CN114237280A - 一种无人机精准降落机巢平台的方法 - Google Patents
一种无人机精准降落机巢平台的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114237280A CN114237280A CN202111407743.7A CN202111407743A CN114237280A CN 114237280 A CN114237280 A CN 114237280A CN 202111407743 A CN202111407743 A CN 202111407743A CN 114237280 A CN114237280 A CN 114237280A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- unmanned aerial
- aerial vehicle
- identification code
- main
- auxiliary
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims abstract description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 235000002566 Capsicum Nutrition 0.000 description 1
- 239000006002 Pepper Substances 0.000 description 1
- 235000016761 Piper aduncum Nutrition 0.000 description 1
- 235000017804 Piper guineense Nutrition 0.000 description 1
- 244000203593 Piper nigrum Species 0.000 description 1
- 235000008184 Piper nigrum Nutrition 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/10—Simultaneous control of position or course in three dimensions
- G05D1/101—Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明公开了一种无人机精准降落机巢平台的方法,所述机巢平台上设置有主识别码和辅助识别码、且对应无人机的机脚架点位设置有凹槽,所述方法包括如下步骤:步骤一,无人机接到降落指令后通过RTK定位所述机巢平台;步骤二,无人机通过fasterrcnn目标识别识别所述主识别码和所述辅助识别码,并计算返回所述主识别码和所述辅助识别码的位置信息;步骤三,根据所述位置信息调整无人机位置,使得无人机降落在所述机巢平台上、且无人机的机脚架正降落在所述凹槽处;步骤四,无人机利用自身重力使机脚架滑动到所述凹槽正中央位置,实现精准降落。本发明实现对无人机的精准降落。
Description
技术领域
本发明涉及无人机技术领域,具体涉及一种无人机精准降落机巢平台的方法。
背景技术
伴随无人机智能飞行技术的发展,机巢产品应运而生,机巢主要作为无人机起飞、降落平台,但是目前无人机降落技术主要依赖于RTK技术,此技术的降落误差达到了2厘米以上,对于需要零误差降落在机巢平台的需求远不能满足。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提供了一种无人机精准降落机巢平台的方法,实现对无人机的精准降落。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:
一种无人机精准降落机巢平台的方法,所述机巢平台上设置有主识别码和辅助识别码、且对应无人机的机脚架点位设置有凹槽,所述方法包括如下步骤:
步骤一,无人机接到降落指令后通过RTK定位所述机巢平台;
步骤二,无人机通过fasterrcnn目标识别识别所述主识别码和所述辅助识别码,并计算返回所述主识别码和所述辅助识别码的位置信息;
步骤三,根据所述位置信息调整无人机位置,使得无人机降落在所述机巢平台上、且无人机的机脚架正降落在所述凹槽处;
步骤四,无人机利用自身重力使机脚架滑动到所述凹槽正中央位置,实现精准降落。
进一步的,所述位置信息包括旋转角信息和所述主识别码的坐标信息。
再进一步的,步骤二中无人机通过fasterrcnn目标识别识别来自无人机摄像头端的图像数据源,若无所述主识别码和所述辅助识别码的图像则返回(0,0,0,0),若有所述主识别码和所述辅助识别码的图像则进行旋转角信息计算,并返回所述主识别码的坐标信息。
更进一步的,所述旋转角信息计算方法如下:
S1,返回所述主识别码和所述辅助识别码的对角坐标;
S2,分别计算所述主识别码和所述辅助识别码的中心点坐标,并计算所述主识别码和所述辅助识别码的大小;
S3,以图片x,y坐标轴为基准,计算从辅助识别码中心点坐标到主识别码中心点坐标的向量和y轴正方向的夹角;
S4,根据计算的夹角计算出旋转角信息。
更进一步的,步骤四中调整无人机位置的方法如下:
a,根据旋转角信息调整无人机方向,使得旋转角减小到10°以下。
b,根据所述坐标信息调整无人机的位置,使得在无人机摄像头中呈现出所述主识别码居中、且所述主识别码在所述辅助识别码正前方,误差在无人机的机脚架宽度的5%以内。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
本发明在无人机现有的RTK技术上,另外新增视觉识别算法,在机巢平台上设置好识别码,无人机通过fasterrcnn目标识别进行识别,返回识别码在图像中的位置信息,通过RTK加视觉识别算法加持,可以让无人机降落误差控制在1厘米以内;同时在机巢平台上设置与无人机脚架点位的对应的凹槽,每个凹槽直径为φa+6厘米(φa为无人机脚架顶面截平面直径),当无人机在计算误差内降落时,无人机会在自身重力作用下,机脚架滑动到凹槽中心点,RTK+视觉识别降落+物理辅助归位,三者结合可以完美让无人机定点降落。
附图说明
图1为本发明实施例的逻辑图。
图2为本发明实施例的fasterrcnn训练流程图。
图3为本发明实施例的fasterrcnn识别流程图。
图4本发明实施例的夹角计算示意图。
图5本发明实施例的物理辅助归位示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更为清楚,下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明,本发明的实施方式包括但不限于下列实施例。
实施例
如图1~5所示,本实施例提供了一种无人机精准降落机巢平台的方法,需要说明的是,本实施例中的“第一”、“第二”、“第三”等序号用语仅用于区分同类部件,不能理解成对保护范围的特定限定。另外,本实施例中的“底部”、“顶部”、“侧边缘”等方位用语是基于附图来说明的。
本实施例的无人机精准降落机巢平台的方法,机巢平台上设置有主识别码和辅助识别码,主识别码和辅助识别码都采用二维码,并且主识别码的尺寸大于辅助识别码的尺寸,机巢平台上设置与无人机脚架点位对应的四个凹槽,每个凹槽直径为φa+6厘米(φa为无人机脚架顶面截平面直径),方法包括如下步骤:
步骤一,无人机接到降落指令后通过RTK定位机巢平台;
步骤二,无人机通过fasterrcnn目标识别识别主识别码和辅助识别码,并计算返回主识别码和辅助识别码的位置信息;
步骤三,根据位置信息调整无人机位置,使得无人机降落在机巢平台上、且无人机的机脚架正降落在凹槽处;
步骤四,无人机利用自身重力使机脚架滑动到凹槽正中央位置,实现精准降落。
其中,位置信息包括旋转角信息和主识别码的坐标信息,旋转角是指无人机摄像头方向相对主识别码和辅助识别码的连线的角度,取主识别码到辅助识别码连线为正方向,fasterrcnn需要训练,具体为事先通过无人机在机巢平台上方拍摄大量机巢平台图像数据,采用几何变换、添加高斯噪声和椒盐噪声、随机调整亮度和对比度等对图像进行数据增强,并且对图像数据中机巢位置进行精确标注。将标注好的图像数据输入fasterrcnn网络中,训练流程图如图2,不断迭代次数,将识别得到的结果与人工标注结果进行比对,直到得到识别效果最优的模型。将模型和推理程序植入机巢平台的边缘识别盒中,识别来自无人机摄像头端的数据源。
步骤二中无人机通过fasterrcnn目标识别识别来自无人机摄像头端的图像数据源,若无主识别码和辅助识别码的图像则返回(0,0,0,0),若有主识别码和辅助识别码的图像则进行旋转角信息计算,并返回主识别码和辅助识别码的坐标值(xmin,ymin,xmax,ymax),主识别码的坐标值即为其的坐标信息。
旋转角信息计算方法如下:
S1,返回主识别码和辅助识别码的对角坐标;
S2,分别计算两个主识别码和辅助识别码的中心点坐标,并计算主识别码和辅助识别码的大小;
S3,以图片x,y坐标轴为基准,计算从辅助识别码中心点坐标到主识别码中心点坐标的向量和y轴正方向的夹角;
S4,根据计算的夹角计算出旋转角信息。
步骤四中调整无人机位置的方法如下:
a,根据旋转角信息调整无人机方向,使得旋转角减小到10°以下。
b,根据所述坐标信息调整无人机的位置,使得在无人机摄像头中呈现出主识别码居中、且主识别码在辅助识别码正前方(即无人机停靠的正确位置),误差在无人机的机脚架宽度的5%以内。
本发明在无人机现有的RTK技术上,另外新增视觉识别算法,在机巢平台上设置好识别码,无人机通过fasterrcnn目标识别进行识别,返回识别码在图像中的位置信息,通过RTK加视觉识别算法加持,可以让无人机降落误差控制在1厘米以内;同时在机巢平台上设置与无人机脚架点位的对应的凹槽,每个凹槽直径为φa+6厘米(φa为无人机脚架顶面截平面直径),当无人机在计算误差内降落时,无人机会在自身重力作用下,机脚架滑动到凹槽中心点,RTK+视觉识别降落+物理辅助归位,三者结合可以完美让无人机定点降落。
上述实施例仅为本发明的优选实施方式之一,不应当用于限制本发明的保护范围,但凡在本发明的主体设计思想和精神上作出的毫无实质意义的改动或润色,其所解决的技术问题仍然与本发明一致的,均应当包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种无人机精准降落机巢平台的方法,其特征在于:所述机巢平台上设置有主识别码和辅助识别码、且对应无人机的机脚架点位设置有凹槽,所述方法包括如下步骤:
步骤一,无人机接到降落指令后通过RTK定位所述机巢平台;
步骤二,无人机通过fasterrcnn目标识别识别所述主识别码和所述辅助识别码,并计算返回所述主识别码和所述辅助识别码的位置信息;
步骤三,根据所述位置信息调整无人机位置,使得无人机降落在所述机巢平台上、且无人机的机脚架正降落在所述凹槽处;
步骤四,无人机利用自身重力使机脚架滑动到所述凹槽正中央位置,实现精准降落。
2.根据权利要求1所述的无人机精准降落机巢平台的方法,其特征在于:所述位置信息包括旋转角信息和所述主识别码的坐标信息。
3.根据权利要求2所述的无人机精准降落机巢平台的方法,其特征在于:步骤二中无人机通过fasterrcnn目标识别识别来自无人机摄像头端的图像数据源,若无所述主识别码和所述辅助识别码的图像则返回(0,0,0,0),若有所述主识别码和所述辅助识别码的图像则进行旋转角信息计算,并返回所述主识别码的坐标信息。
4.根据权利要求3所述的无人机精准降落机巢平台的方法,其特征在于:所述旋转角信息计算方法如下:
S1,返回所述主识别码和所述辅助识别码的对角坐标;
S2,分别计算所述主识别码和所述辅助识别码的中心点坐标,并计算所述主识别码和所述辅助识别码的大小;
S3,以图片x,y坐标轴为基准,计算从辅助识别码中心点坐标到主识别码中心点坐标的向量和y轴正方向的夹角;
S4,根据计算的夹角计算出旋转角信息。
5.根据权利要求4所述的无人机精准降落机巢平台的方法,其特征在于:步骤四中调整无人机位置的方法如下:
a,根据旋转角信息调整无人机方向,使得旋转角减小到10°以下。
b,根据所述坐标信息调整无人机的位置,使得在无人机摄像头中呈现出所述主识别码居中、且所述主识别码在所述辅助识别码正前方,误差在无人机的机脚架宽度的5%以内。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111407743.7A CN114237280B (zh) | 2021-11-24 | 2021-11-24 | 一种无人机精准降落机巢平台的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111407743.7A CN114237280B (zh) | 2021-11-24 | 2021-11-24 | 一种无人机精准降落机巢平台的方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114237280A true CN114237280A (zh) | 2022-03-25 |
CN114237280B CN114237280B (zh) | 2024-03-26 |
Family
ID=80750925
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111407743.7A Active CN114237280B (zh) | 2021-11-24 | 2021-11-24 | 一种无人机精准降落机巢平台的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114237280B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114906339A (zh) * | 2022-05-16 | 2022-08-16 | 山东欧齐珞信息科技有限公司 | 一种无人机用复合漏斗形停机平台 |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105966594A (zh) * | 2016-05-10 | 2016-09-28 | 傲飞创新科技(深圳)有限公司 | 无人机机身结构、凹槽辅助定位平台及其降落定位方法 |
CN109885084A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-06-14 | 南开大学 | 一种基于单目视觉和模糊控制的多旋翼无人机自主降落方法 |
CN109992006A (zh) * | 2019-05-31 | 2019-07-09 | 江苏方天电力技术有限公司 | 一种电力巡检无人机的精准回收方法和系统 |
CN110244325A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-09-17 | 丰疆智能科技研究院(常州)有限公司 | 移动rtk基站和飞行系统及其应用 |
WO2020042135A1 (zh) * | 2018-08-31 | 2020-03-05 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 竖向增稳装置控制方法、竖向增稳装置及图像获取设备 |
CN110989661A (zh) * | 2019-11-19 | 2020-04-10 | 山东大学 | 一种基于多个定位二维码的无人机精准降落方法及系统 |
CN211148924U (zh) * | 2019-04-29 | 2020-07-31 | 丰疆智能科技研究院(常州)有限公司 | 移动rtk基站和飞行系统 |
CN112947524A (zh) * | 2021-03-09 | 2021-06-11 | 广东鸿源智能科技有限公司 | 一种无人机精准降落控制方法 |
CN213649923U (zh) * | 2020-10-21 | 2021-07-09 | 惠州城市职业学院(惠州商贸旅游高级职业技术学校) | 一种无人机机巢 |
CN113359784A (zh) * | 2021-06-15 | 2021-09-07 | 宁夏超高压电力工程有限公司 | 一种无底架无人机的回收系统及方法 |
CN113495569A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-10-12 | 上海大风技术有限公司 | 一种基于自主识别的无人机精准降落方法 |
-
2021
- 2021-11-24 CN CN202111407743.7A patent/CN114237280B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105966594A (zh) * | 2016-05-10 | 2016-09-28 | 傲飞创新科技(深圳)有限公司 | 无人机机身结构、凹槽辅助定位平台及其降落定位方法 |
WO2020042135A1 (zh) * | 2018-08-31 | 2020-03-05 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 竖向增稳装置控制方法、竖向增稳装置及图像获取设备 |
CN109885084A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-06-14 | 南开大学 | 一种基于单目视觉和模糊控制的多旋翼无人机自主降落方法 |
CN110244325A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-09-17 | 丰疆智能科技研究院(常州)有限公司 | 移动rtk基站和飞行系统及其应用 |
CN211148924U (zh) * | 2019-04-29 | 2020-07-31 | 丰疆智能科技研究院(常州)有限公司 | 移动rtk基站和飞行系统 |
CN109992006A (zh) * | 2019-05-31 | 2019-07-09 | 江苏方天电力技术有限公司 | 一种电力巡检无人机的精准回收方法和系统 |
CN110989661A (zh) * | 2019-11-19 | 2020-04-10 | 山东大学 | 一种基于多个定位二维码的无人机精准降落方法及系统 |
CN213649923U (zh) * | 2020-10-21 | 2021-07-09 | 惠州城市职业学院(惠州商贸旅游高级职业技术学校) | 一种无人机机巢 |
CN112947524A (zh) * | 2021-03-09 | 2021-06-11 | 广东鸿源智能科技有限公司 | 一种无人机精准降落控制方法 |
CN113359784A (zh) * | 2021-06-15 | 2021-09-07 | 宁夏超高压电力工程有限公司 | 一种无底架无人机的回收系统及方法 |
CN113495569A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-10-12 | 上海大风技术有限公司 | 一种基于自主识别的无人机精准降落方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114906339A (zh) * | 2022-05-16 | 2022-08-16 | 山东欧齐珞信息科技有限公司 | 一种无人机用复合漏斗形停机平台 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114237280B (zh) | 2024-03-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112258618B (zh) | 基于先验激光点云与深度图融合的语义建图与定位方法 | |
CN102722697B (zh) | 一种无人飞行器视觉自主导引着陆的目标跟踪方法 | |
CN110832501B (zh) | 用于姿态不变面部对准的系统和方法 | |
CN108122256B (zh) | 一种逼近状态下旋转目标位姿测量的方法 | |
CN104537709B (zh) | 一种基于位姿变化的实时三维重建关键帧确定方法 | |
CN107844750A (zh) | 一种水面全景图像目标检测识别方法 | |
CN111862201B (zh) | 一种基于深度学习的空间非合作目标相对位姿估计方法 | |
CN106251353A (zh) | 弱纹理工件及其三维位姿的识别检测方法及系统 | |
CN105021184A (zh) | 一种用于移动平台下视觉着舰导航的位姿估计系统及方法 | |
CN111145228A (zh) | 基于局部轮廓点与形状特征融合的异源图像配准方法 | |
CN104766309A (zh) | 一种平面特征点导航定位方法与装置 | |
Li et al. | Aruco marker detection under occlusion using convolutional neural network | |
CN110415304B (zh) | 一种视觉标定方法及系统 | |
US20240062415A1 (en) | Terminal device localization method and related device therefor | |
Rangesh et al. | Ground plane polling for 6dof pose estimation of objects on the road | |
CN114237280A (zh) | 一种无人机精准降落机巢平台的方法 | |
CN112037282B (zh) | 一种基于关键点以及骨架的飞机姿态估计方法及系统 | |
CN111198563B (zh) | 一种用于足式机器人动态运动的地形识别方法及系统 | |
CN210072415U (zh) | 一种无人机合作目标识别视觉辅助着陆的系统 | |
CN116185049A (zh) | 基于视觉引导的无人直升机自主着舰方法 | |
CN113706610B (zh) | 基于rgb-d相机的栈板位姿计算方法 | |
CN115439821A (zh) | 基于多目视觉agv的定位与跟踪方法及系统 | |
CN115953465A (zh) | 基于模块化机器人实训平台的三维视觉随机抓取处理方法 | |
Leishman et al. | Robust Motion Estimation with RBG-D Cameras | |
CN109934853B (zh) | 基于响应图置信区域自适应特征融合的相关滤波跟踪方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |