[发明专利]一种基于视觉定位的无人机自适应高度调节方法

说明书

该发明公开了一种基于视觉定位的无人机自适应高度调节方法，属于移动机器技术领域。通过无人机搭载的广角相机模块采集各地面小车上放置标签的位置信息，并通过局域网发送至上位机，建立机体定位坐标系；在地面小车编队执行编队任务时，对各小车进行准确定位，通过解算原始坐标信息得出各地面小车位置信息，并计算得出小车编队的中心位姿；无人机飞行至该中心位姿上方一定高度跟随，保证小车均在广角相机视野范围内移动；计算当前相机画面中小车编队所占比例，发送相应控制指令自适应调节无人机飞行高度。

技术领域

本发明属于移动机器技术领域，更为具体地讲，涉及一种基于视觉定位的无人机自适应高度调节方法。

背景技术

基于视觉的定位方式是通过相机传感器得到的图像或视频流，求出在当前坐标系下携带者机器人的自身位姿。

近年来，移动机器人技术发展迅速，随着任务复杂程度的提高，在诸多情境中往往会出现单个机器人无法胜任的场景。相较于单机器人系统，多机器人系统可以结合多个机器人的不同优势，实现更强的性能与更好的鲁棒性。多机器人应用场景包括：目标检测与追踪、共同覆盖与路径规划、协作运输等。其中，定位是多机器人协同控制的核心问题，得到复杂环境中多移动机器人的位置信息，有助于实现多移动机器人协同控制。

该发明的提出源于异构多机器人协同控制设计与实现对机器人定位的需求。在协同控制设计与实现中，无人机需要根据地面无人车的位置信息自主调节飞行高度和位置，使得无人机投影位置始终处于地面无人车的几何中心，同时，保证地面所有车辆能在无人机的广角相机范围内。

对于该需求，现有技术主要集中在两个方向：一种是通过地面设备对无人车进行定位，并将位置信息返回上位机，以此控制无人机位置；另一种是基于机器视觉，无人机通过机器学习方法对相机采集数据进行目标定位，并调节无人机位置。第一种方案中受到地面定位设备的限制，同时对实际应用中地面环境要求较高，不具有广泛应用性；第二种方案需要高性能计算设备，依赖高性能机器学习模型的支持，对于可供部署的上位机要求较高，同时在图像处理的实时性方面存在不足。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于视觉定位的无人机自适应高度调节方法，具体实现了一种对地面多机器人的无人机动态定位方法；在地面小车执行编队任务、队形切换时，对地面小车编队实现视觉跟踪覆盖。其中，地面小车位置测量依赖于无人机搭载的广角相机，无人机飞行位置依赖于实时计算。

为实现上述发明目的，本发明一种基于视觉定位的无人机自适应高度调节方法，包括以下步骤：

步骤1：无人机垂直起飞至小车编队上方，由机载广角相机模块采集各地面各小车的位置信息，并派发送至上位机，建立机体定位坐标系；

步骤2：读取各小车当前平面位置坐标(x_i,y_i)，取原点(0,0)为虚拟点，将各小车组成的多边形剖分成n个有限的三角形X₁,X₂,...,X_n，n表示地面小车总个数；通过公式计算各三角形几何中心C_j和三角形面积S_j；

通过公式计算小车组成多边形的几何中心(C_x,C_y)，即当前编队中心坐标；

步骤3：视觉跟踪控制器依据小车编队位姿信息传输速度控制指令，控制无人机飞行保持在小车编队的中心点上方；

步骤3.1：在机体定位坐标系下，广角相机得到地面各小车位置坐标信息集合，并得到编队中心位置；