CN112797982A - 一种基于机器视觉的无人机自主着陆测量方法 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种基于机器视觉的无人机自主着陆测量方法，所述方法包括：获取无人机着陆过程中的高度及距离跑道的距离，当所述无人距着陆机场的高度及距着陆跑道的距离满足预定条件时，获取具有机场跑道的图像；解析所述图像，获得跑道边缘线和地平线；根据跑道边缘线和地平线解算出所述无人机着陆过程中的飞行参数，所述飞行参数包括高度、侧偏距、滚转角、俯仰角及偏航角。本申请所提供的基于机器视觉的无人机自主着陆测量方法，通过引入视觉算法获得飞行参数，可以减轻无人机配重，提高飞机续航能力，且不接受外部设备发送的信息，抗干扰能力强，可以实现全天候、全天时着陆，搭载红外系统的视觉系统，可以避免天气，光照带来的影响。
Description
技术领域
本申请属于无人机控制技术领域，特别涉及一种基于机器视觉的无人机自主着陆测量方法。
背景技术
自主控制技术在无人机执行飞行任务过程中必不可少，尤其在下滑着陆阶段，良好的自主着陆技术是保证无人机安全的前提。
目前，着陆控制技术多INS(惯性导航系统)或GPS(全球定位系统)以为主，受电磁干扰的影响较大，而基于视觉系统的导航技术开发并不完善，需要在机场添加特定的图形、图像作为视觉引导的基准点，实用性不强、精度不高，给飞行员造成一定的操纵负担。
发明内容
本申请的目的是提供了一种基于机器视觉的无人机自主着陆测量方法，以解决或减轻背景技术中的至少一个问题。
本申请的技术方案是：一种基于机器视觉的无人机自主着陆测量方法，所述方法包括：
获取无人机着陆过程中的高度及距离跑道的距离，当所述无人距着陆机场的高度及距着陆跑道的距离满足预定条件时，获取具有机场跑道的图像；
解析所述图像，获得跑道边缘线和地平线；
根据跑道边缘线和地平线解算出所述无人机着陆过程中的飞行参数，所述飞行参数包括高度、侧偏距、滚转角、俯仰角及偏航角。
进一步的，无人机着陆过程中的高度通过高度表获得，无人机距着陆跑道的距离通过惯导系统或GPS系统获得。
进一步的，所述预定条件为：无人机距着陆跑道的距离不超过5km，同时无人机距着陆机场的高度为100m～1000m。
进一步的，所述滚转角Ax为图像中的水平线与地平线的交角；
偏航角Ay满足
俯仰角Az满足
式中，u′p和v′p由图像中两条跑道边缘线交点P的坐标(up，vp)乘滚转临时坐标系转换矩阵得到，f为相机焦距。
进一步的，所述高度Y0满足：
所述侧偏距Z0满足：
式中，W为机场跑道宽度，k2、k3为图像上的两条跑道边缘线斜率，k′2和k′3为滚转修正斜率。
进一步的，滚转修正斜率k′2满足k′2＝tan(tan-1(k2)-Ax)，滚转修正斜率k′3满足k′3＝tan(tan-1(k3)-Ax)。
本申请所提供的基于机器视觉的无人机自主着陆测量方法，通过引入视觉算法获得飞行参数，可以减轻无人机配重，提高飞机续航能力，且不接受外部设备发送的信息，抗干扰能力强，可以实现全天候、全天时着陆，搭载红外系统的视觉系统，可以避免天气，光照带来的影响。
附图说明
为了更清楚地说明本申请提供的技术方案，下面将对附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述的附图仅仅是本申请的一些实施例。
图1为本申请的基于机器视觉的无人机自主着陆测量方法流程图。
图2为解析出的地平线与跑道边缘线示意图。
图3为本申请中的姿态角估计示意图。
图4为本申请中的高度与侧偏距估计示意图。
具体实施方式
为使本申请实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行更加详细的描述。
如图1所示，本申请提供的基于机器视觉的无人机自主着陆测量方法包括如下步骤：
S1、获取无人机着陆过程中的高度及距离跑道的距离，当无人距着陆机场的高度及距着陆跑道的距离满足预定条件时，获取具有机场跑道的图像。
根据无人机着陆任务需求确定基于视觉的着陆测量适用范围，通常情况下，无人机距跑道的距离不超过5km、距跑道的高度介于100m～1000m，例如本申请一实施例中，无人机距跑道的距离在3km左右、高度在100m～1000m开始拍摄机场图像，机场跑道信息装订到飞机里，通过惯导系统或GPS系统等可以得到飞机距跑道的距离，通过高度表可以得到无人机距跑道的高度。
当飞机与跑道距离为3km左右时，此时高度一般为300米左右，偏航角误差为±5度；当飞机和跑道距离1km左右时，偏航角误差为±2度；当飞机和跑道距离200米左右时，偏航角误差小于1度。
需要说明的是，在通过无人机上设置的摄影装置获取着陆机场图像，截取着陆任务图像，图像不超过机场3km范围内，即成像的跑道占图像大约3000个像素点，像素点太少会导致误差很大。
S2、解析图像，获得跑道边缘线和地平线。
根据图像边缘检测技术，通过图像分割、阈值处理等方法，可以提取出图像中的跑道边缘线和地平线，提取后的图像效果如图2所示。
S3、最后，根据跑道边缘线和地平线解算出无人机着陆过程中的飞行参数，飞行参数包括高度、侧偏距、滚转角、俯仰角及偏航角。
当无人机的俯仰角发生改变时，地平线在图像中的位置也会上下移动。因此，可以认定无人机的俯仰角与地平线在图像中的位置存在联系。
如图2所示，飞行参数中的滚转角Ax即为图像中的水平线与地平线的交角，可以从地平线的参数中直接得到。
如图3所示，飞行参数中的偏航角Ay和俯仰角Az根据投影几何关系，具有如下关系：
式中，u′p和v′p由图像中两条跑道边缘线交点P的坐标(up，vp)乘滚转临时坐标系转换矩阵得到，f为相机焦距：
u′p和v′p满足：
如图4所示，通过对图像进行处理与直线拟合，在图像中可以获得跑道的两条边缘。此时，飞行参数中的高度Y0与侧偏距Z0为：
式中，W为机场跑道宽度，偏航角Ay、俯仰角Az的求解方法由前文给出，k2、k3为图像上的两条跑道边缘线斜率，k′2和k′3为滚转修正斜率；
滚转修正斜率k′2和k′3满足：
k′2＝tan(tan-1(k2)-Ax)
k′3＝tan(tan-1(k3)-Ax)。
本申请所提供的基于机器视觉的无人机自主着陆测量方法，通过引入视觉算法获得飞行参数，可以减轻无人机配重，提高飞机续航能力，且不接受外部设备发送的信息，抗干扰能力强，可以实现全天候、全天时着陆，搭载红外系统的视觉系统，可以避免天气，光照带来的影响。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (6)
1.一种基于机器视觉的无人机自主着陆测量方法，其特征在于，所述方法包括：
获取无人机着陆过程中的高度及距离跑道的距离，当所述无人距着陆机场的高度及距着陆跑道的距离满足预定条件时，获取具有机场跑道的图像；
解析所述图像，获得跑道边缘线和地平线；
根据跑道边缘线和地平线解算出所述无人机着陆过程中的飞行参数，所述飞行参数包括高度、侧偏距、滚转角、俯仰角及偏航角。
2.如权利要求1所述的基于机器视觉的无人机自主着陆测量方法，其特征在于，无人机着陆过程中的高度通过高度表获得，无人机距着陆跑道的距离通过惯导系统或GPS系统获得。
3.如权利要求1所述的基于机器视觉的无人机自主着陆测量方法，其特征在于，所述预定条件为：无人机距着陆跑道的距离不超过5km，同时无人机距着陆机场的高度为100m～1000m。
4.如权利要求1所述的基于机器视觉的无人机自主着陆测量方法，其特征在于，所述滚转角Ax为图像中的水平线与地平线的交角；
偏航角Ay满足
俯仰角Az满足
式中，u’p和v’p由图像中两条跑道边缘线交点P的坐标(up，vp)乘滚转临时坐标系转换矩阵得到，f为相机焦距。
5.如权利要求4所述的基于机器视觉的无人机自主着陆测量方法，其特征在于，所述高度Y0满足：
所述侧偏距Z0满足：
式中，W为机场跑道宽度，k2、k3为图像上的两条跑道边缘线斜率，k'2和k'3为滚转修正斜率。
6.如权利要求5所述的基于机器视觉的无人机自主着陆测量方法，其特征在于，滚转修正斜率k'2满足k'2＝tan(tan-1(k2)-Ax)，滚转修正斜率k'3满足k'3＝tan(tan-1(k3)-Ax)。
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