[发明专利]一种多无人机空中媒体的编队规划系统及方法

权利要求书

1.一种多无人机空中媒体的编队规划系统的控制方法，其特征在于，系统包括相连接的控制单元和显示单元；所述控制单元包括图像识别模块，分布式编队控制模块和阵型切换模块；所述显示单元采用OpenGL显示模块；所述图像识别模块，分布式编队控制模块，阵型切换模块依次连接；

包括以下步骤：

步骤S1:对输入图像进行预处理，并获取字符识别，得到距离矩阵；

步骤S2:将距离矩阵作为本部分的无人机期望距离矩阵，并将无人机的运动轨迹拆分成x,y,z轴三个方向，在每个方向单独进行路径规划，得到无人机的轨迹路径图；

所述步骤S1具体为：

步骤S11:采集图片的RGB信息；

步骤S12:将RGB信息通过加权平均法转化为灰度图像并转化为二值图像；

步骤S13:基于改进Canny算法的图像边缘检测方法对二值图像进行预处理；

步骤S14:通过预设阈值，采用基于图像放缩的归一化处理方式统一字符图像的大小；

步骤S15:采用基于模版匹配的字符识别方法进行字符识别；

步骤S16：识别后得到的字符图像保留下来的像元坐标信息记为(xi,yi),记距离像素值为d,通过如下公式计算：

得到相对原点的距离矩阵，保存至T_Δx、T_Δy；

所述步骤S13具体为:

(1)采用中值滤波算法减少噪声，同时保留边缘信息，设g(x,y)为(x,y)点上的灰度值，w(x,y)为当前灰度窗口的大小；初始设w＝3,g_min,g_mid,g_max分别为灰度最小、中间、最大值；若g_ming(x,y)g_max输出g(x,y)，否则输出g_mid；

(2)利用高斯函数对图像进行平滑滤波去除高斯噪声；

令I是大小为m＊n的输入图像矩阵，G(x,y)为高斯函数，O为输出结果矩阵，则滤波过程定义如下:

定义一维高斯函数为G(x),且

则

G(x,y)＝G(x)G(y)    (4)

因此

利用高斯滤波的可分离性，对图像上所有的像素点全部进行了卷积处理；

(3)运用Sobel算子分别计算去噪声后的图像在x,y方向上的梯度值(|Δf|)与方向角(θ)；将0°～360°梯度方向角归并为4个方向θ’：0°，45°，90°，135°；

对于所有边缘，定义180°＝0°，225°＝45°；保留在梯度方向上具有最大值的梯度像元，并删除其他像元；另记滤波模版M，σ≈1.4，x方向梯度m_x，y方向梯度m_y，则有：

利用Sobel模版对图像进行卷积，得：

设定两个阈值，即高阈值t_high和低阈值t_low；若|Δf|t_low，则像元(x,y)是非边缘像元，若|Δf|t_high，则像元(x,y)为边缘像元，若t_low|Δf|t_high，则需进一步扩大邻域进行判断；

最后通过对图像的形态学运算优化边缘检测结果；

所述步骤S15具体为：根据预设条件建立标准化的字符模版库，再将样本与标准库中的模版进行校对；采用基于稀疏自编码算法改进的多模态稀疏自编码算法和基于多级树集合划分和匹配追踪的分层图像编码方法将输入与输出一致化，并优化图像重建质量；最后输出结果；

所述步骤S2具体为：

步骤S21:获取的距离矩阵T_Δx、T_Δy作为本部分的无人机期望距离矩阵；

步骤S22:将无人机的运动轨迹拆分成x,y,z轴三个方向，在每个方向单独进行路径规划；

步骤S23:初始化Leader的坐标位置；

步骤S24:通过控制率控制每个时间点每个方向轴无人机的速度，约束无人机的运行轨迹。