CN110254258A - 一种无人机无线充电系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种无人机无线充电系统及方法，该系统包括：充电桩、无人机和地面着陆控制系统，充电桩上设有无线充电模块、储能电池、蓝牙模块和GPS模块，无人机上设有锂电池、蓝牙模块、无线充电模块、摄像头、GPS导航模块和超声波测距模块，地面着陆控制系统包括无人机地面站和视觉导航模块，视觉导航模块处理采集的图像，通过GPS定位信息计算无人机与充电桩的相对位置，无人机地面站向无人机发送位置调整与着陆控制信号，超声波测距模块检测无人机与充电桩的相对高度，降落后充电桩与无人机通过蓝牙通信进行无线充电，本发明使得巡检无人机在电量不足时自主导航至附近充电桩进行无线充电，提高了巡检无人机的巡检距离和巡检效率。

Description

一种无人机无线充电系统及方法
技术领域
本发明涉及无线充电技术领域，尤其涉及一种无人机无线充电系统及方法。
背景技术
随着当今无人机产业的迅猛发展，无人机的应用涉及多个行业，特别是在巡检方向上，无人机因其特有的优势，可以对各种地形地势、各种设备、各种道路进行实时的巡检，节省了大量的人力物力，现已逐渐代替了人工巡检，现有的无人机巡检方式，多以搭载固定容量的电池为无人机供电，因此无人机的巡检距离便受到电池容量的限制，常用的解决方法是增加电池容量，但续航时间并不随着电池容量增加而呈现线性递增，制作成本与电池技术限制着无人机的续航时间。无人机的续航能力也直接影响着无人机的巡检效率，无人机巡检能力受到极大的限制。
发明内容
为了克服现有技术存在的缺陷与不足，本发明提供一种无人机无线充电系统及方法，以解决巡检无人机续航能力不足的问题，使得巡检无人机在巡检途中可在电量不足时自主导航至附近充电桩进行无线充电，提高了巡检无人机的巡检距离和巡检效率。
为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
本发明提供一种无人机无线充电系统，包括：充电桩、无人机和地面着陆控制系统；
所述充电桩包括：充电桩无线充电模块、MCU主控模块、储能电池、充电桩蓝牙模块和充电桩GPS模块；所述MCU主控模块与充电桩无线充电模块、充电桩蓝牙模块和充电桩GPS模块连接；
所述充电桩无线充电模块用于给无人机进行无线充电，所述MCU主控模块用于控制充电桩无线充电模块和充电桩蓝牙模块，以及实时监测储能电池的电量，所述充电桩蓝牙模块用于与无人机进行蓝牙无线通信，所述充电桩GPS模块用于定位充电桩的位置；
所述无人机包括：锂电池、无人机主控模块、无人机蓝牙模块、无人机无线充电模块、摄像头、无人机GPS导航模块和超声波测距模块；
所述无人机主控模块用于接收和处理地面着陆控制系统的控制信号，控制无人机运行状态，所述无人机蓝牙模块用于与充电桩进行蓝牙无线通信，所述无人机无线充电模块用于接收充电桩的电能并给无人机的锂电池充电，所述摄像头用于采集图像数据，所述无人机GPS导航模块用于无人机定位导航到充电桩充电，所述超声波测距模块用于检测无人机与充电桩的相对高度；
所述地面着陆控制系统包括：无人机地面站和视觉导航模块；
所述无人机地面站用于处理无人机与充电桩的位置信息，向无人机发送控制信号；所述视觉导航模块用于无人机着陆时提供视觉导航，对采集的图像数据进行处理，计算出无人机与充电桩的相对位置。
作为优选的技术方案，所述充电桩无线充电模块包括PWM波生成电路、E类功放型逆变电路和发射电路，所述E类功放型逆变电路设有MOS管，PWM波生成电路产生PWM波驱动MOS管，将充电桩储能直流电流变成高频交流电，所述发射电路设有原边线圈，用于产生高频交流电的感应电流；
所述无人机无线充电模块包括接收电路、整流电路和BUCK降压电路，所述接收电路设有副边线圈，与原边线圈通过电磁感应产生高频交流电，BUCK降压电路用于调整电压，匹配无人机锂电池充电电压范围。
作为优选的技术方案，所述原边线圈和副边线圈均采用线径为0.8-1.0mm的漆包线绕制线圈，匝数15-18匝，线圈外径为12-13cm。
作为优选的技术方案，所述充电桩还设有太阳能充电模块和着陆信标，所述太阳能充电模块用于给储能电池进行充电，所述着陆信标正对着充电桩无线充电模块；
所述无人机还设有无人机5G网络通信模块，所述无人机5G网络通信模块用于提供5G通信网络；
所述无人机地面站设有PC端和地面端5G网络通信模块，PC端通过地面端5G网络通信模块连接无线网络。
作为优选的技术方案，所述视觉导航模块包括图像灰度化处理单元、图像边缘检测单元、相对位置计算单元，分别用于对高清摄像头采集到的图像进行图像灰度化处理、图像边缘检测，以及对无人机与充电桩上的着陆信标相对位置的计算。
本发明还提供一种无人机无线充电方法，包括下述步骤：
S1：无人机实时监测电池剩余电量，无人机GPS导航模块将无人机位置坐标发送到地面着陆控制系统，充电桩GPS模块将充电桩位置信息发送到地面着陆控制系统，地面着陆控制系统将两者坐标的经度和纬度分别求差后，应用两点间距离公式计算无人机与充电桩之间的距离，返回距离无人机最近和第二近的充电桩的坐标信息；
S2：无人机根据自身剩余电量计算能否飞达距离自己最近的充电桩，如果能飞往距离最近的充电桩但飞不到距离第二近的充电桩，则无人机导航飞往距离最近的充电桩上空；如果无人机能飞达距离第二近的充电桩，则待无人机飞过距离最近的充电桩后再计算能否飞达第二近的充电桩；
S3：无人机飞达充电桩上空后通过视觉导航模块与充电桩对接，无人机降落到充电桩上；
S4：无人机与充电桩进行蓝牙无线通讯，启动充电桩无线充电模块进行无线充电；
S5：无人机充满电后，通知充电桩停止充电，与充电桩断开连接，继续进行巡检工作。
作为优选的技术方案，步骤S3中所述图像灰度化处理采用加权平均法对图像进行灰度化处理，将图像RGB三个分量采用不同的权值进行加权平均，生成灰度图像；所述图像边缘检测采用Canny算法对灰度化处理后的图像进行边缘检测，包括对图像进行平滑滤波、计算图像梯度幅值、图像梯度方向、对梯度幅值进行非极大值抑制、阈值化和边缘连接，设定高低阈值去除假的边缘和连接真的边缘，得到图像中的着陆信标。
作为优选的技术方案，步骤S4中所述无线充电的具体步骤为：
充电桩接收到无人机的充电控制信号后，产生PWM波驱动MOS管，充电桩的储能电池经过E类功放型逆变电路后，直流电流变成高频交流电，经过原边线圈发射电路输出；
无人机无线充电模块的副边线圈经过电磁感应产生高频交流电，经过整流电路变成直流电，最后经过BUCK降压电路，调整电压匹配无人机锂电池充电电压范围。
作为优选的技术方案，步骤S3中所述无人机飞达充电桩上空后通过视觉导航模块与充电桩对接，具体的步骤为：
视觉导航模块进行图像识别，对无人机采集的图像进行图像灰度化处理和图像边缘检测，检测图像中的着陆信标；
检测到着陆信标时，视觉导航模块计算无人机与着陆信标相对位置；
无人机主控模块调整无人机位置，直到高清摄像头光心与着陆信标中心重合；
无人机着陆过程中采用超声波测距模块测量与着陆信标的垂直距离，下降至无人机与着陆信标距离小于设定值时，无人机停止运转，完成着陆。
作为优选的技术方案，所述视觉导航模块计算无人机与着陆信标相对位置，具体步骤为：
设定着陆信标坐标系、摄像头坐标系OcXcYcZc、载体坐标系、图像平面坐标系OfXfYf和图像像素坐标系Ocuv，所述着陆信标坐标系的原点为着陆信标的中心，所述摄像头坐标系OcXcYcZc的原点为高清摄像头的光心，所述载体坐标系的原点为无人机的质心，将摄像头坐标系与载体坐标系设置为相等的坐标系；
每个像素坐标(u，v)为以像素为单位的图像像素坐标系坐标，图像像素坐标系与图像平面坐标系的数学对应公式如下：
其中，(x，y)为像素点在图像平面坐标系的坐标值，u0、v0为图像平面坐标系原点在图像像素坐标系中的坐标，dx、dy为单位像素在x轴与y轴的物理长度；
设定摄像头标定矩阵K：
空间点P(XcYcZc)被映射到图像平面上的点p(Xf，Xf)，根据相似三角形定理，采用矩阵表达式表示为：
其中，f为摄像头焦距，结合图像平面坐标系与图像像素坐标系的转换关系，可得：
得到摄像头标定矩阵K为：
其中，ax、ay表示摄像头焦距在x，y轴方向上的单位长度；
计算无人机与着陆信标相对位置：
设定摄像头坐标系与载体坐标系重合，摄像头坐标系与着陆信标坐标系的平移关系为无人机与着陆信标的相对位置信息，通过旋转矩阵S和平移矩阵T进行坐标变换，如下式：
其中，T＝[Tx Ty h]，为图像的像素点在摄像头坐标系的坐标，为图像的像素点在着陆信标坐标系的坐标，λ＝Zc为图像的像素点在摄像头坐标系上的Z轴坐标；
旋转矩阵S由四元数求得，q＝(θ x y z)T为单位向量(x y z)旋转θ角度后得到的四元数，四元数求解旋转矩阵S的公式如下：
平移矩阵T的求解步骤为：
取着陆信标中心坐标为(0，0，0)，旋转矩阵S和平移矩阵T坐标变换的公式变换为：
求解后得
其中，f/d表示摄像头焦距长度，Q1、Q2表示着陆信标上的两个特征点，q1、q2表示两个特征点在图像坐标系下的映射点；
求解平移矩阵T得到无人机降落的着陆信标位置，然后对检测到着陆信标特征圆的图像进行Harris角点检测，通过Harris角点检测获取图像平面的像素坐标，着陆信标坐标系的原点位于摄像头坐标系的三维坐标着陆信标在载体坐标系中的坐标
本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
(1)本发明采用无线充电技术为巡检无人机充电，让巡检无人机可以在巡检路上进行无线充电，极大的提高了本系统的巡检距离和充电效率。
(2)本发明采用5G技术进行图像、控制信号的传输，采用5G通信网络，不仅让巡检无人机只要在网络覆盖的地方都可被操控飞行，轻松实现超视距飞行，而且大大降低了地面着陆控制系统控制巡检无人机和高清图像传输的时延，提高了无人机与充电桩对接的准确性，同时让巡检无人机具备了极佳的抗干扰能力，大幅提高了巡检无人机飞行安全性。
(3)本发明采用视觉导航技术为巡检无人机与充电桩对接时提供视觉导航支持，使巡检无人机中心与充电桩中心在水平方向上重合，从而能够让巡检无人机准确地降落在充电桩上，原、副边线圈能够准确对准，提高了无线充电效率。
附图说明
图1为本实施例无人机无线充电系统的整体结构示意图；
图2为本实施例无人机无线充电系统的充电桩结构示意图；
图3为本实施例无人机无线充电系统的无人机整体结构示意图；
图4为本实施例无人机无线充电系统的无人机内部模块连接示意图；
图5为本实施例无人机无线充电系统的5G通信网络示意图；
图6为本实施例无人机无线充电系统的充电桩的着陆信标结构示意图；
图7为本实施例无人机无线充电系统的无线充电电路结构示意图；
图8为本实施例无人机无线充电方法的流程示意图；
图9为本实施例无人机无线充电方法中无人机着陆流程示意图。
其中，1-太阳能充电模块，2-着陆信标，3-充电桩无线充电模块，4-MCU主控模块，5-储能电池，6-高清摄像头，7-无人机无线充电模块。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。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。
实施例
如图1所示，本实施例提供一种无人机无线充电系统，包括：充电桩、无人机和地面着陆控制系统；
如图2所示，并结合图1，充电桩包括：太阳能充电模块1、着陆信标2、充电桩无线充电模块3、MCU主控模块4、储能电池5、充电桩蓝牙模块、充电桩GPS模块；
在本实施例中，太阳能充电模块1用于给储能电池5进行充电；
在本实施例中，充电桩无线充电模块3用于给无人机进行无线充电，所述充电桩无线充电模块3包括PWM波生成电路、E类功放型逆变电路和发射电路，所述E类功放型逆变电路设有MOS管，PWM波生成电路产生PWM波驱动MOS管，将充电桩储能直流电流变成高频交流电，所述发射电路设有原边线圈，原边线圈通过电磁感应原理产生感应电流；
本实施例的E类功率放大器逆变电路具有结构简单，效率高的特点，同时保证无线充电的稳定性，主要由单管MOS管和负载网络组成，高频扼流圈提供恒定的直流电流，假设回路有足够大的品质因素，即能够输出与驱动信号频率一致的正弦波电流。S为MOS管栅极驱动电压信号，MOS管在驱动信号激励下工作在开关状态，其电路工作原理为：当S为高电平时，MOS管导通，此时其两端电压接近于零，而漏极电流受负载网络振荡的影响，有一个上升和下降的过程。当S为低电平，即MOS管截止时，流过MOS管电流为零，其两端电压由负载网络决定。由此可以看出，MOS管两端电压与电流不会同时出现，因而大大降低了开关管的功耗。
在本实施例中，MCU主控模块4用于控制太阳能充电模块1、充电桩蓝牙模块和充电桩GPS模块的工作，以及实时监测储能电池5的电量；所述充电桩蓝牙模块与MCU主控模块4连接，用于与无人机进行蓝牙通讯；所述充电桩GPS模块用于定位充电桩的信息；
如图3、图4所示，并结合图1，无人机包括：锂电池、pcduino主控模块、高清摄像头6、无人机5G网络通信模块、无人机GPS导航模块、超声波测距模块、无人机蓝牙模块和无人机无线充电模块7；
在本实施例中，pcduino主控模块用于接收地面着陆控制系统的控制指令，控制无人机上相关模块的工作并处理相关数据；所述高清摄像头6用于采集图像及视频数据，所述无人机5G网络通信模块用于接入5G网络，利用5G网络实现对无人机超视距远程控制、超高清视频或图像实时传输；所述无人机GPS导航模块用于为无人机规划飞行路径以及在无人机需要充电时可导航至附近充电桩；超声波测距模块用于在无人机与充电桩对接过程中实时检测无人机与充电桩的相对高度；所述无人机蓝牙模块用于在无人机与充电桩对接后与充电桩蓝牙模块进行无线通信；所述无人机无线充电模块7用于接收充电桩的电能并给无人机的锂电池充电，所述无人机无线充电模块7包括接收电路、整流电路和BUCK降压电路，所述接收电路设有副边线圈，与原边线圈通过电磁感应产生高频交流电，BUCK降压电路用于调整电压，匹配无人机锂电池充电电压范围。
在本实施例中，由于无人机所携带锂电池电压较低，一般为24V，而充电桩的锂电池为了储存更多的电能，本实施例选用36V的锂电池，因此在进行无线充电时就需要BUCK降压电路进行降压，再给无人机锂电池充电。
在本实施例中，地面着陆控制系统包括：无人机地面站、地面端5G网络通信模块、视觉导航模块，无人机地面站设有PC端，PC端通过地面端5G网络通信模块连接无线网络，从而与无人机进行无线通讯；无人机地面站PC端安装有无人机飞控系统的配套软件，通过5G网络发送无人机飞行控制指令；视觉导航模块采用python与opencv开发环境编写而成，用于给飞控系统提供导航以及在与充电桩的对接时提供视觉导航对接服务，为无人机着陆时提供视觉导航，使无人机中心能够在水平方向上与充电桩中心重合。
如图5所示，无人机的pcduino主控模块通过无人机5G网络通信模块接收地面着陆控制系统发送的图像采集控制指令，无人机设有云台和云台控制模块，pcduino主控模块对控制指令分析处理后利用接口技术向云台控制模块发送PWN调制信号驱动云台俯仰、横滚、水平旋转等动作；通过串口向高清摄像头6发送控制指令，实现高清摄像头6的调焦、变倍等动作的控制；所拍摄的图像再经过5G网络传到地面着陆控制系统。
如图6所示，着陆信标2作为无人机与充电桩对接过程中视觉导航的标志物，设置在充电桩上，与充电桩无线充电模块3正对设置，从而能够让巡检无人机准确地降落在充电桩上，原、副边线圈能够准确对准，提高了无线充电效率。
如图7所示，本实施例的无线充电的方式为：当充电桩接收到巡检无人机充电指令后，产生一定频率的PWM波，使得MOS管的开关频率与该PWM波的频率一致，然后电流经过E类功放型逆变电路后，由直流电变成高频交流电，然后根据电磁感应原理，接收线圈也产生高频交流电，再经整流电路变成直流电，最后经过BUCK降压电路将电压降至无人机所需电压范围，最终达到无线充电的目的。在系统检测到电池充满电后，充电桩控制停止产生PWM波，同时输出低电平信号并关闭MOS管，以停止充电。
在本实施例中，无人机的主控模块和充电桩的MCU主控均采用pcduino，所述高清摄像头6采用SwellPro三轴云台4k相机，所述无人机的锂电池采用24V锂电池，充电桩储能电池5采用36V锂电池；在本实施例中，漆包线可选用0.8-1.0mm线径、匝数15-18匝、线圈外径12-13cm，其中，最优规格为：原边线圈、副边线圈均采用线径为0.8mm的漆包线绕制线圈，匝数18匝，设有5层线圈，线圈半径为12.5cm。
如图8所示，本实施例还提供一种无人机无线充电方法，包括下述步骤：
S1：无人机实时监测电池剩余电量，无人机GPS导航模块将无人机位置坐标发送到地面着陆控制系统，充电桩GPS模块将充电桩位置信息发送到地面着陆控制系统，地面着陆控制系统将两者坐标的经度和纬度分别求差后，应用两点间距离公式计算无人机与充电桩之间的距离，返回距离无人机最近和第二近的充电桩的坐标信息；
S2：无人机根据自身剩余电量计算能否飞达距离自己最近的充电桩；
在本实施例中，当前无人机自身的坐标发送给地面着陆控制系统，地面着陆控制系统计算后返回无人机距离它最近和第二近的充电桩的坐标信息，在无人机正式工作前模拟无人机在满电情况下的实际飞行距离，通过多次实验得出无人机的飞行距离与剩余电量之间的关系，如剩余20％电量可以飞行大概1.5公里，然后在实际工作时将剩余电量所对应的飞行距离，与无人机坐标和距离最近和第二近充电桩坐标间距离进行对比，得出能否飞达最近的充电桩；
如果能飞往距离自己最近的充电桩但飞不到距离自己第二近的充电桩，则无人机利用无人机GPS导航模块导航飞往距离自己最近的充电桩上空；如果无人机能飞达距离自己第二近的充电桩，则待无人机飞过距离自己最近的充电桩后再计算届时能否飞达第二近的充电桩，以此类推；
S3：无人机飞达充电桩上空后利用视觉导航与超声波测距模块与充电桩对接，无人机降落到充电桩上；
S4：无人机与充电桩进行蓝牙无线通讯，通知充电桩其己经进入充电就绪状态，充电桩启动无线充电模块开始充电；
S5：无人机充满电后，通知充电桩停止充电，与充电桩断开连接，继续进行巡检工作。
如图9所示，无人机降落时，安装在无人机正下方的高清摄像头6获取地面的图像信息，将图像信息通过无人机5G网络通信模块传输到地面着陆控制系统，地面着陆控制系统通过视觉导航模块识别设定的着陆信标的特征，然后利用设定好的坐标系判断出巡检无人机与着陆信标的相对位置并调整两者的相对位置，使巡检无人机中心在垂直方向上与充电桩中心重合，再结合超声波模块判断出巡检无人机与地面充电桩的距离，然后实现与地面充电桩的对接。
在本实施例中，视觉导航模块的进行视觉导航的工作过程主要包括：对高清摄像头6采集到的图像进行图像灰度化处理、图像边缘检测从而检测到着陆信标2的特征，以及对无人机与着陆信标2相对位置的估计与解算，并将结果传输给飞控系统，继而飞控系统根据结果对无人机进行相应调整，使巡检无人机中心在垂直方向上与充电桩中心重合，具体步骤如下：
①图像灰度化处理：高清摄像头所拍摄的图像一般都为彩色图像，在对图像做进一步处理时需要对彩色图片进行灰度化处理。本实施例采用加权平均法对图像进行灰度化处理，加权平均法根据重要性及其它指标，将三个分量以不同的权值进行加权平均。由于人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低，因此，按下式对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像：
f(i,j)＝0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)；
②图像边缘检测：本实施例采用Canny算法对灰度化处理后的图像进行边缘检测，该方法首先对图像进行平滑滤波，计算去噪后的图像梯度幅值、方向和对梯度幅值进行非极大值抑制，最后设定高低阈值去除假的边缘和连接真的边缘。图像边缘检测具体步骤如下：
a、图像的平滑滤波：采用一维高斯函数对要检测的图像按行和列进行平滑滤波去噪，其中一维高斯滤波函数如下式所示：
一维高斯函数中σ为标准差，σ的大小影响定位精度和信噪比，σ的大小对边缘检测很重要，当σ较大时可以很好的平滑噪声，但边缘定位精度较低。
b、计算去噪后的图像梯度幅值和方向：本实施例Canny算法通过求偏导得到梯度幅值和方向，利用2×2邻域内一阶偏导的有限差分，平滑滤波后图像(x，y)的一阶偏导如下式所示：
其中，f(x，y)、f(x，y+1)、f(x+1，y)、f(x+1，y+1)为图像各点像素的灰度值。
去噪后的图像梯度幅值的计算公式为：
去噪后的图像梯度方向的计算公式为：
c、对梯度幅值进行非极大值抑制。为了更加精确地进行边缘定位，Canny算法还需要对梯度进行非极大值抑制，经过细化才能以单像素确定边缘的位置，即保留幅值局部变化最大的点，这就是非极大值抑制处理。在3×3邻域内，中心像素点和它周边相邻的两个像素进行幅值比较，如果中心像素点大于相邻像素点，则该点是边缘点，反之则不是边缘点。
d、阈值化和边缘连接。经过非极大值抑制后的图像中仍存在许多噪声点，Canny算法使用双阈值对非极大值抑制过的图像进行分割，如果点(x，y)的梯度幅值小于阈值下界则该点不是边缘点；如果点(x，y)的梯度幅值大于阈值下界则该点是边缘点；如果该点的梯度幅值介于两者之间，则寻找该点附近是否存在另一点大于阈值上界，如果有，则该点是边缘点，否则不是边缘点。
③在对高清摄像头采集到的图片进行相应处理后，系统下一步便需要对图像信息进行解算，再利用相应的坐标系求出无人机相对于着陆信标的位置以及自身姿态，并输出给无人机主控模块，随后主控模块再根据这些信息控制无人机的飞行方向与速度，同时根据高清摄像头光轴与着陆信标中心的偏角对无人机进行姿态调整。
a、坐标系定义：设定着陆信标坐标系、摄像头坐标系OcXcYcZc、载体坐标系、图像平面坐标系OfXfYf和图像像素坐标系Ocuv，
所述着陆信标坐标系的原点为着陆信标的中心，即小圆环的圆心，X轴与Y轴在着陆信标平面内且X轴平行于上下边界Y轴平行于左右边界，Z轴垂直于着陆信标平面竖直向上；所述摄像头坐标系OcXcYcZc的原点为高清摄像头的光心，X轴与Y轴位于相机平面内，X轴指向右方，Y轴指向下方，Z轴垂直于相机平面指向拍摄方向即竖直向下；所述载体坐标系的原点为无人机的质心，X轴与Y轴位于水平面内，X轴指向无人机前进方向，Y轴指向无人机前进方向的右方，Z轴垂直于水平面竖直向下；将摄像头坐标系与载体坐标系设置为相等的坐标系；图像平面坐标OfXfYf为二维坐标，Xf，Yf分别于与摄像头坐标系的Xc，Yc轴平行；
求得图像像素点坐标，图像像素坐标原点位于图像左上角，每个像素坐标(u，v)为以像素为单位的图像像素坐标系坐标，图像像素坐标系与图像平面坐标系的数学对应公式如下：
其中，(x，y)为像素点在图像平面坐标系的坐标值，u0、v0为图像平面坐标系原点在图像像素坐标系中的坐标，dx、dy为单位像素在x轴与y轴的物理长度；
设定摄像头标定矩阵K：
本实施例采用COMS摄像头获取图像，空间点P(XcYcZc)被映射到图像平面上的点p(Xf，Xf)，根据相似三角形定理，采用矩阵表达式表示为：
其中，f为摄像头焦距，结合公式3.2的图像平面与图像像素坐标系的转换关系，可得：
得到摄像头标定矩阵K为：
其中，ax、ay为摄像头焦距在x，y轴方向上的单位长度，K为摄像头标定矩阵，与摄像头焦距、拍摄图像像素有关，根据高清摄像头标定得到；
计算无人机与着陆信标2相对位置：
设定摄像头坐标系与载体坐标系重合，摄像头坐标系与着陆信标坐标系的平移关系为无人机与着陆信标的相对位置信息，通过旋转矩阵S和平移矩阵T进行坐标变换，其中T＝[Tx Ty h]，如下式：
其中，图像的像素点坐标(u，v)已在上述步骤中得到，为图像的像素点在摄像头坐标系的坐标，为图像的像素点在着陆信标坐标系的坐标，λ＝Zc为图像的像素点在摄像头坐标系上的Z轴坐标，
本实施例的旋转矩阵S可由四元数求得，q＝(θ x y z)T为单位向量(x y z)旋转θ角度后得到的四元数，四元数求解旋转矩阵S的公式如下：
本实施例的平移矩阵T的求解方法如下：
由于只考虑相对位置解算，取着陆信标中心坐标为(0，0，0)可减少计算量，所以公式3.4.1可变换为：
解公式3.4.2方程组得
其中，ax、ay为摄像头焦距在x，y轴方向上的单位长度，可根据摄像头参数得到，(u0，v0)为已知，因此，求得h就可得到平移矩阵T，
在各个坐标系集合对应关系中，f/d为摄像头焦距长度(像素单位)，Q1、Q2为着陆信标上的两个特征点，可选取矩形的两个顶点，两点的物理长度|Q1Q2|为己知，q1、q2为两个特征点在图像坐标系下的映射点，根据图像像素坐标系的坐标可以得出其在图像坐标系中的像素距离|q1q2|，由相似三角形定理可求得：
求得平移矩阵T即求得自主降落所需要的着陆目标位置，然后对检测到着陆信标特征圆的图像进行Harris角点检测；
在本实施例中，Harris角点检测的具体步骤为：
建立图像灰度矩阵其中，Iy分别为图像像素点灰度值在x方向与y方向的梯度，若一个点为角点，则Ix该点在x方向与y方向的较小移动均会引起灰度值的较大变化；
采用高斯函数进行平滑滤波，减少图像中存在的噪声，滤波后的图像矩阵M′为：
定义角点响应函数：
CRF＝det(M′)/trace(M′)
其中，det(M′)为矩阵M′的行列式，trace(M′)为矩阵M′的迹；
选取适当的阈值，当图像中像素点的CRF为局部极大值点且大于此阈值，则标记该点为角点；
在本实施例中，着陆信标经过Harris角点检测和轮廓检测之后共存在12个角点和一个中心圆心作为特征点，因为特征点在着陆信标坐标系上的坐标已知，通过角点检测获取图像平面的像素坐标，着陆信标坐标系的原点位于摄像头坐标系的三维坐标着陆信标在载体坐标系中的坐标然后根据上述步骤便可求出无人机相对于着陆信标的相对位置关系；
在求解出无人机与着陆信标的相对位置后，无人机主控模块根据位置偏差调整无人机的位置，使得无人机高清摄像头光心与着陆信标中心在竖直方向上重合；
④无人机着陆。在利用视觉导航让无人机成功悬停在着陆信标正上方后，无人机利用超声波测距模块测量无人机与着陆信标的相对距离，并发送指令给无人机主控模块，无人机主控模块控制无人机缓缓下降，当无人机与着陆信标之间的距离小于设定的阈值时，主控模块控制四个电机停止转动，整个着陆过程完成。
本实施例的无人机无线充电系统，可应用在各种巡检无人机中，通过在无人机巡检路线上铺设充电桩，在无人机电量不足时，利用GPS导航与视觉导航与附近充电桩对接并进行无线充电，使得巡检无人机不再因电量问题而限制了其巡检距离，提高了无人机巡检的距离和效率。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种无人机无线充电系统，其特征在于，包括：充电桩、无人机和地面着陆控制系统；
所述充电桩包括：充电桩无线充电模块、MCU主控模块、储能电池、充电桩蓝牙模块和充电桩GPS模块；所述MCU主控模块与充电桩无线充电模块、充电桩蓝牙模块和充电桩GPS模块连接；
所述充电桩无线充电模块用于给无人机进行无线充电，所述MCU主控模块用于控制充电桩无线充电模块和充电桩蓝牙模块，以及实时监测储能电池的电量，所述充电桩蓝牙模块用于与无人机进行蓝牙无线通信，所述充电桩GPS模块用于定位充电桩的位置；
所述无人机包括：锂电池、无人机主控模块、无人机蓝牙模块、无人机无线充电模块、摄像头、无人机GPS导航模块和超声波测距模块；
所述无人机主控模块用于接收和处理地面着陆控制系统的控制信号，控制无人机运行状态，所述无人机蓝牙模块用于与充电桩进行蓝牙无线通信，所述无人机无线充电模块用于接收充电桩的电能并给无人机的锂电池充电，所述摄像头用于采集图像数据，所述无人机GPS导航模块用于无人机定位导航到充电桩充电，所述超声波测距模块用于检测无人机与充电桩的相对高度；
所述地面着陆控制系统包括：无人机地面站和视觉导航模块；
所述无人机地面站用于处理无人机与充电桩的位置信息，向无人机发送控制信号；所述视觉导航模块用于无人机着陆时提供视觉导航，对采集的图像数据进行处理，计算出无人机与充电桩的相对位置。
2.根据权利要求1所述的无人机无线充电系统，其特征在于，所述充电桩无线充电模块包括PWM波生成电路、E类功放型逆变电路和发射电路，所述E类功放型逆变电路设有MOS管，PWM波生成电路产生PWM波驱动MOS管，将充电桩储能直流电流变成高频交流电，所述发射电路设有原边线圈，用于产生高频交流电的感应电流；
所述无人机无线充电模块包括接收电路、整流电路和BUCK降压电路，所述接收电路设有副边线圈，与原边线圈通过电磁感应产生高频交流电，BUCK降压电路用于调整电压，匹配无人机锂电池充电电压范围。
3.根据权利要求2所述的无人机无线充电系统，其特征在于，所述原边线圈和副边线圈均采用线径为0.8-1.0mm的漆包线绕制线圈，匝数15-18匝，线圈外径为12-13cm。
4.根据权利要求1所述的无人机无线充电系统，其特征在于，所述充电桩还设有太阳能充电模块和着陆信标，所述太阳能充电模块用于给储能电池进行充电，所述着陆信标正对着充电桩无线充电模块；
所述无人机还设有无人机5G网络通信模块，所述无人机5G网络通信模块用于提供5G通信网络；
所述无人机地面站设有PC端和地面端5G网络通信模块，PC端通过地面端5G网络通信模块连接无线网络。
5.根据权利要求1所述的无人机无线充电系统，其特征在于，所述视觉导航模块包括图像灰度化处理单元、图像边缘检测单元、相对位置计算单元，分别用于对高清摄像头采集到的图像进行图像灰度化处理、图像边缘检测，以及对无人机与充电桩上的着陆信标相对位置的计算。
6.一种无人机无线充电方法，其特征在于，包括下述步骤：
S1：无人机实时监测电池剩余电量，无人机GPS导航模块将无人机位置坐标发送到地面着陆控制系统，充电桩GPS模块将充电桩位置信息发送到地面着陆控制系统，地面着陆控制系统将两者坐标的经度和纬度分别求差后，应用两点间距离公式计算无人机与充电桩之间的距离，返回距离无人机最近和第二近的充电桩的坐标信息；
S2：无人机根据自身剩余电量计算能否飞达距离自己最近的充电桩，如果能飞往距离最近的充电桩但飞不到距离第二近的充电桩，则无人机导航飞往距离最近的充电桩上空；如果无人机能飞达距离第二近的充电桩，则待无人机飞过距离最近的充电桩后再计算能否飞达第二近的充电桩；
S3：无人机飞达充电桩上空后通过视觉导航模块与充电桩对接，无人机降落到充电桩上；
S4：无人机与充电桩进行蓝牙无线通讯，启动充电桩无线充电模块进行无线充电；
S5：无人机充满电后，通知充电桩停止充电，与充电桩断开连接，继续进行巡检工作。
7.根据权利要求6所述的无人机无线充电方法，其特征在于，步骤S3中所述图像灰度化处理采用加权平均法对图像进行灰度化处理，将图像RGB三个分量采用不同的权值进行加权平均，生成灰度图像；所述图像边缘检测采用Canny算法对灰度化处理后的图像进行边缘检测，包括对图像进行平滑滤波、计算图像梯度幅值、图像梯度方向、对梯度幅值进行非极大值抑制、阈值化和边缘连接，设定高低阈值去除假的边缘和连接真的边缘，得到图像中的着陆信标。
8.根据权利要求6所述的无人机无线充电方法，其特征在于，步骤S4中所述无线充电的具体步骤为：
充电桩接收到无人机的充电控制信号后，产生PWM波驱动MOS管，充电桩的储能电池经过E类功放型逆变电路后，直流电流变成高频交流电，经过原边线圈发射电路输出；
无人机无线充电模块的副边线圈经过电磁感应产生高频交流电，经过整流电路变成直流电，最后经过BUCK降压电路，调整电压匹配无人机锂电池充电电压范围。
9.根据权利要求6所述的无人机无线充电方法，其特征在于，步骤S3中所述无人机飞达充电桩上空后通过视觉导航模块与充电桩对接，具体的步骤为：
视觉导航模块进行图像识别，对无人机采集的图像进行图像灰度化处理和图像边缘检测，检测图像中的着陆信标；
检测到着陆信标时，视觉导航模块计算无人机与着陆信标相对位置；
无人机主控模块调整无人机位置，直到高清摄像头光心与着陆信标中心重合；
无人机着陆过程中采用超声波测距模块测量与着陆信标的垂直距离，下降至无人机与着陆信标距离小于设定值时，无人机停止运转，完成着陆。
10.根据权利要求9所述的无人机无线充电方法，其特征在于，所述视觉导航模块计算无人机与着陆信标相对位置，具体步骤为：
设定着陆信标坐标系、摄像头坐标系OcXcYcZc、载体坐标系、图像平面坐标系OfXfYf和图像像素坐标系Ocuv，所述着陆信标坐标系的原点为着陆信标的中心，所述摄像头坐标系OcXcYcZc的原点为高清摄像头的光心，所述载体坐标系的原点为无人机的质心，将摄像头坐标系与载体坐标系设置为相等的坐标系；
每个像素坐标(u，v)为以像素为单位的图像像素坐标系坐标，图像像素坐标系与图像平面坐标系的数学对应公式如下：
其中，(x，y)为像素点在图像平面坐标系的坐标值，u0、v0为图像平面坐标系原点在图像像素坐标系中的坐标，dx、dy为单位像素在x轴与y轴的物理长度；
设定摄像头标定矩阵K：
空间点P(XcYcZc)被映射到图像平面上的点p(Xf,Xf)，根据相似三角形定理，采用矩阵表达式表示为：
其中，f为摄像头焦距，结合图像平面坐标系与图像像素坐标系的转换关系，可得：
得到摄像头标定矩阵K为：
其中，ax、ay表示摄像头焦距在x,y轴方向上的单位长度；
计算无人机与着陆信标相对位置：
设定摄像头坐标系与载体坐标系重合，摄像头坐标系与着陆信标坐标系的平移关系为无人机与着陆信标的相对位置信息，通过旋转矩阵S和平移矩阵T进行坐标变换，如下式：
其中，T＝[Tx Ty h]，为图像的像素点在摄像头坐标系的坐标，为图像的像素点在着陆信标坐标系的坐标，λ＝Zc为图像的像素点在摄像头坐标系上的Z轴坐标；
旋转矩阵S由四元数求得，q＝(θ x y z)T为单位向量(x y z)旋转θ角度后得到的四元数，四元数求解旋转矩阵S的公式如下：
平移矩阵T的求解步骤为：
取着陆信标中心坐标为(0，0，0)，旋转矩阵S和平移矩阵T坐标变换的公式变换为：
求解后得
其中，f/d表示摄像头焦距长度，Q1、Q2表示着陆信标上的两个特征点，q1、q2表示两个特征点在图像坐标系下的映射点；
求解平移矩阵T得到无人机降落的着陆信标位置，然后对检测到着陆信标特征圆的图像进行Harris角点检测，通过Harris角点检测获取图像平面的像素坐标，着陆信标坐标系的原点位于摄像头坐标系的三维坐标着陆信标在载体坐标系中的坐标
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