[发明专利]一种基于单目视觉的无人机自主着陆方法、系统及电子设备在审
申请号: | 201710367835.4 | 申请日: | 2017-05-23 |
公开(公告)号: | CN107194941A | 公开(公告)日: | 2017-09-22 |
发明(设计)人: | 张俊勇;伍世虔;宋运莲;陈鹏;张琴 | 申请(专利权)人: | 武汉科技大学 |
主分类号: | G06T7/13 | 分类号: | G06T7/13;G01C11/04;G01P13/02 |
代理公司: | 北京众达德权知识产权代理有限公司11570 | 代理人: | 刘杰 |
地址: | 430080 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 目视 无人机 自主 着陆 方法 系统 电子设备 | ||
1.一种基于单目视觉的无人机自主着陆的方法,其特征在于,所述方法包括:
根据预先获取的航拍图像,获得高斯金字塔图像;
对所述高斯金字塔图像进行边缘检测,获得边缘图像;
采用粗尺度霍夫变换方法从所述边缘图像中获得第一直线和第二直线;
对所述第一直线和所述第二直线采用选择性迭代的随机抽样一致性算法获得第三直线和第四直线;
根据所述第三直线和所述第四直线,获得所述无人机的着陆参数,以使所述无人机进行自主着陆。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据预先获取的航拍图像,获得高斯金字塔图像,包括:
对所述航拍图像进行灰度化处理,获得第一图像;
将所述第一图像作为高斯金字塔的第0层图像;
采用高斯卷积核对所述第0层图像进行处理,获得第1层图像,其中所述高斯卷积核的尺寸为5*5;
采用所述高斯卷积和对所述第1层图像进行处理,获得第L层图像,其中,所述第L图像的尺寸为所述第0层图像尺寸的1/2L倍,以所述第L层图像作为所述高斯金字塔图像。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用粗尺度霍夫变换方法从所述边缘图像中获得第一直线和第二直线,包括:
获取所述边缘图像中的直线点,其中,所述直线点可以构成多条霍夫直线;
获取霍夫直线法线方程xcosθ+ysinθ=ρ,其中,x为所述直线上的某一点的横坐标,y为所述直线上的某一点的纵坐标,第一参数ρ对应于该点到正x轴的垂线距离,第二参数θ对应于所述垂线与x轴正方向夹角;
将所述第二参数θ按照预定的幅度从最小值到最大值进行变换,其中最小值为-90度,最大值为90度,得出多个取值不同的第二参数;
根据所述第二参数的取值,获取第一目标参数和第二目标参数;
根据所述第一目标参数和所述第二目标参数,获取相对应的第三目标参数和第四目标参数,其中所述第三目标参数和所述第四目标参数为不同取值的第一参数;
将所述第一目标参数和所述第三目标参数确定的直线作为第一直线,将所述第二目标参数和所述第四目标参数确定的直线作为第二直线。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述对所述第一直线和所述第二直线采用选择性迭代的随机抽样一致性算法获得第三直线和第四直线,包括:
选择所述第一直线附近距离为T的数据点作为迭代点集,其中
T=D*tan(Δθ/2),D为所述高斯金字塔图像的对角线之间的最大像素距离,Δθ为所述预设幅度;
从迭代点集中,任意选择两点确定第一初步直线,获取所述第一初步直线的第一参数ρ1和第二参数θ1,直到所述第一初步直线的参数值(ρ1,θ1)与所述第一直线的参数值(ρl,θl)的差值在预设范围之内;
根据预设的阈值,将所述第一初步直线附近距离为T的属于所述迭代点集中的点作为该第一初步直线的内点,统计内点个数;
采用迭代方法,根据所述内点个数,选取内点个数最多的内点集;
采用最小二乘法对所述内点集进行拟合,得到第一拟合直线,以所述第一拟合直线为所述第三直线,用同样的方法得到第二拟合直线,以所述第二拟合直线为所述第四直线。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第三直线和所述第四直线,获得所述无人机的着陆参数,以使所述无人机进行自主着陆,包括:
根据所述第三直线和所述第四直线,获取无人机的着陆跑道的实际第一边线和实际第二边线;
根据所述实际第一边线和实际第二边线,获得着陆跑道的中线;
根据所述着陆跑道的中线,获取无人机的水平旋转角度和平移距离,以所述水平旋转角度和平移距离为所述着陆参数,以使所述无人机进行自主着陆。
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