[发明专利]一种基于三层品字形多色降落坪的旋翼无人机自主起降系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种视觉辅助导航的无人机自主起降系统，可用于小型无人飞行器自主导航与控制，特别适用于无人机降落地点固定、导航精度要求较高的军事和民用领域。 

背景技术

SRUA具有尺寸小、成本低、机动灵活等优点，能够实现垂直起飞降落、悬停、超低空飞行等功能，在军用、民用及科研方面应用前景非常广泛。 

SRUA起飞和飞行技术的研究已经很深入，且取得了较好的结果。但降落阶段的高精度导航控制方法仍是目前研究的热点，国内还处于起步阶段。精确的高度信息是实现SRUA安全稳定自主起降的基础，对系统的性能具有重要影响。由于SRUA机载惯性器件高度方向不稳定，受其尺寸、重量、成本等的限制，通常借助气压高度计、输出定位高度的全球定位系统（GPS）、超声测高模块等体积小且功耗低的器件来获得准确的高度信息。气压高度计基于大气压强随高度变化的规律进行相应的高度解算，它结构简单且自主能力强，然而无人机起降过程中，旋翼引起气流变化，因此测量准确度难以保证。GPS信号虽然具有定位准确度高、误差不会随时间积累等优势，但GPS信号更新频率慢，且容易受 到外界干扰，尤其是在城市中多建筑物的工作环境，更容易出现遮挡现象，从而影响测量精度。而超声只能在4.2米以内的高度范围提供精确的测量信息。 

目前发展比较成熟的单目视觉系统，只需要一个摄像头和一个视觉处理单元，通过检测降落标志引导飞机抵达着陆点。现有的降落坪标志大多为形状规则的多边形组合、H型、L型、T型或圆形，其共同点是均设计成对比鲜明的黑白色，以便于在图像的二值化处理中可以把地标特征提取出来。光线、环境及摄像头质量等均会对黑白标志物在图像中所对应的像素点的灰度值造成不同程度的变化，使得黑色部分灰度值降低，白色部分灰度值升高，二者差异缩小，因此，如何对降落坪图像进行合适的阈值分割处理，以提取降落坪特征信息变得非常重要且算法实现较复杂。另外，受视觉标志尺寸的限制，如无人机距离降落坪太远，会使得降落坪信息模糊而增大测量误差，太近会导致部分降落坪图案信息越出相机视野而造成信息丢失，因此视觉系统的导航范围具有一定的限制。 

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有视觉导航技术的不足，借助于特殊设计的三层品字形多色降落坪，提供一种精度高、测量范围广、鲁棒性强、经济可靠、易于实现的单目视觉辅助测高的无人机自主起降系统。 

本发明的技术解决方案是：一种基于三层品字形多色降落坪 的旋翼无人机自主起降系统，包括小型旋翼无人机（1）、机载传感器（2）、机上数据处理单元（3）、飞行控制系统（4）、机载摄像头（5）、地面降落坪（6）、无线图像传输模块（7）、无线数据传输模块（8）和地面监控站（9）；机载传感器（2）、数据处理单元（3）、飞行控制系统（4）分别装载在无人机（1）上，地面监控站（9）由视觉处理单元（10）和显示终端（11）组成，其中： 

小型旋翼无人机（1）为机载传感器（2）、数据处理单元（3）及飞行控制系统（4）的载体，它是本自主起降系统的研究主体； 

机载传感器（2）主要由一些体积小、质量轻、满足微小型无人机载重需求的传感器组成，如惯性测量单元（IMU）、全球定位系统（GPS）接收机、磁罗盘、气压高度计、超声等。IMU自主性强、短时间精度高，能连续的提供位置、速度及姿态信息，但是误差随时间积累；GPS信息具有全球、全天时、全天候的特点，但其更新频率低，易受障碍物遮挡；磁罗盘可以提供高精度的航向角信息，但容易受外界磁场影响；气压高度计在无下洗气流影响的情况下可以为无人机提供高度信息；超声在近地面区域之内可以给出无人机高度信息的精确测量，但超过测量范围后，超声信息不可用； 

机上数据处理单元（3）的硬件核心是DSP处理器，首先对各传感器的量测信息进行野值剔除，坐标统一等预处理，其次基于卡尔曼滤波等完成多个量测信息的融合，以给出高精度高可靠 性的导航信息；在高度信息方面，本系统根据各种高度传感器的特性，设计了基于自适应加权平均的高度信息融合模块，不仅提高了高度测量的精度，还可在某一高度传感器信息不可靠的情况下自适应进行权值调节，保证了SRUA降落过程中的高度信息的可靠性； 

飞行控制系统（4）根据无人机的导航信息及任务需求完成路径规划，基于自适应神经网络的方法完成高精度且稳定的降落控制； 

机载摄像头（5）固定在小型旋翼无人机（1）上，并且镜头垂直向下，无人机降落过程中，摄像头实时捕获地面降落坪（6）的图像，并通过无线图像传输模块（7）传输到地面监控站（9）；