CN114719841A - 一种无人机视觉通信与导航方法 - Google Patents
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Abstract
一种无人机视觉通信与导航方法,包括:提供编码字典;提供发送方无人机和接收方无人机;所述发送方无人机通过设备感知环境特征信息和接收方无人机的信息,根据规则编辑通信信息,同时根据所述编码字典进行编码后,所述发送方无人机执行时空肢体运动,并发出通信请求;所述接收方无人机接收来发送方无人机的自通信请求,并根据接收方无人机的周围环境特征信息以及来自发送方无人机的信息和时空肢体运动信息,阅读所述编码字典,进行解码获得相应指令,然后基于所述相应指令进行下一步动作。
Description
技术领域
本申请涉及无人机领域。具体地,本申请涉及一种无人机视觉通信与导航方法。
背景技术
蜜蜂舞也叫“收获舞”。当蜜蜂外出寻找花蜜或花粉归巢时,它们会前往巢穴脾脏上密集的蜂群,剧烈地震动腹部,并在8字形的步道上盘旋,这是通知蜂巢工蜂蜂蜜来源存在的一种形式。当蜜源到巢的距离超过100米时,它会与重力方向保持一定角度,先画一条直线,然后向右或向左旋转,然后回到原来的位置。在这种情况下,直线和重力方向之间的角度与太阳方向和蜂巢食物方向之间的角度相同。振动频率和振动源的距离成反比。舞蹈的持续时间越长,蜂蜜的来源就越丰富,需要更多的工蜂。
当前无人机集群主要依靠无线电进行导航和通信,往往导致编队混乱和任务繁重,从而引发无线电拒绝造成故障。本发明基于蜜蜂舞蹈的原理,提出了一种基于视觉表达的时空语言,利用无人机在空中的机体运动进行交流。
发明内容
本发明在蜜蜂视觉导航和通信行为的基础上,研究了蜜蜂导航和通信行为的机理:嵌入式飞行动作机器视觉和特征显著点导航模型;使用跳跃、螺旋、八字舞、三角形、矩形舞、圆形舞、波浪舞、八字舞、翻滚、旋转和其他飞行动作作为通信协议,模拟蜂巢中的蜜蜂,使用视觉导航发现远处的蜂蜜源,返回蜂巢通过视觉通信通知其他蜜蜂,引导蜜蜂飞到蜜源。
具体的,本发明公开了一种无人机视觉通信与导航方法,包括:
提供编码字典;
提供发送方无人机和接收方无人机;
所述发送方无人机通过设备感知环境特征信息和所述接收方无人机的信息;根据规则编辑通信信息,同时根据所述编码字典进行编码后,所述发送方无人机执行时空肢体运动,并发出通信请求;
所述接收方无人机接收来发送方无人机的自通信请求,并根据接收方无人机的周围环境特征信息以及来自发送方无人机的信息和时空肢体运动信息,阅读所述编码字典,进行解码获得相应指令,然后基于所述相应指令进行下一步动作。
在本发明的一些优选实施方式中,所述环境特征至少包括气候、地形、地貌、威胁和电磁干扰。
在本发明的一些优选实施方式中,所述发送方无人机和所述接收方无人机的信息分别至少包括身份、位置、地位和协同作业。
在本发明的一些优选实施方式中,所述根据规则编辑通信信息基于视觉通信网络模型实现,使用时分复用进行视觉通信。
在本发明的一些进一步优选实施方式中,所述时分复用进行视觉通信通过以下方式实现:
每个时隙N秒,信息池在每个时隙中访问一个无人机,按照N秒的间隔轮询;每个时隙中获取的信息包括帧头信息、信息内容和帧尾信息,其中2≤N≤100。
在本发明的一些进一步优选实施方式中,其中N=20。
在本发明的一些进一步优选实施方式中,帧头信息和帧尾信息各1秒,信息内容不超过N/2秒。
在本发明的一些进一步优选实施方式中,所述时空肢体运动至少包括跳跃、螺旋、八字舞、三角形舞、矩形舞、圆形舞、波浪舞、八字舞、翻滚以及旋转中的至少一种。
技术效果
实验表明,基于仿生蜂原理的视觉通信与导航方法,能够在无线电干扰条件下保证无人机编队安全和任务飞行。
附图说明
图1展示了本发明的视觉表达模型
图2展示了本发明的视觉传播网络模型
图3 展示了本发明的实施方式之一的基于时隙的视觉表达网络模型的信息池
图4展示了本发明的实施方式之一的一个由三架飞机组成的视觉通信网络。
具体实施方式
为了简明,本文仅具体地公开了一些数值范围。然而,任意下限可以与任何上限组合形成未明确记载的范围;以及任意下限可以与其它下限组合形成未明确记载的范围,同样任意上限可以与任意其它上限组合形成未明确记载的范围。此外,每个单独公开的点或单个数值自身可以作为下限或上限与任意其它点或单个数值组合或与其它下限或上限组合形成未明确记载的范围。
在本文的描述中,除非另有说明,“以上”、“以下”包含本数。
除非另有说明,本申请中使用的术语具有本领域技术人员通常所理解的公知含义。除非另有说明,本申请中提到的各参数的数值可以用本领域常用的各种测量方法进行测量(例如,可以按照在本申请的实施例中给出的方法进行测试)。
术语“中的至少一者”、“中的至少一个”、“中的至少一种”或其他相似术语所连接的项目的列表可意味着所列项目的任何组合。例如,如果列出项目A及B,那么短语“A及B中的至少一者”意味着仅A;仅B;或A及B。在另一实例中,如果列出项目A、B及C,那么短语“A、B及C中的至少一者”意味着仅A;或仅B;仅C;A及B(排除C);A及C(排除B);B及C(排除A);或A、B及C的全部。项目A可包含单个组分或多个组分。项目B可包含单个组分或多个组分。项目C可包含单个组分或多个组分。
为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例,对依据本发明提出的一种无人机视觉通信与导航方法的具体实施方式及其功效,详细说明如后。
如图1所示,其展示了本发明的无人机视觉通信与导航方法的视觉表达模型。发送方无人机感知环境(地形、地貌、威胁和电磁干扰)信息,和队友的身份、位置、地位和协同作业,根据规则编辑通信信息,并根据编码字典进行编码后,无人机执行连续的时空肢体运动,并发出通信请求。
接收方无人机根据周围环境以及发送方无人机的身份、位置、状态和合作,在规则约束下阅读字典,从而解开来源并恢复信息。视觉表达网络模型如图2所示:
如图2所示,其展示的是一个本发明的视觉通信网络模型,使用时分复用进行视觉通信。每个时隙20秒,每个时隙访问一个UAV(无人机),按照20秒的间隔轮询。每个时隙中获取的信息包括帧头信息、信息内容和帧尾信息。帧头和帧尾信息各1秒,信息内容不超过10秒。剩余时间为时隙中的间隙,可以进行群协同飞行动作。
如图3所示,其展示的是基于时隙的视觉表达网络模型的信息池。使用了三架无人机,分别标注为1号,2号和3号。按照给定的时隙进行协同飞行,并通过信息池交换视觉信息。
如图4所示,一个由三架飞机组成的视觉通信网络。在接收状态下,在1号飞机时隙中,飞机首先确定自己的姿态,并保持稳定的悬停,并建立机身坐标系。2号和3号飞机的实时视频流跟踪。嵌入式AI模块运行YOLO V4 deepsort目标跟踪算法,形成2号和3号无人机的时空轨迹,同时可以检测机身信息(包括编号、颜色等)进行身份确认,检测自旋状态,并根据编码字典对视频进行解码。在发送状态下,根据通信内容对视频信号进行编码,编码号开始控制行为。所有发射动作必须在规定时间内完成。同时,发送动作被添加到帧头和帧尾标记动作中。
实施例使用大疆Tello无人机用于技术验证。在某场地的飞行试验中,使用Tello无人机编队验证时空通信原理。该位置靠近居民区喷泉,以喷泉中心出口为坐标原点,进行视觉表达验证测试。共收集了五组数据,高度面顺时针圆形,高度面逆时针圆形,顺时针8之字形,逆时针8之字形,上下跳跃,360°原地旋转。通过识别标记进行自我定位。
三机编队飞行试验表明,视觉导航精度为5米,融合导航精度为2米,空对空视觉通信速率为64 bps,误码率为1.0 E-1,通信距离为30米,行为识别精度>90米,空对空视觉通信速率为128bps,错误率为1.0E-1,通信距离为50米,行为识别准确率为90米。 测试结果如表1所示。本实施例中编码字典如表2所示。
表1
表2编码字典
虽然已经说明和描述了本申请的一些示例性实施方式,然而本申请不限于所公开的实施方式。相反,本领域普通技术人员将认识到,在不脱离如所附权利要求中描述的本申请的精神和范围的情况下,可对所描述的实施方式进行一些修饰和改变。
Claims (8)
1.一种无人机视觉通信与导航方法,包括:
提供编码字典;
提供发送方无人机和接收方无人机;
所述发送方无人机通过设备感知环境特征信息和接收方无人机的信息,根据规则编辑通信信息,同时根据所述编码字典进行编码后,所述发送方无人机执行时空肢体运动,并发出通信请求;
所述接收方无人机接收来发送方无人机的通信请求,并根据接收方无人机的周围环境特征信息以及来自发送方无人机的信息和时空肢体运动信息,阅读所述编码字典,进行解码获得相应指令,然后基于所述相应指令进行下一步动作。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述环境特征信息至少包括气候、地形、地貌、威胁和电磁干扰。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述发送方无人机的信息和所述接收方无人机的信息分别至少包括身份、位置、地位和协同作业。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述根据规则编辑通信信息是基于视觉通信网络模型实现,使用时分复用进行视觉通信。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述使用时分复用进行视觉通信是通过以下方式实现:
每个时隙N秒,信息池在每个时隙中访问一个无人机,按照N秒的间隔轮询;每个时隙中获取的信息包括帧头信息、信息内容和帧尾信息,其中2≤N≤100。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,N=20。
7.根据权利要求5或6所述的方法,其中,所述帧头信息和所述帧尾信息各1秒,信息内容不超过N/2秒。
8.根据权利要求1所述的方法,其中,所述时空肢体运动至少包括跳跃、螺旋、三角形舞、矩形舞、圆形舞、波浪舞、八字舞、翻滚以及旋转中的至少一种。
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