[发明专利]一种引导无人机精准降落的控制方法及系统

权利要求书

1.一种引导无人机精准降落的控制方法，其特征在于，包括：

无人机降落过程中按照设定的间隔采集降落平台的图像；

对图像的亮度和对比度进行检测，判断是否满足设定的阈值，若满足，直接进行图像识别；否则，利用图像校正算法进行图像均衡化处理；

获取相机坐标系下降落平台视觉标志相对于无人机的位置，进而确定无人机在降落平台视觉标志坐标系中的位置信息；

基于所述位置信息与期望降落点位置的误差，考虑外部扰动，调整无人机位置，直至将误差调整至设定的范围内，控制无人机降落。

2.如权利要求1所述的一种引导无人机精准降落的控制方法，其特征在于，所述降落平台设置补光设备，用于提高降落平台视觉标志的亮度；

无人机返回机场降落平台上空开始自动降落前，先检测获取的视觉标志图像亮度，若图像亮度低于设定的第一阈值，则开启补光设备；

补光设备开启后，检测视觉标志图像的亮度及对比度，当视觉标志图像的亮度低于设定的第二阈值时，通过调整控制信号的PWM占空比，调整补光设备的亮度，使得图像亮度不低于所述设定的第二阈值；

当补光设备亮度信号调整值大于其可调整的上限或小于其可调整的下限值时，补光设备亮度不再调整；若此时图像的亮度仍不满足设定的阈值，则图像校正算法进行图像均衡化处理。

3.如权利要求1所述的一种引导无人机精准降落的控制方法，其特征在于，在采集降落平台的图像之前，进行无人机相机标定；具体过程为：

确定标定板角点个数及每个棋盘格的实际尺寸；

利用无人机相机在不同方向和角度拍摄标定板图片，得到一组图像；

对标定板图像中的特征点进行检测，获取标定板的角点像素坐标，根据棋盘格的实际尺寸和世界坐标系坐标，计算标定板角点的物理坐标值；

根据获得的角点物理坐标值和像素坐标值的关系，计算获取相机的内参矩阵I和畸变参数矩阵D；对内参矩阵I和畸变参数矩阵D进行优化。

4.如权利要求1所述的一种引导无人机精准降落的控制方法，其特征在于，利用图像校正算法进行图像均衡化处理，具体过程为：

将采集的RGB图像转换为灰度图，计算灰度图像的像素灰度级；

对图像灰度级进行归一化处理，计算灰度直方图的累积分布函数；

基于所述累积分布函数进行图像反变换，获取图像均衡化后的图像。

5.如权利要求1所述的一种引导无人机精准降落的控制方法，其特征在于，获取相机坐标系下降落平台视觉标志相对于无人机的位置，进而确定无人机在降落平台视觉标志坐标系中的位置信息，具体过程为：

基于无人机相机标定的内参矩阵，获取相机的外参数，得到旋转矩阵R和平移矩阵T；

获取相机坐标系下降落平台视觉标志的坐标，利用所述旋转矩阵R和平移矩阵T，建立无人机在相机坐标系下和降落平台视觉标志坐标系下的坐标转换关系；

基于无人机在相机坐标系下的坐标，计算得到无人机在降落平台视觉标志坐标系下的坐标。

6.如权利要求1所述的一种引导无人机精准降落的控制方法，其特征在于，基于所述位置信息与期望降落点位置的误差，考虑外部扰动，调整无人机位置，具体过程包括：

确定无人机在视觉降落平台中的降落点位置，并获取降落点位置在降落平台视觉标志坐标系中的坐标；

基于无人机在降落平台视觉标志坐标系下的坐标和降落点位置在降落平台视觉标志坐标系中的坐标，计算降落误差；

通过PID控制确定对所述降落误差的控制量，并在控制量中添加控制补偿项，利用得到的控制量来调整无人机位置。

7.如权利要求6所述的一种引导无人机精准降落的控制方法，其特征在于，所述控制补偿项根据当前时刻位姿解算计算的位置误差和前一时刻位姿解算计算的位置误差确定。