CN111319502A - 基于双目视觉定位的无人机激光充电方法 - Google Patents

基于双目视觉定位的无人机激光充电方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于多目视觉定位的无人机激光充电方法。无人机上安装有视觉定位标签和激光充电板，空间中有激光发射器和数个摄像头；数个摄像头捕获无人机上的视觉标签位置信号送计算机系统，计算得到无人机的空间位置和姿态信息；通过对目标偏移量与伺服调整量的解算后,驱动激光瞄准器的跟踪伺服模块调整方位角和天顶角，将激光发射端瞄准无人机上的激光充电板；发射激光对无人机进行充电。本发明可在无人机运行的同时，对无人机进行远程充电，延长无人机的飞行时间。具有高效性，灵活性等优点，提高了无人机的续航能力。

Description

基于双目视觉定位的无人机激光充电方法
技术领域
本发明涉及一种远程充电技术，特别涉及一种基于双目视觉定位的无人机激光充电方法。
背景技术
随着无人机技术的应用与发展，提高无人机的续航时间已经成为了重点发展方向之一。太阳能充电是目前提高无人机续航能力的重要手段之一。但是太阳能电池板面积受限，太阳能提供的能量功率小，而且受天气条件影响大，无法持续提供能量。用激光替代太阳光，克服太阳能充电的缺点,能提高能量功率、改善无人机充电性能。
视觉定位方法可分为相对定位和全局定位，相对定位是将相机安装在移动的无人机上，定位过程中随着无人机一起运动，如SLAM定位；全局定位是基于全局静态相机获取移动无人机的位置等场景信息。相较于相对定位，一套全局静态视觉设备可实现对多个无人机的定位，且后期维护成本低。
全局静态定位的方法包含单目视觉定位和双目视觉定位两种。单目视觉定位是指用单个摄像头获取包含目标的图像信息，通过解算获取目标的位置和姿态信息
双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。双目立体视觉系统一般由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像，或由单摄像机在不同时刻从不同角度获得被测物的两幅数字图像，并基于视差原理恢复出物体的三维几何信息，重建物体三维轮廓及位置。双目立体视觉系统在机器视觉领域有着广泛的应用前景。只要能够找到空间中某点在两个摄像机像面上的相应点，并且通过摄像机标定获得摄像机的内外参数，就可以确定这个点的三维坐标。
目前对于无人机远程充电的研究存在瞄准精度不足，充电功率不高等缺点，亟需一种能提高瞄准精度且充电高效的方法。双目视觉定位能够精确的获取无人机的位置和姿态信息，提高了瞄准精度，且受遮挡物等环境影响较小；而且激光所包含的高能量，提供了更高的充电功率。
发明内容
本发明是针对无人机太阳能充电很大程度受到天气影响的问题，提出了一种基于双目视觉定位的无人机激光充电方法,将定位技术、图像处理技术与充电技术相结合，给出一种新型无人机充电方法。
本发明的技术方案为：一种基于双目视觉定位的无人机激光充电方法，具体包括如下步骤：
1)无人机底部有超过3个视觉标签和一个激光充电板，地面上固定的两个或者两个以上高清摄像头、激光发射器；
2)计算机预先输入所有摄像头、激光发射器的位置信息、视觉标签相对于激光充电板的空间位置、视觉标签在无人机上安装的空间位置；
3)无人机在空中飞行时，由多个摄像头从不同的角度不断采集视觉标签的位置信息，经图像采集卡送计算机；
4)计算机结合预先录入的信息，解算出无人机的空间位置和姿态信息、激光充电板的位置和姿态信息，调整飞行姿态；
5)计算机通过激光充电板的位置信息、激光发射器的角度信息和预先录入的激光发射器的位置信息，计算得出激光发射器的伺服调整量；
6)经控制电路转化为电机的电压信号，控制激光发射器的伺服电机转动，带动激光发射器的天顶角和方位角变化，让激光发射器实时瞄准无人机底部的激光充电板；
7)对准后，激光发射器发送激光，激光充电板接收激光并转化为电能进行储存，完成对无人机的充电过程。
所述基于双目视觉定位的无人机激光充电方法，根据三个视觉标签定位点的位置和距离，即可解算得出无人机的位置和姿态信息，任意三个定位点信息作为一组，解算出一个无人机的位置和姿态信息，将解析出的位置和姿态信息进行平均处理，提高位置和姿态信息精度。
本发明的有益效果在于：本发明基于双目视觉定位的无人机激光充电方法,有充电效率高，瞄准精度高，抗干扰能力强等优点，能够在无人机飞行途中，实现激光瞄准器对无人机的精准跟踪瞄准，同时对无人机进行充电，大大提升了无人机的飞行时间，甚至可以实现无人机永不落地。
附图说明
图1为本发明基于双目视觉定位的无人机激光充电方法实现结构示意图。
具体实施方式
如图1所示基于双目视觉定位的无人机激光充电方法实现结构示意图，包括无人机图像采集和处理系统、激光跟瞄系统、激光充电系统三部分，无人机图像采集和处理系统包括摄像头1、2、图像采集卡3、计算机4、视觉标签10，用于采集无人机图像并由计算机处理得到其位置和姿态信息；激光跟瞄系统包括伺服电机6、控制电路7，根据计算机的指令驱动激光发射器5实时瞄准无人机的激光充电板9；激光充电系统包括激光发射器5，激光充电板9，用于发射和接收激光，将激光能量传递给无人机8并转化为电能储存。
无人机上增加视觉标签10，为保证地面上的摄像头能够采集到的视觉标签的图像信息，视觉标签10的位置不与激光充电板出现相互遮挡。地面上固定的两个或者两个以上个高清摄像头从不同角度获取同一时刻无人机上视觉标签的图像，并通过图像采集卡3将图像信息送入计算机4，计算机4基于多目视觉定位理论，结合摄像头的各项参数与预输入的无人机数据、激光充电板数据，解算出无人机的空间位置和飞行姿态，激光充电板的空间位置和姿态。调整飞行器的姿态，保证激光充电板能够成功接收到激光发射器的激光。将激光充电板9的空间位置和激光发射端的方向相减得出伺服调整量，然后控制激光跟瞄系统中的伺服电机6转动，调整激光发射器5的方向，使其精准的瞄准到无人机8的激光充电板9上。激光发射器5发送激光，由无人机上的激光充电板9进行接收，并转化为电能进行储存，完成对无人机的充电。
计算机4需要实时与激光发射器5、图像采集卡3进行通信，同时获取激光发射器的天顶角和方位角信息，以及各个摄像头采集到的视觉标签10的图像信息，实时计算位置和距离信息，并且能够及时对获取的数据进行分析和处理。
高清摄像头的个数和位置不作限定，数量需不少于两个，位置位于地面或安装在高处均可，只需能够拍摄到无人机8上的视觉标签10。
摄像头、图像采集卡3、计算机4、激光发射器5之间的数据传输方式不作限定。
激光发射器5和激光充电板9的型号和功率应当相匹配，且激光发射器5的功率可调节。考虑到激光在传播过程中的功率损失，根据无人机8的距离和高度发射合适功率的激光，既要保证充电效率，也不能烧坏激光充电板9。
计算机4需要实时与图像采集卡3和激光发射器5进行数据传输，并且能够及时对图像采集卡3和激光发射器5传输来的数据进行处理。
所述基于多目视觉定位的无人机激光充电方法包括：
1)计算机4预先输入两个摄像头1、2、激光发射器5的位置信息、视觉标签10相对于激光充电板9的空间位置、视觉标签10在无人机8上安装的空间位置。
2)无人机8在空中飞行时，由两个摄像头1、2从不同的角度不断采集视觉标签10的位置信息，经图像采集卡3送计算机4；
3)计算机4结合预先录入的各类信息，解算出无人机8的空间位置和姿态信息、激光充电板9的位置和姿态信息，调整飞行姿态；
4)计算机4通过激光充电板9的位置信息、激光发射器5的角度信息和预先录入的激光发射器5的位置信息，计算得出伺服调整量；
5)经控制电路7转化为电机的电压信号，控制两个伺服电机6转动，带动激光发射器5的天顶角和方位角变化，让激光发射器实时瞄准无人机8的激光充电板9；
6)激光发射器5发送激光，激光充电板9接收激光并转化为电能进行储存，完成对无人机的充电过程。
利用视觉标签上三个定位点的位置和距离，即可解算得出无人机的位置和姿态信息，多余的定位点信息便产生冗余信息。任意三个定位点信息作为一组，解算出一个无人机的位置和姿态信息，四个定位点就可以解算出四个无人机信息，每个无人机信息都具有一定的误差，将这几个信息进行平均，便可以得出精度更高的无人机信息，抗干扰能力也更强。因此，增加视觉标签上定位点的个数能够有效提高无人机位置和姿态的精度，减小激光的瞄准误差，提高充电效率。
激光发射器所发射的激光，根据摄像头采集并处理得到环境、无人机的位置和姿态等信息，对激光发射器发射的激光强度进行调整，以保证无人机的充电效率。

Claims (2)

1.一种基于双目视觉定位的无人机激光充电方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
1)无人机底部有超过3个视觉标签和一个激光充电板，地面上固定的两个或者两个以上高清摄像头、激光发射器；
2)计算机预先输入所有摄像头、激光发射器的位置信息、视觉标签相对于激光充电板的空间位置、视觉标签在无人机上安装的空间位置；
3)无人机在空中飞行时，由多个摄像头从不同的角度不断采集视觉标签的位置信息，经图像采集卡送计算机；
4)计算机结合预先录入的信息，解算出无人机的空间位置和姿态信息、激光充电板的位置和姿态信息，调整飞行姿态；
5)计算机通过激光充电板的位置信息、激光发射器的角度信息和预先录入的激光发射器的位置信息，计算得出激光发射器的伺服调整量；
6)经控制电路转化为电机的电压信号，控制激光发射器的伺服电机转动，带动激光发射器的天顶角和方位角变化，让激光发射器实时瞄准无人机底部的激光充电板；
7)对准后，激光发射器发送激光，激光充电板接收激光并转化为电能进行储存，完成对无人机的充电过程。
2.根据权利要求1所述基于双目视觉定位的无人机激光充电方法，其特征在于，根据三个视觉标签定位点的位置和距离，即可解算得出无人机的位置和姿态信息，任意三个定位点信息作为一组，解算出一个无人机的位置和姿态信息，将解析出的位置和姿态信息进行平均处理，提高位置和姿态信息精度。
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