动而掉落，并可随时通过控制电磁铁来释放无人机起飞，解决了无人机着降后难以稳定随运载体运动的问题。
Description
技术领域
本发明属于无人飞行器领域，涉及一种复杂动态颠簸条件下无人自主飞行器自动降落及回收系统。
背景技术
无人驾驶飞机简称无人机，即UAV(unmanned aerial vehicle)或UAS(unmannedaircraft system)，是利用无线电遥控设备和自主程序控制装置操纵的不载人飞机。较之载人飞机，无人机的应用能够有效扩大活动范围，提高工作时间，在军事、科研、政府、商业活动及个人消费品等领域都有很大的应用空间。
然而多数无人机都具有续航能力不足的问题，飞行时间短成为了其大规模应用的一个阻碍。因此开发出具有实际价值的无人机降落及回收技术是非常有意义的。
目前研究较多的方向是为无人机配备自主导航设备，可以自动寻找并识别降落点进行自主降落的方法，但是该方法主要针对于城市环境或开阔空间场景，并且要求降落平台为固定状态或平稳运动状态，便于无人机进行降落动作。但是在现实世界中，使用无人机的时候往往是处于人类难以涉足的地区，这部分地区的环境多数并不理想，甚至有时候还要求使用车辆、船舶等设备作为降落平台，这就需要无人机具有在平台进行复杂移动的条件下可以进行降落的能力。同时，在山林等应用场景下，由于路况环境颠簸复杂，还需要研发相应的无人机回收固定技术来使无人机的降落与停靠更加稳定。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种复杂动态颠簸条件下无人自主飞行器自动降落及回收系统，解决了传统无人机定点着降技术中要求降落平台运动状态平稳的问题，在一定程度上扩大了无人自主飞行器协同有(无)人车、船工作的应用领域。
为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的：
一种复杂动态颠簸条件下无人自主飞行器自动降落及回收系统，该系统包括无人机和运载体，本发明的特点是：无人机上安装有双目摄像机；运载体上安装有姿态可调整的降落平台；
无人机利用双目摄像机进行降落平台定位，并引导无人机向降落平台降落；
运载体检测无人机姿态，控制降落平台姿态匹配无人机降落时的姿态。
优选地，所述无人机利用双目摄像机进行降落平台定位，并引导无人机向降落平台降落为：通过利用双目摄像机定位出降落平台中心点相对于无人机的三维坐标，并通过无人机飞控单元，引导无人机向三维坐标绝对值减小的方向进行运动。
优选地，所述运载体上安装有摄像机，通过视觉技术检测无人机姿态。
优选地，所述运载体上安装的摄像机为红外摄像机，无人机上设有标记点；红外摄像机发射红外光线，标记点在红外光线下强烈反光，通过识别算法提取标记点的空间位置信息，进而得到无人机姿态。
优选地，所述降落平台上安装电磁铁，用于固定和释放无人机。
优选地，所述降落平台上进一步设置压力传感器；当压力传感器所测数值大于该设定阈值时，认为无人机已经降落在降落平台上，此时控制电磁铁吸附住无人机；若无人机准备起飞，则控制电磁铁消除磁力，以释放无人机起飞。
优选地，所述降落平台为六自由度并联机器人。
优选地，所述运载体为无人车、有人车或无人船。
有益效果：
(1)本发明在运载体上安装姿态可调整的降落平台，通过姿态控制使得降落平台主动匹配无人机降落时的姿态，达到较好贴合无人机降落状态的目的，防止无人机在降落过程中发生严重的磕碰事故，解除了传统无人机自由着降技术对于降落平台处于运动平稳状态的限制，扩大了该技术的应用范围。
(2)本发明采用电磁铁固定无人机，通过电信号控制电磁铁是否工作来固定或释放无人机，操作简单，能耗较少，有效的解决了有(无)人车，船降落平台运动不平稳，无人机着降后难以稳定随有(无)人车，船运动的问题。
(3)本发明在获取无人机姿态时，提供了视觉方法，该方法避免了无人机加载接触式传感器增加了无人机的重量和造价的问题，同时也避免了陀螺仪，加速度计等惯性测量器件存在累积误差的问题，而且在某些信号较差的环境中，惯性导航系统已不再适用，采用视觉方法检测无人机姿态有效的保证了无人自主飞行器协同有(无)人车，船工作。
(4)本发明通过压力传感器确定无人机是否已经停落在降落平台上，自动完成，能耗低。
(5)本发明采用六自由度并联机器人作为降落平台，技术成熟，姿态灵活，能够适应姿态复杂的无人机运动。
附图说明
图1为本发明复杂动态颠簸条件下无人自主飞行器自动降落及回收系统的组成示意图；
图2为本发明复杂动态颠簸条件下无人自主飞行器自动降落及回收系统的工作流程图；
图3为本发明的视觉无人机姿态估计系统的示意图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
本发明提供了一种复杂动态颠簸条件下无人自主飞行器自动降落及回收系统，其解决三个关键问题：一是无人机要自主识别降落平台，并向平台进行自主移动；二是由于降落平台移动时所处的环境较为颠簸，需要平台能够在一定程度上保持姿态静止，不随车辆、船舶等进行晃动，或根据无人机姿态进行自主调整，以贴合无人机降落时的姿态角，减少动态环境下对降落平台所产生的影响；三是在无人机已停靠完毕后需要将其进行固定，不随车辆等载体运动而掉落。
针对上述关键问题，参见图1和图2，本发明采用如下解决方案：
一、本发明通过在无人机上安装双目摄像机，利用双目定位原理完成对降落平台的识别定位以及对无人机自身的飞行引导工作。
二、在船舶、车辆等运载体上安装姿态可调整的降落平台，且运载体和无无人机上安装用于识别无人机姿态的识别单元，将识别出的姿态实时传送给降落平台，让其根据无人机姿态调整自身姿态，达到较好贴合无人机降落状态的目的，防止无人机在降落过程中发生严重的磕碰事故；在以下优选实施例中，采用六自由度并联机器人作为降落平台，在运载体上设置红外摄像机并在无人机上设置标记点，红外摄像机和标记点组成识别单元。
三、在降落平台上安装电磁铁，通过电信号控制来实现无人机的吸附与释放，操作简单，能耗较低。
下面对上述三个技术点的具体实现进行详细说明。
一、无人机对降落平台的识别定位以及对无人机自身的飞行引导
本发明在无人机上安装双目摄像机，对六自由度并联机器人所提供的降落平台中心点进行定位，得到该点相对于无人机的三维坐标，并引导无人机向降落平台方向进行运动及降落。
具体实现过程为：
步骤S11：以无人机自身为参照物，通过双目摄像机，定位出六自由度并联机器人中心点坐标，首先在该并联机器人中心点上粘贴标识物，以便于定位过程中对该点进行识别，其次推导如何利用双目摄像机求得该点的三维坐标。
首先推导出图像坐标系O1-xy与图像像素坐标系O0-uv之间的转换关系如下：
式中，dx代表x轴方向单位像素的宽度，dy代表y轴方向单位像素的宽度。然后可推导出摄像机坐标系Oc-xcyczc与图像坐标系O1-xy之间的转换关系为
式中，f为摄像机焦距。由此可得摄像机坐标系Oc-xcyczc与图像像素坐标系O0-uv之间的转换关系为
式中，K矩阵即为摄像机内参数矩阵。而摄像机外参数矩阵为世界坐标系Ow-xwywzw与摄像机坐标系Oc-xcyczc之间的转换矩阵，其包含两个矩阵，一为旋转矩阵R3×3，为3×3矩阵；另一为平移矩阵t3×1，为3×1矩阵。其两个坐标系之间的转换关系如下：
由式(3)及式(4)可得，世界坐标系Ow-xwywzw与图像像素坐标系O0-uv之间的转换关系为
由此，可以定义如下摄像机隐式参数矩阵(M矩阵)
那么针对左、右两摄像机而言，其M矩阵如下
设无人机所得到的并联机器人中心点在左、右摄像机中的像素坐标值分别为(u1,v1)，(u2,v2)，该点在世界坐标系中的三维坐标为(xw,yw,zw)。则根据以上推导可得如下方程组
式(9)即为所求的含有并联机器人中心点未知三维坐标的超定方程组，求解该方程组即可得到该点坐标。
步骤S12：根据S11中所求得的坐标值，通过无人机中飞控单元，引导无人机向坐标绝对值减小的方向运动(即向降落平台方向运动，并且降低飞行高度进行降落)。
二、降落平台姿态匹配无人机降落时的姿态
本步骤的具体实现过程为：
步骤S21：安装在运载体上的红外摄像机发射红外光线，无人机上的红外标记点强烈反光，运载体中的控制器通过识别算法提取标记点的空间位置信息，之后根据空间位置信息计算出无人机姿态。
所采用的视觉姿态估计系统如图3所示。用三个坐标系进行描述，分别为无人机坐标系，相机坐标系和图像平面成像坐标系。第一个坐标系是无人机坐标系，以无人机的中心为坐标系原点，用xG，yG，zG构成该空间坐标系的三个坐标轴。第二个坐标系是相机坐标系，以摄像机的焦点中心为坐标系原点，用xc，yc，zc构成摄像机坐标系的三个坐标轴。第三个坐标系是图像平面成像坐标系，表示捕获图像的二维平面，该坐标系的两个坐标轴为u，v。
采用鲁棒平面姿态算法通过标记的平面姿态的估计来估计无人机的姿态。图像透视变换依据式(10)如下：
s*pi＝A[RG|TG]qi (10)
其中s是所需的比例因子，pi是图像中的一个点，qi是图像上pi点对应相机坐标系的3D坐标。由于摄像机硬件在拍摄照片时都有一定的图像畸变，矩阵A代表摄像机的内部参数，表示了摄像机坐标系和无图像畸变理想坐标系之间的关系；[RG|TG]被称为外在参数，表示了摄像机在世界坐标系里的位置和方向，R称为旋转矩阵，T称为平移矩阵。将式(10)展开得到式(11)：
其中，Rij是旋转矩阵第i行第j列的参数；Tx是平移矩阵x方向的参数；Ty是平移矩阵y方向的参数；Tz是平移矩阵z方向的参数。
式(10)中的内部参数A可以通过摄像机标定过程计算获得。A中fx和fy表示摄像机像素尺度下的焦距。γ表示图片轴的夹角倾斜。
无人机坐标系的中心点三维坐标为(0,0,0)，即一个标记点的三维坐标为(0,0,0)，同时根据无人机型号，可以获得另外三个标记点的三维位置信息。通过4个角点的图像平面二维坐标信息，使用OpenCV图像处理方法solvePnP算法，得到理想的旋转矩阵R和平移矩阵T。
用摄像机坐标系表示式(11)，可以得到：
其中，R1、R2、R3分别表示旋转矩阵的第一行、第二行、第三行元素。
等式两边同时除以TZ，TZ代表世界坐标系的原点在摄像机坐标系里的“深度”，当世界坐标系的原点在物体的中心附近时可以认为平均深度就是平移向量T中的TZ分量，即各点的zG的平均值是TZ，而zG的变化范围相对于TZ又很小，因此可以认为，zG始终在TZ附近，zG≈Tz，得到：
其中：
s＝f/Tz；w＝zc/Tz (14)
展开式(13)得到式(15)，(16)：
最后通过式(12)和(14)中的已知s和摄像机内参f计算出整个旋转矩阵R和平移向量T，共12个未知量。
SolvePnP函数使用的算法为n点投影法，计算出12个未知量为旋转向量形式，需要通过Rodrigues方程，将旋转向量转换为3×3的旋转矩阵R。我们可以得到所有图像中的标记的外部参数(旋转矩阵和平移矩阵)，通过式(17)，(18)，(19)计算出无人机的欧拉角，通过式(20)计算出在相机坐标系下的标记的三维位置。
θx＝arctan2(R32,R33) (17)
θz＝arctan2(R21,R11) (19)
Tx＝xG,Ty＝yG,Tz＝zG (20)
其中θx，θy，θz分别代表了俯仰角，偏航角和滚转角；
步骤S22：运载体将S21获得的无人机姿态信息传输给六自由度并联机器人，该传输可以是有线或者无线传输。六自由度并联机器人利用自身的控制器调整自身姿态以贴合无人机姿态。本发明的六自由度并联机器人具有自身的控制器，如果仅仅是不具有控制器的六自由度摇摆台，也可以将姿态识别算法集成在运载体的控制器内，计算出控制量后传递给六自由度摇摆台的执行机构。
三、利用电磁铁对无人机的固定和释放
在六自由度并联机器人上安装压力传感器以及电磁铁，电磁铁和压力传感器连接控制器，这里的连接可以是有线连接或者是无线连接。控制器可以采用运载体上的控制器。利用压力值判断无人机停靠情况(即是否已经降落)，并通过电磁铁磁力吸附住无人机，将其固定在并联机器人上，并可以通过电信号随时控制电磁铁工作情况，来释放无人机起飞。
步骤S31、预先人为设置一压力阈值，当六自由度并联机器人上搭载的压力传感器所测压力数值大于该阈值时，则认为无人机已经降落；
步骤S32、当无人机已经降落，则给电磁铁一电信号，使其开始工作，通过磁力吸附无人机，将其固定在并联机器人上，防止其在降落平台运动过程中掉落。
步骤S33、当无人机即将起飞时，再给电磁铁一电信号，使其停止工作，消除磁力，释放无人机起飞。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种复杂动态颠簸条件下无人自主飞行器自动降落及回收系统，该系统包括无人机和运载体，其特征在于，无人机上安装有双目摄像机；运载体上安装有姿态可调整的降落平台；所述运载体上安装有摄像机，通过视觉技术检测无人机姿态；所述运载体上安装的摄像机为红外摄像机，无人机上设有标记点；红外摄像机发射红外光线，标记点在红外光线下强烈反光，通过识别算法提取标记点的空间位置信息，进而得到无人机姿态；
无人机以无人机自身为参照物，利用双目摄像机进行降落平台定位，并引导无人机向降落平台降落：通过利用双目摄像机定位出降落平台中心点相对于无人机的三维坐标，并通过无人机飞控单元，引导无人机向三维坐标绝对值减小的方向进行运动；
运载体检测无人机姿态，控制降落平台姿态匹配无人机降落时的姿态，根据无人机姿态进行自主调整，以贴合无人机降落时的姿态角；
所述降落平台上安装电磁铁，用于固定和释放无人机；所述降落平台上进一步设置压力传感器；当压力传感器所测数值大于设定阈值时，认为无人机已经降落在降落平台上，此时控制电磁铁吸附住无人机；若无人机准备起飞，则控制电磁铁消除磁力，以释放无人机起飞。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述降落平台为六自由度并联机器人。
3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述运载体为无人车、有人车或无人船。
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