[发明专利]一种无人机精准降落于移动平台方法在审

专利信息
申请号: 201711076355.9 申请日: 2017-11-03
公开(公告)号: CN109753079A 公开(公告)日: 2019-05-14
发明(设计)人: 雷增荣;段文博;高月山;张伟 申请(专利权)人: 南京奇蛙智能科技有限公司
主分类号: G05D1/10 分类号: G05D1/10
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 210000 江苏省南京市*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 移动平台 飞行 云端服务器 控制器 视距 降落 实时无线通信 无人机飞行 非实时性 降落位置 图像偏差 图像识别 相机拍摄 直接建立 图案
【权利要求书】:

1.一种无人机精准降落于移动平台方法,用于控制无人机在执行完任务后精准降落返回到移动平台上,其特征在于,包括如下步骤:

1)、无人机通过4G模块获取移动平台的GPS数据,并根据移动平台GPS数据导航飞行,判断无人机是否位于移动平台遥测信号覆盖范围内,即无人机是否位于移动平台视距以内:

1.1)、如果否,则说明无人机在移动平台视距以外飞行,此时移动平台GPS数据通过4G模块发送到云端服务器,云端服务器将移动平台GPS数据发送到无人机的4G模块,此时移动平台GPS数据为非实时性数据,无人机根据移动平台GPS数据继续导航飞行;

1.2)、如果是,则说明无人机飞入移动平台视距以内,无人机搜索地面信号,移动平台与无人机进行数据链路连接:

1.2.1)、如果连接失败,则无人机重新根据移动平台GPS数据导航飞行;

1.2.2)、如果连接成功,则无人机切换移动平台GPS数据来源,无人机直接与移动平台建立无线通信,此时的移动平台GPS数据是实时的;

2)、无人机飞入移动平台视距以内飞行时,无人机上的相机拍摄移动平台,无人机控制器通过图像识别获取精确的降落位置,利用图像偏差来实现精准降落。

2.根据权利权利要求1所述的无人机精准降落于移动平台方法,其特征在于,所述2)中,无人机根据移动平台的实时GPS数据,精确导航飞行,并实时监测无人机是否飞行到移动平台正上方:

2.1)、如果否,则调整无人机的飞行方向和速度,继续进行精确导航飞行;

2.2)、如果是,则无人机与移动平台保持相同速度飞行,通过相机拍摄图像,检测拍摄的图像中是否存在移动平台:

2.2.1)、如果没有,则继续进行精确导航飞行;

2.2.2)、如果有,则根据图像偏差与相机参数计算实际偏差,无人机控制器基于该实际偏差开始降落,并检测无人机距离移动平台的高度是否小于设定距离L:

2.2.2.1)、如果否,则继续进行精确导航飞行,控制器基于实际偏差控制无人机继续降落;

2.2.2.2)、如果是,则根无人机停桨,降落,实现精准降落。

3.根据权利权利要求2所述的无人机精准降落于移动平台方法,其特征在于,所述无人机控制器基于实际偏差继续降落,实现精准降落的步骤如下:

1)、相机拍摄获取的图像存在畸变,因此需要对相机进行矫正,同时获取相机的内参矩阵;

1.1)、建立相机坐标系、成像平面坐标系、像素坐标系;

相机坐标系:以相机光心Oc作为原点,OcXc轴平行与成像平面的水平方向,从相机的后方看,指向相机的右方,OcYc轴平行于成像平面竖直方向,指向相机下方,光轴OcZc垂直与XcOcYc平面;

像素坐标系:为一个二维直角坐标系,以像素为单位,以图像的左上点为原点o,ou轴与图像宽度方向平行,沿图像上顶边指向右侧,ov轴与图像高度方向平行,沿图像左边界指向下方。

成像平面坐标系:为一个二维直角坐标系,以图像中心Oi为原点,该点为相机光轴与成像平面的交点,OiXi轴与OcXc轴平行,OiYi轴与OcYc轴平行,并且两者的正方向相同;

1.2)完成相机坐标系、成像平面坐标系、像素坐标系之间的转换,

1.2.1)、将相机坐标系转换到成像平面坐标系:

设点A(X,Y,Z)为相机坐标系空间中的一点,则a(x,y,f)点为A点在到图像平面上的投影,相机的焦距为f,得出:

x/f=X/Z,y/f=Y/Z;

即,x=fX/Z,y=fY/Z;

上述变换关系用3*3的矩阵表示为:q=MQ,其中

得出透视投影变换矩阵为:

1.2.2)、成像平面坐标系转换到像素坐标系:

设定成像平面坐标的原点Oi在以像素为单位的成像平面坐标中的坐标为(u0,v0);设每个像素的物理尺寸大小为dx*dy(mm),dx!=dy;

设定图像平面上某点在成像平面坐标系中的坐标为(x,y),在像素坐标系中的坐标为(u,v),则二者满足如下关系:

u=x/dx+u0;v=y/dy+v0

用齐次坐标与矩阵形式表示为:

将等式两边都乘以Z可得:

将相机坐标系中的(1)式代入上式可得:

则获得相机的内参矩阵:

2)、无人机进行目标识别:

使用aruco图案识别算法,用相机内参矩阵进行像素偏差到实际距离偏差的转换,用Dx表示x方向的实际偏差距离,px表示x方向的像素偏差值,dx/f为内参矩阵输出数据,H为无人机飞行高度,即有:Dx=px*dx*H/f;

用Dy表示y方向的实际偏差距离,py表示y方向的像素偏差值,dy/f为内参矩阵输出数据,H为高度,即有Dy=py*dy*H/f;

控制器根据实际偏差距离Dx、Dy来控制无人机进行精准降落,Dx、Dy的方向性由px、py决定,形成闭环参数,完成对无人机的精准控制。

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