[发明专利]无人机安全降落方法和装置

权利要求书

1.一种无人机安全降落方法，其特征在于，所述方法包括：

获取当前位置图像，并将所述当前位置图像划分为若干个区域；

根据深度卷积神经网络模型，识别所述若干个区域中的安全区域，并将计算得到的所述安全区域对应的置信度进行排序；其中，所述置信度表征所述安全区域能够用于安全降落的概率；

控制无人机飞行到所述安全区域中置信度最高的区域上空；

计算所述无人机在所述置信度最高的区域中的投影平面，并控制所述无人机降落至所述投影平面；其中，所述投影平面为安全降落的区域。

2.根据权利要求1所述的无人机安全降落方法，其特征在于，所述深度卷积神经网络模型通过以下步骤训练而成：

采集航线上的图片，并将所述图片与标注的置信度进行关联；

根据所述图片以及所述标注的置信度，训练得到所述深度卷积神经网络模型。

3.根据权利要求1所述的无人机安全降落方法，其特征在于，所述计算所述无人机在所述置信度最高的区域中的投影平面，并控制所述无人机降落至所述投影平面，包括：

计算所述置信度最高的区域的平面点云集合；

控制所述无人机降落至所述平面点云集合对应的投影平面。

4.根据权利要求3所述的无人机安全降落方法，其特征在于，所述计算所述置信度最高的区域的平面点云集合，包括：

根据所述置信度最高的区域的深度图和相机参数，计算所述置信度最高的区域的稠密点云信息；

对所述稠密点云信息进行法向量的计算和平面提取，得到所述置信度最高的区域的平面点云集合。

5.根据权利要求3所述的无人机安全降落方法，其特征在于，所述控制所述无人机降落至所述平面点云集合对应的投影平面，包括：

根据所述平面点云集合对应的投影平面与所述无人机的相机光心的距离，确定所述无人机四个角点对应的坐标；

将所述无人机四个角点对应的坐标投影到所述平面点云集合对应的投影平面上，并控制所述无人机降落至所述投影平面。

6.根据权利要求1所述的无人机安全降落方法，其特征在于，所述根据深度卷积神经网络模型，识别所述若干个区域中的安全区域，并将计算得到的所述安全区域对应的置信度进行排序，还包括：

当所述安全区域对应的置信度都低于预设阈值时，获取所述无人机的第一位置；

在离线地图中，查找距离所述第一位置最近的第二位置，并获取与所述第二位置关联的关键帧数据；其中，所述关键帧数据包括所述第二位置以及所述安全区域中置信度最高的区域。

7.根据权利要求6所述的无人机安全降落方法，其特征在于，所述关键帧数据通过以下步骤构建：

采集所述无人机在航线不同位置处的位姿和图像数据，所述位姿包括位置信息和姿态信息；

对所述图像数据进行词向量的提取和所述安全区域的识别；

根据所述航线不同位置处的位姿、词向量以及所述安全区域中置信度最高的区域，构建所述离线地图中的关键帧数据。

8.一种无人机安全降落装置，其特征在于，所述装置包括：

图像处理模块，用于获取当前位置图像，并将所述当前位置图像划分为若干个区域；

排序模块，用于根据深度卷积神经网络模型，识别所述若干个区域中的安全区域，并将计算得到的所述安全区域对应的置信度进行排序；其中，所述置信度表征所述安全区域能够用于安全降落的概率；

第一控制模块，用于控制无人机飞行到所述安全区域中置信度最高的区域上空；

第二控制模块，用于计算所述无人机在所述置信度最高的区域中的投影平面，并控制所述无人机降落至所述投影平面；其中，所述投影平面为安全降落的区域。

9.根据权利要求8所述的无人机安全降落装置，其特征在于，所述第二控制模块包括：

计算单元，用于计算所述置信度最高的区域的平面点云集合；

控制单元，用于控制所述无人机降落至所述平面点云集合对应的投影平面。

10.根据权利要求8所述的无人机安全降落装置，其特征在于，所述排序模块还用于：

当所述安全区域对应的置信度都低于预设阈值时，获取所述无人机的第一位置；

在离线地图中，查找距离所述第一位置最近的第二位置，并获取与所述第二位置关联的关键帧数据；其中，所述关键帧数据包括所述第二位置以及所述安全区域中置信度最高的区域。