[发明专利]基于图像识别的无人机与智能车协同导航方法

说明书

本发明提供一种基于图像识别的无人机与智能车协同导航方法，包括如下步骤：S1目标灯随机亮起，摄像头以预设频率采集智能车车灯与目标灯图像；S2微控制器根据智能车车灯和目标灯闪烁频率判断出所述图像中的智能车和目标灯，并建立坐标系分别确定智能车与目标灯的坐标，无线通信模块传输坐标至智能车；S3智能车根据所述坐标计算出智能车与目标灯之间角度，并通过角度传感器获得实时运动角度，根据智能车与目标灯之间角度和实时运动角度的差值调整智能车运动方向；S4智能车到达目标灯预设距离时目标灯熄灭，重复步骤S1、S2和S3直至所有目标灯熄灭。本发明的有益效果：对智能车运动地形无特殊要求，障碍物形状无限制，提高了环境适应能力。

技术领域

本发明涉及无人机与智能车交叉领域，尤其涉及一种基于图像识别的无人机与智能车协同导航方法。

背景技术

随着我国低空空域的全面开放，国内多旋翼无人机产业进入了高速发展的时期。多旋翼无人机具有体积小、垂直起降、空中悬停、全方向飞行等优点，可在空中简单而有效地获取更加全面的地面信息，而且其位置的切换和固定简单易行，并可搭载一定量的物品。而且多旋翼由于其具有成本低廉、操作简单和运行安全等特点，因而被广泛应用于军事、民事和科学研究等多个领域。在科技越来越发达的今天，人们对车辆的安全性能也日益重视，车辆的无人驾驶引起广泛关注。而实际上，无人驾驶汽车就是一种移动机器人，最早的研究动力是基于军事需求，而如今无人驾驶汽车在先进制造业、自动化仓储、现代物流、太空探索等领域有着广阔的应用前景，且在探险、危险品处理、导盲等方面，也起着非常重要的作用。

摄像头导航智能车是无人驾驶车的一个分支，涉及车辆工程、计算机科学、自动控制、人工智能、传感器及图像处理等多个学科，因其多学科交叉性的特点，以及图像传感器的机器视觉、与外界交通环境间的信息交互等关键技术，成为相关领域的研究热点。智能车在某些GPS低覆盖的区域，其对环境的感知能力较差，不能高效、全面的获取周围环境的详细情况，且由于视野较小，不能对智能车进行有效的轨迹规划，而无人机恰好具有全局视野，两者结合，可以弥补智能车的缺点，达到高效的轨迹规划。

发明内容

有鉴于此，本发明的实施例提供了基于图像识别的无人机与智能车协同导航方法。

本发明的实施例提供一种基于图像识别的无人机与智能车协同导航方法，无人机搭载微控制器、摄像头和无线通信模块于预设高度无自旋飞行，智能车车灯以预设频率闪烁，智能车与目的地之间的障碍物上均设置目标灯，包括如下步骤：

S1距离所述智能车最近的目标灯亮起，所述摄像头以预设频率采集所述智能车车灯与所述目标灯图像；

S2所述微控制器根据所述智能车车灯和所述目标灯闪烁频率判断出所述图像中的智能车和目标灯，并建立坐标系分别确定所述智能车与所述目标灯的坐标，无线通信模块传输所述坐标至所述智能车；

S3所述智能车根据所述坐标计算出所述智能车与所述目标灯之间的角度，并通过角度传感器获得所述智能车实时运动角度，并根据所述智能车与所述目标灯之间的角度和所述智能车实时运动角度的差值调整运动方向向着所述目标灯运动；

S4所述智能车到达所述目标灯预设距离时所述目标灯熄灭，重复步骤S1、S2和S3直至所有目标灯熄灭。

进一步地，所述步骤S4还包括：所述目标灯熄灭后，所述智能车搭载的超声波探测仪探测出安装所述熄灭目标灯的障碍物时，调整运动方向绕开障碍物。

进一步地，所述步骤S2具体为：

S2.1将所有图像二值化转化为黑白图像；

S2.2采用连通域算法，依次扫描每张图像上周围存在6个白点的中心白点，直至扫描到仅具有1个中心白点的图像，设定该图像为第一目标图像，设定该第一目标图像的中心白点坐标为目标灯坐标(X1,Y1)；

S2.3设定N＝1；