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    重庆时时彩线下做庄: 一种基于视觉定位降落末端的无人机降落方法.pdf

    关 键 词:
    一种 基于 视觉 定位 降落 末端 无人机 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201610454292.5

    申请日:

    2016.06.21

    公开号:

    CN106127201A

    公开日:

    2016.11.16

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/32申请日:20160621|||公开
    IPC分类号: G06K9/32; G05D1/10 主分类号: G06K9/32
    申请人: 西安因诺航空科技有限公司
    发明人: 布树辉; 杨君; 赵勇; 张臻炜
    地址: 710065 陕西省西安市雁塔区锦业路32号锦业时代B-1201
    优先权:
    专利代理机构: 西安恒泰知识产权代理事务所 61216 代理人: 李婷
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610454292.5

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2019.02.15|||2016.12.14|||2016.11.16

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于视觉定位降落末端的无人机降落方法,该方法中用到的无人机机场是由多个?;籑arker组成,无人机通过视觉??榛袢∈泳醴段е械腗arker并校验在视觉范围内的每个Marker的ID,从而估计自身位置精确着落。本发明提供的无人机机场可为多个不同的无人机提供降落服务,也可在车顶、阳台灯各类小型平台提供单机??科教?,统一的框架可低成本地实现在整个无人机调度中全自主飞行降落,具有很好的推广前景。

    权利要求书

    1.一种基于视觉定位降落末端的无人机降落方法,其特征在于,包括以下步骤:
    步骤一,建立无人机机场
    步骤S10,设置?;籑arker,?;籑arker的设计规则是:
    ?;籑arker均是由N*N个方格区域构成的正方形结构;在每一个?;籑arker中,最
    外圈的方格区域内至少2/3填充为黑色,其余的方格区域为黑色或白色;
    步骤S11,在?;籑arker内设置嵌套Marker,嵌套Marker与?;籑arker的设计规则
    相同,不同的是嵌套Marker的规格较Marker小,并且嵌套Marker有多种规格,分布在?;?br />Marker的内部;
    步骤S12,建立无人机机场,机场是由N*N个方格区域构成的正方形结构,机场的最外圈
    方格区域均为黑色,而其余区域均为白色;在机场的白色区域内有序或无序地分布有多个
    所述的?;籑arker,?;籑arker之间不重叠;
    步骤二,无人机的降落过程
    步骤S20,无人机接收到降落指令,降落指令包含所有无人机机场的GPS位置信息、每个
    无人机机场内?;籑arker的位置信息、无人机所需要降落的无人机机场ID、无人机所需
    要降落的?;籑arker的ID;
    步骤S21,利用无人机机场的GPS位置信息将无人机引导至机场上方,待无人机到达机
    场上方后,以固定的速率边下降边采集机场的图像,并对采集到的每一帧图像进行步骤
    S210至S213的处理:
    步骤S210,边缘检测和轮廓提取
    将采集的图像转化为灰度图,利用Canny算子得到二值化的边缘分布图,利用腐蚀、膨
    胀算法进行噪点滤除,然后提取图像的轮廓信息,轮廓信息包含机场内所有?;籑arker
    以及机场的轮廓;
    步骤S211,筛选无人机机场
    在轮廓信息中滤除以下两类轮廓:
    第一类:面积小于2/3无人机机场面积的轮廓;
    第二类:内部无子轮廓的轮廓;
    滤除以上两类轮廓后,选取外部为凸四边形的无人机机场作为候选机??;
    步骤S212,将候选机场映射到方形区域中,利用k-means算法将候选机场的像素分为黑
    白两类,从而得到候选机场的二值化图像;利用二值化图像进行编码,得到一个N*N的二值
    矩阵,对于二值矩阵,首先判断二值矩阵的最外圈是否为全零,如果非全零则丢弃;然后将
    二值矩阵除了最外圈的二进制编码转换为无符号整型;
    步骤S213,根据每一个候选机场的无符号整型进行码值计算,得到每一个候选机场的
    ID,将候选机场的ID与无人机接收到的降落指令中需要降落的无人机机场ID进行匹配,选
    择ID匹配成功的候选机场作为待降落机??;
    步骤S22,待降落机场找到后,停止对无人机采集到的图像进行步骤S210至S213的处
    理,此时无人机飞行至待降落机场的上方;
    步骤S23,无人机到达待降落机场上方后,以固定的速率边下降边采集待降落机场的图
    像,并对采集到的每一帧图像进行以下处理:
    步骤S230,将采集的图像转化为灰度图,利用Canny算子得到二值化的边缘分布图,利
    用腐蚀、膨胀算法进行噪点滤除,然后提取图像的轮廓信息;
    步骤S231,筛选?;籑arker
    在轮廓信息中滤除以下两类轮廓:
    第一类:面积小于2/3?;籑arker的轮廓;
    第二类:内部无子轮廓的轮廓;
    滤除以上两类轮廓后,选取外部为凸四边形的?;籑arker作为候选?;籑arker;
    步骤S232,将候选?;籑arker映射到方形区域中,利用k-means算法将候选?;?br />Marker的像素分为黑白两类,从而得到候选?;籑arker的二值化图像;利用二值化图像
    进行编码,得到一个N*N的二值矩阵,对于二值矩阵,首先判断二值矩阵的最外圈是否为全
    零,如果非全零则丢弃;然后将二值矩阵除了最外圈的二进制编码转换为无符号整型;
    步骤S233,根据每一个候选?;籑arker的无符号整型进行码值计算,得到每一个候
    选?;籑arker的ID,将候选?;籑arker的ID与无人机接收到的降落指令中需要降落的
    候选?;籑arker的ID进行匹配,选择ID匹配成功的候选?;籑arker为待降落?;?br />Marker;
    步骤S24,无人机根据待降落?;籑arker的位置信息飞行至待降落?;籑arker上
    方位置后进行降落。
    2.如权利要求1所述的所述的基于视觉定位降落末端的无人机降落方法,其特征在于,
    所述的?;籑arker内还设置有卫星Marker,卫星Marker与?;籑arker的设计规则相
    同,不同的是卫星Marker的面积小于构成嵌套Marker的方格区域面积的1/3。

    说明书

    一种基于视觉定位降落末端的无人机降落方法

    技术领域

    本发明涉及无人机控制技术领域,具体涉及一种基于视觉定位降落末端的无人机
    降落方法。

    背景技术

    近几年,微型无人机由于其体积小、重量轻、隐蔽性好等特点被广泛应用于摄像、
    监控、侦查、追踪、测绘等各个领域,并开启了无人机技术爆炸的时代。而动态追踪拍摄时微
    小平台(如汽车顶)回收拍摄装备、快递行业定点投送物品等民用无人机使用的新需求,都
    对微型无人机的自动降落技术提出了新挑战。

    2016年国际消费类电子产品展览会(International Consumer Electronics
    Show,简称CES)上,大疆、零度、亿航等知名无人机公司展出的新型无人机都将无人机自动
    降落作为必备技能,其中Parrot公司推出的新型无人机Disco提出“一键回家”的超简化无
    人机自动降落操作更是吸睛无数。

    由于GPS的精度等级仍无法满足无人机高精度降落的要求,通过设计具有标志性
    特征的降落场地来达到精确降落的潮流越来越明显??捶煽豍ixHawk展示了一种基于红
    外降落标志物,无人机可通过搭载相应的红外摄像降落??橐甲陨斫欣迕准侗鸬木?br />降落。亚马逊也展示了其利用标志性降落板给用户无人机送货上门的方案。

    但以上降落场地往往只为一架飞机设计,无法同时降落多架飞机,而且无人机只
    有到达降落场地上方很小的范围内时才能对自身进行相对定位。

    发明内容

    针对上述现有技术中存在的问题,本发明的目的在于,提供一种基于视觉定位降
    落末端的无人机降落方法,利用无人机上的机载相机对拍摄到的机场图像进行处理,拟采
    用多个、多层次带有ID标识的识别物,建立了一个可容纳成百上千无人机降落需求的大型
    无人机机场,同时本方法成本极低,适用于单个、多个无人机降落使用。

    为了实现上述任务,本发明采用以下技术方案:

    一种基于视觉定位降落末端的无人机降落方法,包括以下步骤:

    步骤一,建立无人机机场

    步骤S10,设置?;籑arker,?;籑arker的设计规则是:

    ?;籑arker均是由N*N个方格区域构成的正方形结构;在每一个?;籑arker
    中,最外圈的方格区域内至少2/3填充为黑色,其余的方格区域为黑色或白色;

    步骤S11,在?;籑arker内设置嵌套Marker,嵌套Marker与?;籑arker的设计
    规则相同,不同的是嵌套Marker的规格较Marker小,并且嵌套Marker有多种规格,分布在停
    机位Marker的内部;

    步骤S12,建立无人机机场,机场是由N*N个方格区域构成的正方形结构,机场的最
    外圈方格区域均为黑色,而其余区域均为白色;在机场的白色区域内有序或无序地分布有
    多个所述的?;籑arker,?;籑arker之间不重叠;

    步骤二,无人机的降落过程

    步骤S20,无人机接收到降落指令,降落指令包含所有无人机机场的GPS位置信息、
    每个无人机机场内?;籑arker的位置信息、无人机所需要降落的无人机机场ID、无人机
    所需要降落的?;籑arker的ID;

    步骤S21,利用无人机机场的GPS位置信息将无人机引导至机场上方,待无人机到
    达机场上方后,以固定的速率边下降边采集机场的图像,并对采集到的每一帧图像进行步
    骤S210至S213的处理:

    步骤S210,边缘检测和轮廓提取

    将采集的图像转化为灰度图,利用Canny算子得到二值化的边缘分布图,利用腐
    蚀、膨胀算法进行噪点滤除,然后提取图像的轮廓信息,轮廓信息包含机场内所有?;?br />Marker以及机场的轮廓;

    步骤S211,筛选无人机机场

    在轮廓信息中滤除以下两类轮廓:

    第一类:面积小于2/3无人机机场面积的轮廓;

    第二类:内部无子轮廓的轮廓;

    滤除以上两类轮廓后,选取外部为凸四边形的无人机机场作为候选机??;

    步骤S212,将候选机场映射到方形区域中,利用k-means算法将候选机场的像素分
    为黑白两类,从而得到候选机场的二值化图像;利用二值化图像进行编码,得到一个N*N的
    二值矩阵,对于二值矩阵,首先判断二值矩阵的最外圈是否为全零,如果非全零则丢弃;然
    后将二值矩阵除了最外圈的二进制编码转换为无符号整型;

    步骤S213,根据每一个候选机场的无符号整型进行码值计算,得到每一个候选机
    场的ID,将候选机场的ID与无人机接收到的降落指令中需要降落的无人机机场ID进行匹
    配,选择ID匹配成功的候选机场作为待降落机??;

    步骤S22,待降落机场找到后,停止对无人机采集到的图像进行步骤S210至S213的
    处理,此时无人机飞行至待降落机场的上方;

    步骤S23,无人机到达待降落机场上方后,以固定的速率边下降边采集待降落机场
    的图像,并对采集到的每一帧图像进行以下处理:

    步骤S230,将采集的图像转化为灰度图,利用Canny算子得到二值化的边缘分布
    图,利用腐蚀、膨胀算法进行噪点滤除,然后提取图像的轮廓信息;

    步骤S231,筛选?;籑arker

    在轮廓信息中滤除以下两类轮廓:

    第一类:面积小于2/3?;籑arker的轮廓;

    第二类:内部无子轮廓的轮廓;

    滤除以上两类轮廓后,选取外部为凸四边形的?;籑arker作为候选?;?br />Marker;

    步骤S232,将候选?;籑arker映射到方形区域中,利用k-means算法将候选?;?br />位Marker的像素分为黑白两类,从而得到候选?;籑arker的二值化图像;利用二值化图
    像进行编码,得到一个N*N的二值矩阵,对于二值矩阵,首先判断二值矩阵的最外圈是否为
    全零,如果非全零则丢弃;然后将二值矩阵除了最外圈的二进制编码转换为无符号整型;

    步骤S233,根据每一个候选?;籑arker的无符号整型进行码值计算,得到每一
    个候选?;籑arker的ID,将候选?;籑arker的ID与无人机接收到的降落指令中需要降
    落的候选?;籑arker的ID进行匹配,选择ID匹配成功的候选?;籑arker待降落?;?br />Marker;

    步骤S24,无人机根据待降落?;籑arker的位置信息飞行至待降落?;?br />Marker上方位置后进行降落。

    进一步地,所述的?;籑arker内还设置有卫星Marker,卫星Marker与?;?br />Marker的设计规则相同,不同的是卫星Marker的面积小于构成嵌套Marker的方格区域面积
    的1/3。

    本发明与现有技术相比具有以下技术特点:

    1.本发明提供的降落方法,无人机在降落过程中根据ID值确定?;轿?,且保持
    不变,不受外界因素的影响。

    2.本发明提供的无人机机场,由于每个无人机都能够利用整个机场提供的所有标
    识信息给自身定位,因此在数米甚至数百米的距离上就能给自身定位,同时小尺度的
    Marker可为无人机降落末端提供毫米级的定位精度。依靠整个过程的精确定位信息,无人
    机可高效、安全、高精度地降落到目标?;?;

    3.本发明提供的无人机机场可为多个不同的无人机提供降落服务,统一的框架可
    低成本地实现在整个无人机调度中全自主飞行降落,具有很好的推广前景。

    附图说明

    图1为?;籑arker的结构示意图;

    图2为无人机降落过程的流程图;

    图3为一个无人机机场的结构示意图;

    具体实施方式

    遵从上述技术方案,如附图所示,本发明提供一种基于视觉定位降落末端的无人
    机降落方法,包括以下步骤:

    步骤一:建立无人机机场

    本发明的无人机机场是由多个Marker(也可采用其他具有标志性的地标)组成,每
    个?;籑arker都具有有鲜明的特征,并可通过明暗条纹进行二进制编码,通过解读编码
    可以获取其ID信息;无人机通过机载图像设备获取视野中的?;籑arker,通过二进制编
    码计算每个?;籑arker的ID并校验,通过与对应的全局坐标系下的三维点进行拟合计算
    位姿,从而很好地估计自身位置,以进行精确降落。

    ?;籑arker均是由N*N(N为整数)个完全相同的方格区域构成的正方形结构;在
    每一个?;籑arker中,最外圈的方格区域内至少2/3填充为黑色(或者全部填充为黑色),
    这样才能保证最外圈的方格区域为黑色,这是?;籑arker的重要标志;其余的方格区域
    为黑色或白色,这是为了保证嵌套性的特点;本方案中所提及的?;籑arker以及无人机
    机场均处于一个平面当中,并且均只有黑白二色,以便于图像处理。整个机场嵌套的多个独
    立的?;?,每一个?;籑arker均可以用于引导一架无人机停在其上,?;籑arker为
    正方形结构,可看作是由N*N各方格区域拼成的。

    除了?;籑arker,在其内部还设置有嵌套Marker,用于末端辅助降落,确保降落
    精度与稳定性;

    步骤S11,在?;籑arker内设置嵌套Marker,嵌套Marker与?;籑arker的设计
    规则相同,这里的规则相同是指嵌套Marker也是由N*N个方格区域构成的正方形结构,且在
    其外圈的方格区域也至少填充2/3黑色,其余的方格区域为黑色或白色;不同的是嵌套
    Marker的规格较Marker小,且每个嵌套Marker和对应的?;籑arker的ID值是不相同的;
    嵌套Marker有多种规格,在保证原有?;籑arker的编码规则不改变的情况下,分布在停
    机位Marker的内部;这里的多种规格是指嵌套Marker的大小不一样,即边长不一样,并且每
    个嵌套Marker内部的黑色、白色区域分布也是不同的,这样每个嵌套Marker的ID互不相同。
    嵌套Marker分布在?;籑arker中。

    优选地,在?;籑arker内部还可以设置卫星Marker,卫星Marker与?;?br />Marker的设计规则相同(也可以看作是?;籑arker的缩小版),不同的是卫星Marker的面
    积小于构成嵌套Marker的方格区域面积的1/3,以免影响到嵌套Marker发挥其作用。它的主
    要作用是在降落过程中避免无人机受风动影响偏离?;?;卫星Marker最好分布在?;?br />Marker的内圈位置。卫星Marker分布在?;籑arker中时,卫星Marker可以部分或全部与
    ?;籑arker的最外圈(黑色圈)重叠,如图1所示;当嵌套Marker与?;籑arker上的黑色
    区域有重叠时,嵌套Marker重叠部分的边缘留有白色间隙,以便于计算和区分。

    总而言之,?;籑arker、嵌套Marker、卫星Marker一样都是由N*N的方格区域构
    成的,且最外圈均为或至少2/3填充黑色,区别是它们的ID、面积各不相同,其中卫星Marker
    的面积最小,嵌套Marker的面积次之。

    步骤S12,建立无人机机场,如图3所示,机场是由N*N个方格区域构成的正方形结
    构,机场的最外圈方格区域均为黑色,而其余区域均为白色;在机场的白色区域内有序或无
    序地分布有多个所述的?;籑arker(?;籑arker和无人机机场必须构成可以识别的二
    维码标志物,使得无人机可以在整个场地内定位),?;籑arker之间不重叠,但?;?br />Marker可部分与机场最外圈的黑色方格区域重叠,并且重叠部分的边缘留有白色间隙以便
    于区分?;∧诘牟煌;籑arker的朝向可以相同,也可以不同,按实际需求设计分布。
    ?;籑arker的分布直接影响着机场的ID值,机场的ID是识别机场的重要标志。

    无人机机场可以在同一大片区域内间隔分布多个,用于大规模无人机的停放。

    步骤二:无人机的降落过程

    步骤S20,无人机接收到地面控制中心(或控制设备)的降落指令,降落指令包含所
    有无人机机场的GPS位置信息、每个无人机机场内?;籑arker的位置信息(ID值,相对于
    无人机机场的坐标等)、无人机所需要降落的无人机机场ID、无人机所需要降落的?;?br />Marker的ID;

    本方案中利用GPS进行辅助性地定位,因为GPS受到天气、所处区域的影响较大,导
    致在不同情况下GPS的精度有差异,不能满足无人机精确降落的需求。为此,本方案中只利
    用GPS对无人机进行大致位置的引导,当无人机的图像设备可以拍摄并解析地面的无人机
    机场图像后,即可通过二维码标志物引导无人机精确降落。

    步骤S21,利用无人机机场的GPS位置信息将无人机引导至机场上方(具体高度根
    据相机的内参和机场大小而定,一般为15倍机场的大小),待无人机到达机场上方后,以固
    定的速率边下降边采集机场的图像,并对采集到的每一帧图像进行步骤S210至S213的处
    理:

    步骤S210,边缘检测和轮廓提取

    将采集的图像转化为灰度图,利用Canny算子得到二值化的边缘分布图,利用腐
    蚀、膨胀算法进行噪点滤除,然后提取图像的轮廓信息,轮廓信息包含机场内所有?;?br />Marker以及机场的轮廓;

    步骤S211,筛选无人机机场

    在轮廓信息中滤除以下两类轮廓:

    第一类:面积小于2/3无人机机场面积的轮廓,因为这个轮廓大小不符合无人机机
    场的面积,可能为地面其他物体,需要滤除;(无人机由自身携带的超声波设备得到其所在
    高度,根据这个高度和拍摄到的图像的面积,根据相机模型计算出图像对应的三维空间的
    面积)

    第二类:内部无子轮廓的轮廓;这里的自轮廓即为?;籑arker的轮廓,由于一个
    正确的无人机机场内部必然包含?;籑arker,因此当某一个轮廓内部没有子轮廓时,说
    明该轮廓并不是机场。

    滤除以上两类轮廓后,选取外部为凸四边形的无人机机场(轮廓)作为候选机??;
    由于在一片区域中无人机机场可能有多个,因此筛选出来的候选机场也可能有多个;

    步骤S212,将候选机场映射到方形区域中(机载相机拍摄到的图像可能会产生畸
    变,映射是为了还原其原来的图像的形状),利用k-means算法将候选机场的像素分为黑白
    两类(当每个方块的黑色面积大于这个方块面积的2/3,则划分为黑色,白色亦是如此),从
    而得到候选机场的二值化图像;利用二值化图像进行编码,得到一个N*N的二值矩阵,对于
    二值矩阵,首先判断二值矩阵的最外圈是否为全零,如果非全零则丢弃;然后将二值矩阵除
    了最外圈(即里面的(N-2)*(N-2)区域)的二进制编码转换为无符号整型;

    步骤S213,根据每一个候选机场的无符号整型进行码值计算,由于机场有四个朝
    向,因此分别计算四个朝向的码值并选取4个朝向中码值最小值作为ID;从而得到每一个候
    选机场的ID,将候选机场的ID与无人机接收到的降落指令中需要降落的无人机机场ID进行
    匹配,选择ID匹配成功的候选机场作为待降落机??;

    步骤S22,待降落机场找到后,停止对无人机采集到的图像进行步骤S210至S213的
    处理,此时无人机根据待降落机场在地面的位置信息、无人机当前的高度以及无人机采集
    的机场的图像信息,确定待降落机场相对于无人机的位置,然后调整自身姿态并飞行至待
    降落机场的上方;

    当无人机到达?;簧戏胶?,将能够识别?;籑arker并给自身定位,此时无人
    机可调整Yaw方向(围绕Y方向旋转,即偏航角)并最终降落到相应位置,具体过程如下:

    步骤S23,无人机到达待降落机场上方后,以固定的速率边下降边采集待降落机场
    的图像,并对采集到的每一帧图像进行以下处理:

    步骤S230,将采集的图像转化为灰度图,利用Canny算子得到二值化的边缘分布
    图,利用腐蚀、膨胀算法进行噪点滤除,然后提取图像的轮廓信息;

    步骤S231,筛选?;籑arker

    在轮廓信息中滤除以下两类轮廓:

    第一类:面积小于2/3?;籑arker的轮廓;

    第二类:内部无子轮廓的轮廓;

    滤除以上两类轮廓后,选取外部为凸四边形的?;籑arker作为候选?;?br />Marker;(这里的滤除过程的原理与前面相同)

    步骤S232,将候选?;籑arker映射到方形区域中,利用k-means算法将候选?;?br />位Marker的像素分为黑白两类,从而得到候选?;籑arker的二值化图像;利用二值化图
    像进行编码,得到一个N*N的二值矩阵,对于二值矩阵,首先判断二值矩阵的最外圈是否为
    全零,如果非全零则丢弃;然后将二值矩阵除了最外圈的二进制编码转换为无符号整型;

    步骤S233,根据每一个候选?;籑arker的无符号整型进行码值计算,得到每一
    个候选?;籑arker的ID,将候选?;籑arker的ID与无人机接收到的降落指令中需要降
    落的候选?;籑arker的ID进行匹配,选择ID匹配成功的候选?;籑arker待降落?;?br />Marker;

    步骤S24,无人机根据待降落?;籑arker的位置信息飞行至待降落?;?br />Marker上方位置后进行降落。

    在精确降落过程中,无人机以中速进行降落并计算无人机的实时位姿,提取降落
    ?;籑arker的4个角点对应的坐标,并与图像像素点对应。结合相机内参,利用PnP算法可
    得到相机的姿态。根据无人机与相机的相对位置关系可推导得到无人机位姿。

    在无人机降落到一定的位置时,?;籑arker已经不能完全呈现在相机平面内,
    此时,嵌套Marker起作用,此时无人机只需要按照步骤S210-S213(或者S230-S233)中的ID
    解析算法,进行嵌套Marker的ID匹配即可(该?;籑arker内的嵌套Marker)。此时无人机
    开始减速下降,在下降过程中就容易受到风的影响,当无人机被吹离降落点时,无人机通过
    对拍摄到的卫星Marker的ID来解析其偏离方向并进行修正。

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