CN111003192A - 一种基于gps与视觉的无人机自主着陆系统和着陆方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于GPS与视觉的无人机自主着陆系统和着陆方法,其方法包括:无人机在正常飞行过程中,收到一键返航指令,无人机保持正常飞行高度,开始飞往着陆点正上方的第一段降落位置,此过程采用GPS定位系统;无人机到达第一段降落位置后,开始以5m/s的垂直速度下降到距离目标正上方高度5米的第二段降落位置,此过程采用GPS定位系统;无人机到达第二段降落位置后,开始以1m/s的垂直速度下降到地面,此过程采用视觉定位系统;无人机到达地面后,无人机桨叶停止转动。所述无人机自主着陆系统采用GPS和视觉定位的方法,最大限度的提高了无人机的降落精度。

Description

一种基于GPS与视觉的无人机自主着陆系统和着陆方法
技术领域
本发明涉及无人机技术领域,具体的说,涉及一种基于GPS与视觉的无人机着陆系统和方法。
背景技术
近几年,无人机技术快速发展,由于无人机具有灵活轻便、低廉高效等特点,无人机在农业植保、电力巡检、地形探测等领域有较大的发展空间。目前,无人机技术已经具备了自主飞行的功能,并且也能实现自主降落,但是在自主着陆系统为基于GPS的无人机自主着陆系统,仍然存在着陆精度不够高、着陆安全性不足的缺点。
发明内容
本发明为了解决现有技术中存在的问题,提供一种降落精度高的基于GPS与视觉的无人机自主着陆系统和着陆方法。
为了达到上述目的,本发明提出的技术方案为:一种基于GPS与视觉的无人机自主着陆系统,包括无人机控制系统和分别与无人机控制系统连接的GPS模块、MAG模块、IMU模块、openmv模块、大气压传感器模块和电源模块;所述GPS模块用于实时获取经纬度数据,并发送给无人机控制系统;所述MAG模块实时采集MAG数据并发送给无人机控制系统,用于进行无人机航向控制;所述IMU模块实时采集IMU数据并发送给无人机控制系统,用于进行无人机姿态控制;所述openmv模块用于捕获环境图像,并对采集到的图像进行处理和转换后得到图像中无人机相对于着陆位置的坐标差;所述大气压传感器模块用于实时采集大气压数据并发送给无人机控制系统,进行无人机高度控制,所述电源模块用于供电。
对上述技术方案的进一步设计为:所述GPS模块通过can总线的方式与无人机控制系统连接,并以50HZ的频率向无人机控制系统发送数据。
所述MAG模块通过串口与无人机控制系统连接,并以50HZ的频率向无人机控制系统发送数据。
所述IMU模块通过串口与无人机控制系统连接,并以400HZ的频率向无人机控制系统发送数据。
所述大气压传感器模块通过串口与无人机控制系统连接,并以50HZ的频率向无人机控制系统发送数据。
一种基于GPS与视觉的无人机自主着陆方法,包括如下步骤:
步骤一、无人机在正常飞行过程中收到返航指令后,无人机保持飞行高度,通过GPS模块进行定位,飞往目标着陆点正上方的位置;
步骤二、无人机开始以5m/s的速度垂直下降到距离目标着陆点正上方高度5米位置,此过程采用GPS模块以及大气压传感器模块进行定位;
步骤三、无人机到达步骤二降落位置后,再以1m/s的垂直速度下降到地面,此过程采用openmv模块进行定位;
步骤四、无人机到达地面后,无人机桨叶停止转动。
所述步骤一中无人机到达着陆点正上方的位置的阈值为两米。
所述步骤三中,通过openmv模块采集着陆点的图像数据,并对其进行图像处理,通过对openmv模块内置的find_blobs函数的参数进行设置,实现对特定颜色的识别追踪;当识别到特定颜色时,对识别到的颜色色块进行标记,得到目标颜色的中心坐标;利用目标颜色的中心坐标减去无人机坐标得到无人机相对于目标着陆位置的x、y轴坐标差值,将此差值发送给无人机控制系统,对无人机位置进行控制。
所述步骤四种,无人机到达地面时,通过GPS模块检测无人机的垂直加速度,并设置加速度阈值,若无人机垂直加速度大于加速度阈值,则判断飞机是否已经触地降落。
本发明的技术方案相比与现有技术具有的有益效果为:
本发明采用分段降落的方法,相比于现有技术可高效的完成了无人机自主着陆过程。且着陆过程中本发明采用了GPS和视觉定位相结合的方法,最大限度的提高了无人机的降落精度。
本发明采用了触地检测机制,加大了无人机自主降落最后触地的安全性。
附图说明
图1为本发明实施例的系统框图;
图2为本发明实施例的流程图;
图3为本发明实施例的系统控制算法结构图。
具体实施方式
下面结合附图以及具体实施例对本发明进行详细说明。
实施例
如图1所示,本实施例的一种基于GPS与视觉的无人机自主着陆系统,包括无人机控制系统和分别与无人机控制系统连接的GPS模块、MAG模块、IMU模块、openmv模块、大气压传感器模块和电源模块;所述GPS模块用于实时获取经纬度数据,并发送给无人机控制系统;所述MAG模块实时采集MAG数据并发送给无人机控制系统,用于进行无人机航向控制;所述IMU模块实时采集IMU数据并发送给无人机控制系统,用于进行无人机姿态控制;所述openmv模块用于捕获环境图像,并对采集到的图像进行处理和转换后得到图像中无人机相对于着陆位置的坐标差;所述大气压传感器模块用于实时采集大气压数据并发送给无人机控制系统,进行无人机高度控制,所述电源模块用于供电。
结合图2所示,本实施例的一种基于视觉与GPS的无人机自主着陆方法,采用分段降落方式,其步骤为:
(1)无人机在正常飞行过程中,通过无人机控制系统发送返航指令和着陆点坐标,无人机收到一键返航指令后,保持正常飞行高度,开始飞往着陆点正上方的第一段降落位置,此过程采用GPS模块进行定位。第一段降落位置为无人机着陆点的正上方位置,第一段降落位置的高度为无人机正常飞行过程的高度;此过程采用GPS模块进行定位,无人机控制系统经纬度位置信息是从GPS中获取的并发送给无人机控制系统,此过程中无人机控制系统采用位置控制算法飞往第一段降落位置,飞行过程中高度不变,并且在无人机到达第一段降落位置的阈值为2米,即无人机到达第一段降落位置半径为2米的区域时执行下一步骤。
(2)无人机到达第一段降落位置后,开始以5m/s的垂直速度下降到距离目标正上方高度5米的第二段降落位置,此过程采用GPS模块和大气压传感器模块进行定位。
第二段降落位置为无人机着陆点的正上方位置,第二段降落位置的高度为距离着陆点5米的高度;此过程采用GPS模块进行定位,过程中高度值是通过气压传感器获得的,气压传感器输出的数据为绝对海拔高度值,而无人机在飞行的过程中采用的是相对海拔高度,相对海拔高度是通过气压传感器输出的绝对海拔高度减去无人机起飞时地面的绝对海拔高度这个偏移量计算得到的,此计算过的高度发送给无人机控制系统,此过程中无人机控制系统采用高度控制算法飞往第二段降落位置,飞行过程中位置不变,并且在无人机到达第二段降落位置的时候执行下一步骤。
(3)无人机到达第二段降落位置后,开始以1m/s的垂直速度下降到地面,此过程采用视觉定位系统。由于GPS在最后几米着陆的时候不够准确,而视觉定位的方法可以将定位误差缩小到厘米级别,所以在到达第二段降落位置的时候开始切换无人机的定位系统为视觉定位,本无人机的视觉定位系统采用openmv摄像头模组,这里降落的区域是带有红色A的图案降落平台,openmv可以采集目标点的图像数据,并对其进行图像处理,系统采用阈值算法,从而计算出目标点相对于飞机的x,y轴坐标差,并将此差值发送给无人机控制系统,此过程中无人机控制系统采用位置控制算法降落到地面。
(4)无人机到达地面后,无人机桨叶停止转动。
结合图3所示,在无人机到达第二降落阶段之前采用GPS模块作为无人机的定位系统,图1中GPS模块通过can总线的方式连接到无人机控制系统,并且以50HZ的频率实时发送数据给无人机飞控系统,无人机飞往着陆点过程中通过实时获取GPS经纬度数据,并且和着陆点经纬度数据求出偏差值,进行无人机位置控制算法,从而保证了无人机精确地飞往着陆点位置;图1中的MAG模块为电子罗盘模块,MAG模块通过串口和无人机控制系统连接,以50HZ的频率实时发送给无人机飞控系统,无人机飞控系统通过实时采集MAG的数据,进行无人机航向控制算法,确保无人机以正确的航向飞往着陆点位置;图1中IMU模块为六轴惯性传感器模块,IMU模块通过串口和无人机控制系统连接并且以400HZ的频率实时发送数据给无人机控制系统,无人机通过实时采集IMU数据,进行无人机姿态控制算法,保持无人机以稳定地飞往着陆点位置;图1中气压计即为大气压传感器模块,气压计通过串口和无人机控制系统连接,以50HZ的频率实时发送数据给无人机控制系统,无人机实时采集气压计数据,进行无人机高度控制算法,保证无人机以正确的高度飞行到着陆点位置。
在无人机到达第二阶段之后使用的是视觉作为无人机的定位系统,openmv可以捕获到环境的图像,openmv内置有一块控制芯片可以实现图像处理,这里openmv使用的是阈值算法,主要是对openmv内置的find_blobs函数的参数进行设置即可完成对特定颜色的识别追踪。通过设置LAB色彩模型参数即可代表我们所要选的颜色阈值范围,Lab色彩模型是由亮度(L)和有关色彩的a, b三个要素组成。L表示亮度(Luminosity),a表示从洋红色至绿色的范围,b表示从黄色至蓝色的范围。一个颜色阈值的结构为thresholds = (minL,maxL,minA,maxA,minB,maxB),元组里面的数值分别是L A B 的最大值和最小值。如识别到特定颜色,则用矩形框将色块框出,得到目标颜色的中心坐标A;在整个openmv所处理的图像中,图片的像素为320*160,openmv模块安装在无人机的正下方,所以无人机的坐标为图片的中心坐标B;经过坐标A减去坐标B后得到无人机相对于目标着陆位置的x、y轴坐标差值。通过串口通信协议以9600的波特率将x,y轴坐标差数据发送给无人机处理,由于其获取的数据不稳定,所以在无人机控制器中对其数据进行了一次低通滤波输出处理,并将处理过的数据输出给无人机的位置控制器,实现着陆点的高精确降落。
本实施例在在降落到地面的时候设置触地检测系统,无人机到达地面的时候,飞机垂直方向的加速度反向增加到一定的值,系统通过检测GPS中的垂直加速度是否大于一个阈值,从而判断飞机是否已经触地降落,本实施例中将加速度阈值设置为-0.3,若大于阈值则判断无人机降落。在无人机完成触地降落后无人机停止桨叶转动,整个无人机自主着陆过程结束。该过程用来确保无人机触地后动力停止,确保过程的安全降落。
本发明的技术方案不局限于上述各实施例,凡采用等同替换方式得到的技术方案均落在本发明要求保护的范围内。

Claims (10)

1.一种基于GPS与视觉的无人机自主着陆系统,其特征在于:包括无人机控制系统和分别与无人机控制系统连接的GPS模块、MAG模块、IMU模块、openmv模块、大气压传感器模块和电源模块;所述GPS模块用于实时获取经纬度数据,并发送给无人机控制系统;所述MAG模块实时采集MAG数据并发送给无人机控制系统,用于进行无人机航向控制;所述IMU模块实时采集IMU数据并发送给无人机控制系统,用于进行无人机姿态控制;所述openmv模块用于捕获环境图像,并对采集到的图像进行处理和转换后得到图像中无人机相对于着陆位置的坐标差;所述大气压传感器模块用于实时采集大气压数据并发送给无人机控制系统,进行无人机高度控制,所述电源模块用于供电。
2.根据权利要求1所述基于GPS与视觉的无人机自主着陆系统,其特征在于:所述GPS模块通过can总线的方式与无人机控制系统连接,并以50HZ的频率向无人机控制系统发送数据。
3.根据权利要求1所述基于GPS与视觉的无人机自主着陆系统,其特征在于:所述MAG模块通过串口与无人机控制系统连接,并以50HZ的频率向无人机控制系统发送数据。
4.根据权利要求1所述基于GPS与视觉的无人机自主着陆系统,其特征在于:所述IMU模块通过串口与无人机控制系统连接,并以400HZ的频率向无人机控制系统发送数据。
5.根据权利要求1所述基于GPS与视觉的无人机自主着陆系统,其特征在于:所述大气压传感器模块通过串口与无人机控制系统连接,并以50HZ的频率向无人机控制系统发送数据。
6.一种基于GPS与视觉的无人机自主着陆方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一、无人机在正常飞行过程中收到返航指令后,无人机保持飞行高度,通过GPS模块进行定位,飞往目标着陆点正上方的位置;
步骤二、无人机开始以5m/s的速度垂直下降到距离目标着陆点正上方高度5米位置,此过程采用GPS模块以及大气压传感器模块进行定位;
步骤三、无人机到达步骤二降落位置后,再以1m/s的垂直速度下降到地面,此过程采用openmv模块进行定位;
步骤四、无人机到达地面后,无人机桨叶停止转动。
7.根据权利要求6所述基于GPS与视觉的无人机自主着陆方法,其特征在于:所述步骤一中无人机到达着陆点正上方的位置的阈值为两米。
8.根据权利要求6所述基于GPS与视觉的无人机自主着陆方法,其特征在于:所述步骤三中,通过openmv模块采集着陆点的图像数据,并对其进行图像处理,通过对openmv模块内置的find_blobs函数的参数进行设置,实现对特定颜色的识别追踪;当识别到特定颜色时,对识别到的颜色色块进行标记,得到目标颜色的中心坐标;利用目标颜色的中心坐标减去无人机坐标得到无人机相对于目标着陆位置的x、y轴坐标差值,将此差值发送给无人机控制系统,对无人机位置进行控制。
9.根据权利要求6所述基于GPS与视觉的无人机自主着陆方法,其特征在于:所述步骤四种,无人机到达地面时,通过GPS模块检测无人机的垂直加速度,并设置加速度阈值,若无人机垂直加速度大于加速度阈值,则判断飞机是否已经触地降落。
10.根据权利要求6所述基于GPS与视觉的无人机自主着陆方法,其特征在于:所述加速度阈值为-0.3。
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