[发明专利]一种旋翼式无人机的视觉着陆位姿估计方法

说明书

本发明提供一种旋翼式无人机的视觉着陆位姿估计方法，将Tsai方法与快速四点方法融合起来计算位姿参数，该融合的方式既可以避免Tsai方法中迭代求解所消耗的时间，也能够提高Tsai方法和快速四点方法中位姿参数计算的精度，并基于该方法设计了一种分级合作目标，该合作目标能适应不同降落高度下的位姿估计，最后进行了大量仿真实验进行方法验证。

技术领域

本发明属于无人机控制领域，涉及一种旋翼式无人机的视觉着陆位姿估计方法。

背景技术

旋翼式无人机能够实现垂直起降、自由悬停以及低空低速飞行等多种飞行方式，并且具有成本低、功耗小、反应灵活等优点。这些优点使其在复杂环境中的服务和救援等领域都受到了广泛的应用。在无人机的起飞、巡航、悬停、着陆四个阶段中，着陆是其中最为重要的环节。目前，旋翼式无人机的自主着陆导航系统主要有GPS/INS导航系统、视觉导航系统、以及多传感器融合导航系统。其中，利用GPS/INS等信号进行定位导航着陆精度不高，且GPS信号在室内等场景中无法使用，多传感器融合导航成本高，且存在累积误差，而视觉导航具有成本低、精度高、抗干扰性强等优点。

旋翼式无人机的视觉导航大多以在着陆平台放置合作目标的方式进行自主着陆，随着计算机视觉的发展，国内外已有很多利用视觉估计无人机自主着陆位姿的方法。位姿包括无人机相对于着陆点三维距离的位置参数和无人机的俯仰角、滚转角和偏航角的姿态参数。不同的位姿估计方法在时间和精度上都存在着不足，如文献利用Tsai提出的基于RAC的相机标定方法计算无人机的位姿参数，该方法需以迭代过程求解最优解，且通常是求取局部最优解，因此位置参数估计精度与时间效率不高；文献设计了分级策略的图标，利用快速四点方法实现3D位姿估计，该方法能够实现对位姿参数的快速求解，且高度计算精度较高，所需特征较少，但对于姿态角度的计算精度不足。

发明内容

本发明的目的在于解决上述现有技术存在的缺陷，提供一种旋翼式无人机的视觉着陆位姿估计方法，提高了Tsai和快速四点方法估计位姿的精度，能够满足自主降落对无人机位姿参数获取准确性和实时性的要求。

为实现上述目的采用如下技术方案：

一种旋翼式无人机的视觉着陆位姿估计方法，包括以下步骤：

(1)设计合作目标；

(2)特征提取与标记：

通过机载视觉设备采集合作目标图像，图像采集后进行合作目标的特征提取，特征提取包括图像预处理、目标域划分、特征点提取；

(2)位姿估计方法

采用Tsai方法和快速四点方法两种位姿估计方法的融合算法，根据合作目标的图像坐标与世界坐标信息，利用Tsai方法计算无人机相对于合作目标坐标系的姿态角、快速四点方法计算无人机相对位置参数。

进一步，所述的合作目标，考虑以下3点：

(1)合作目标易区别于其它物体和环境，特征明显，易于提取与识别；

(2)合作目标中至少需包含5个特征点，且每三个互不共线，以及其中四点能形成矩形；

(3)合作目标的尺寸能适应无人机降落高度以及舰船的运动无人机着陆平台上的要求，在降落距离范围内能够使用的目标图像占整幅图像的10％-50％。

进一步，图像预处理、目标域划分、特征点提取具体流程如下：

(1)图像预处理：使用最大类间方差(Otsu)算法求取最佳阈值对图像进行自动阈值分割，获取二值图像；对二值图像进行连通区域提取，去掉面积较小和长宽比相差过大的连通域，若无连通域，则认定图像中无合作目标，调整无人机姿态重新获取图像检索目标；

(2)目标域划分：利用每级六边形合作目标质心接近的特点，计算剩余连通区域的质心距离D_i,j