專利名稱：基于圖像處理的無人機(jī)精確位置降落方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及無人機(jī)控制領(lǐng)域，更具體地，涉及一種基于圖像處理的無人直升機(jī)精確位置降落方法。
背景技術(shù)：
無人飛行器(UAV)自主飛行技術(shù)多年來一直是航空領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)，具有使用便利、運(yùn)營成本低、飛行精度高、機(jī)動(dòng)靈活易于智能化等優(yōu)點(diǎn)，并且在實(shí)際應(yīng)用中存在大量的需求，例如:偵察與營救任務(wù)，科學(xué)數(shù)據(jù)收集，地質(zhì)、林業(yè)勘探，農(nóng)業(yè)病蟲害防治，以及視頻監(jiān)控，影視制作等。而無人直升機(jī)具有不需要專門的起降場地和跑道，可以垂直起飛和降落，對需用空間要求很低等優(yōu)點(diǎn)，近年來更是備受關(guān)注。2011年5月7日，中國目前最大的無人直升機(jī)一V750無人直升機(jī)在山東濰坊首飛成功，填補(bǔ)了中國中型無人直升機(jī)的空白。然而，目前無人直升機(jī)的降落多采用GPS導(dǎo)航定位，精確定位的GPS系統(tǒng)價(jià)格昂高，由于無人機(jī)操控復(fù)雜，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)穩(wěn)定懸停具有一定技術(shù)難度，增加了無人機(jī)精確降落的難度。

發(fā)明內(nèi)容
為了解決現(xiàn)有技術(shù)中GPS精度不足導(dǎo)致降落失誤的缺陷，提高無人機(jī)控制智能化程度，本發(fā)明提出來一種基于圖像處理的無人機(jī)精確位置降落方法。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案為:一種基于圖像處理的無人機(jī)精確位置降落方法，包括了以下步驟:S1.GPS衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)使無人機(jī)處于地面停機(jī)坪上空；S2.利用氣壓定高計(jì)結(jié)合超聲雷達(dá)的測距模塊，控制無人機(jī)降落離地距離；S3.視覺模塊實(shí)時(shí)識(shí)別粗定位識(shí)別域，利用RGB平均值法與霍夫變換結(jié)合識(shí)別停機(jī)位，處理出目標(biāo)降落點(diǎn)坐標(biāo)；S4.當(dāng)無人機(jī)降落至達(dá)到粗定位識(shí)別域的閾值條件時(shí)，采用步驟S3所述的RGB平均值法與霍夫變換結(jié)合識(shí)別停機(jī)位對精確定位識(shí)別域進(jìn)行確定；當(dāng)無人機(jī)降落至達(dá)到精確定位識(shí)別域的閾值條件時(shí)，則直接跳轉(zhuǎn)至步驟S5 ；S5.將處理出的偏差量作為輸入量，采用雙重PID算法控制無人機(jī)準(zhǔn)確降落。優(yōu)選地，所述的無人機(jī)是指無人駕駛的直升機(jī)。優(yōu)選地，所述步驟SI中的地面停機(jī)坪部分標(biāo)記無人機(jī)降落位置，由兩半徑不同的同心圓所標(biāo)識(shí)，內(nèi)圓為精確定位識(shí)別域，外圓到內(nèi)圓之間為粗定位識(shí)別域，同心圓圓心為無人機(jī)目標(biāo)降落地方的精確位置；其中粗定位識(shí)別域與精確定位識(shí)別域分別采用不同的顏色填充。優(yōu)選地，所述粗定位識(shí)別域采用紅色填充，精確定位識(shí)別域采用綠色填充。優(yōu)選地，所述的步驟S2中的氣壓定高計(jì)結(jié)合超聲雷達(dá)的測距模塊，當(dāng)無人機(jī)從高空降落時(shí)，使用氣壓高度計(jì)控制降落速度，將無人機(jī)按照設(shè)定速度降落，直至超聲雷達(dá)探測到接近地面，且其測量高度值有效可信時(shí)，則使用超聲雷達(dá)進(jìn)行近距離準(zhǔn)確測距，控制降落速度。優(yōu)選地，所述的步驟S3中的視覺模塊安置在無人機(jī)機(jī)體的底部，獲取無人機(jī)正下方畫面。優(yōu)選地，所述的步驟S3中所述的RGB平均值法，將圖像中每個(gè)以RGB565格式儲(chǔ)存的像素點(diǎn)的R、G、B三個(gè)通道的值分別提取出來，算出平均值A(chǔ) ;對R、G、B三個(gè)通道分別設(shè)置閾值C1、C2、C3，將每個(gè)通道值分別與平均值A(chǔ)做差，差值如果高出該通道的閾值Ci，(i=l、
2、3)，則此像素識(shí)別為該通道的顏色；當(dāng)成功識(shí)別出粗定位識(shí)別域時(shí)，使用邊緣提取算法提取圓形圖像的邊緣，再將此圖像進(jìn)行霍夫變換；所述的霍夫變換是對圖像進(jìn)行坐標(biāo)變換；計(jì)算出圓心坐標(biāo)，即降落點(diǎn)坐標(biāo)( , %)，計(jì)算出無人機(jī)當(dāng)前位置坐標(biāo)(X，y)，即視覺中央坐標(biāo)，與降落點(diǎn)坐標(biāo)的偏差量Δχ= (Xc1-X), Ay= (yo-y),作為PID算法輸入控制量。優(yōu)選地，所述步驟S4中的粗定位識(shí)別域閾值條件是指，當(dāng)無人機(jī)降落到距離地面距離低至視覺模塊獲取畫面中，粗定位識(shí)別域已經(jīng)充滿整個(gè)畫面，定義標(biāo)識(shí)粗定位識(shí)別域占據(jù)整個(gè)畫面超過75%為閾值條件，此時(shí)開始識(shí)別精確定位識(shí)別域。所述的步驟S5中 的雙重PID算法，外層PID使用離地距離作為輸入量，并輸出期望降落速度給內(nèi)層PID使用，內(nèi)層PID使用當(dāng)前降落速度與期望降落速度之間的誤差作為輸入量，輸出油門的控制量，進(jìn)行高度控制；方向控制，利用圖像處理得到停機(jī)位中心與飛行器中心的X，y軸偏差量作為輸入量，用PID控制器對電機(jī)參數(shù)進(jìn)行糾正，控制無人機(jī)的方向。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果為:I)解決GPS衛(wèi)星定位精度不足導(dǎo)致降落失誤的缺陷，提高無人機(jī)控制智能化程度；2)采用圖形處理的方法，能自動(dòng)識(shí)別停機(jī)坪，在降落地點(diǎn)放置停機(jī)坪標(biāo)志即可使無人機(jī)自動(dòng)識(shí)別準(zhǔn)確降落；3)采用氣壓定高計(jì)和超聲雷達(dá)的測距模塊，結(jié)合霍夫變換與RGB平均值法控制無人機(jī)降落，大大降低了運(yùn)用精確傳感器的成本；4)使用雙重PID算法實(shí)現(xiàn)了無人機(jī)只能降落優(yōu)化控制，相比同類算法更高速、穩(wěn)定。


圖1是無人機(jī)精確位置降落方法流程圖示意圖。圖2是停機(jī)坪結(jié)構(gòu)示意圖。圖3是霍夫變換識(shí)別圓形示意圖。圖4是偏差量計(jì)算不意圖。圖5是粗定位識(shí)別域的閾值條件示意圖。
具體實(shí)施例方式以下將結(jié)合說明書附圖，對本發(fā)明的一種基于圖像處理的無人機(jī)精確位置降落方法做進(jìn)一步詳細(xì)說明。步驟一:GPS衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)使無人機(jī)處于地面停機(jī)坪上空，GPS衛(wèi)星定位系統(tǒng)將無人機(jī)導(dǎo)航至停機(jī)坪上空。所述的地面停機(jī)坪，如圖2所示，標(biāo)記無人機(jī)降落位置，為兩半徑分別為20cm與Im的同心圓所標(biāo)識(shí)，內(nèi)圓為精確定位識(shí)別域，外圓到內(nèi)圓之間為粗定位識(shí)別域，分別用綠色與紅色填充，即精確定位識(shí)別域用綠色填充，粗定位識(shí)別域用紅色填充，同心圓圓心為無人機(jī)目標(biāo)降落地方的精確位置。步驟二:氣壓定高計(jì)結(jié)合超聲雷達(dá)的測距模塊，控制無人機(jī)降落離地距離。所述的氣壓定高計(jì)，采用海拔每上升9m，大氣壓降低IOOPa的原理，能測定無人機(jī)實(shí)時(shí)相對高度。設(shè)定無人機(jī)起飛點(diǎn)的初始高度值為0，當(dāng)無人機(jī)從高空降落時(shí)，氣壓高度計(jì)獲取的高度值為相對海拔高度，由于降落地與起飛點(diǎn)不一定為同一海拔高度，所以僅用氣壓定高計(jì)獲取高度并非無人機(jī)距地面停機(jī)坪的垂直高度，因此氣壓計(jì)高度只作為降落參考值。而超聲雷達(dá)測距模塊能準(zhǔn)確測量到IOm內(nèi)的距離，結(jié)合超聲雷達(dá)可彌補(bǔ)氣壓定高計(jì)的上述缺陷，當(dāng)無人機(jī)降落至距降落地面IOm時(shí)，超聲雷達(dá)進(jìn)行近距離準(zhǔn)確測距，減輕飛行器著陸時(shí)的沖擊力。步驟三:視覺模塊實(shí)時(shí)識(shí)別粗定位識(shí)別域，利用RGB平均值法與霍夫變換結(jié)合識(shí)別停機(jī)位，處理出目標(biāo)降 落點(diǎn)坐標(biāo)。所述的視覺模塊安置在無人機(jī)機(jī)體的底部，攝像頭實(shí)時(shí)獲取無人機(jī)正下方畫面。對獲取到的圖像利用霍夫變換與RGB平均值法處理。所述的RGB平均值法，將圖像中每個(gè)以RGB565格式儲(chǔ)存的像素點(diǎn)的R、G、B三個(gè)通道的值分別提取出來，算出平均值A(chǔ)。設(shè)置對應(yīng)三個(gè)通道的閾值C1、C2、C3(注三個(gè)通道分別對應(yīng)不同的閾值)，將每個(gè)通道值分別與A做差，差值如果高出其對應(yīng)的閾值Ci (i=1、2、3 )，則此像素識(shí)別為該通道的顏色，若成功識(shí)別出紅色的粗定位識(shí)別域。使用此方法將圖像中的紅色圓形停機(jī)位提取出來(此處提取圖像中紅色圓形停機(jī)位，是由于在采用RGB平均值算法，紅綠藍(lán)是基色，辨別能力強(qiáng)，在具體的應(yīng)用過程中調(diào)轉(zhuǎn)過來也可以)，使用邊緣提取算法提取圓形圖像的邊緣，再將此圖像進(jìn)行下述霍夫變換。在本實(shí)施例中，先識(shí)別到粗定位識(shí)別域，一是因?yàn)轱w機(jī)從高空降落，二是精確定位識(shí)別域只占了粗定位識(shí)別域面積的3.14%,根據(jù)RGB平均值識(shí)別法計(jì)算只會(huì)識(shí)別到面積大的部位所述的霍夫變換的實(shí)質(zhì)是對圖像進(jìn)行坐標(biāo)變換，使變換的結(jié)果更易于識(shí)別和檢測。實(shí)質(zhì)是一種“投票表決”算法，基于這種機(jī)制，將其推廣到圓形的檢測。利用圓的幾何性質(zhì)結(jié)合“投票表決”機(jī)制實(shí)現(xiàn)了圓的識(shí)別和幾何參數(shù)檢測，算法示意圖如圖3所示，步驟如下:(I)利用“圓的任一弦的垂直平分線必通過圓心”這一性質(zhì)，在圖像平面上對于每個(gè)前景點(diǎn)P (X(l，y。)，在給定的步長上按行(或列)掃描，取該行(或列)上所有前景點(diǎn)Q (Xi,Yi)；(2)連接P，Q兩點(diǎn)并作直線PQ的垂直平分線L ；(3)如果P，Q兩點(diǎn)都在圓周上，L必經(jīng)過圓心，與Hough變換相同，將變換平面上每個(gè)點(diǎn)作為一個(gè)累加器，L經(jīng)過的各點(diǎn)分別加1，由于噪音點(diǎn)比例畢竟小于有效圖形所占比例，因此非圓心點(diǎn)所通過的直線數(shù)量會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于圓心點(diǎn)通過的直線的數(shù)量，變換結(jié)束后尋找各累加器的最大值所在位置便得到該圓的圓心坐標(biāo)。半徑值則存儲(chǔ)在另外一個(gè)內(nèi)存空間上，該內(nèi)存空間上各單元記錄該點(diǎn)與P點(diǎn)的距離(即半徑)，找到圓心后，在半徑平面上對應(yīng)位置的值即圓心的半徑。處理出粗定位識(shí)別域，計(jì)算出粗定位識(shí)別域圓心坐標(biāo)，即降落點(diǎn)坐標(biāo)(Xo，y。)，如圖4所示，計(jì)算出無人機(jī)當(dāng)前位置坐標(biāo)(x，y)，即覺中央坐標(biāo)，與降落點(diǎn)坐標(biāo)的偏差量Δχ = (Xtl-X), Ay= (yQ-y),作為雙重PID算法輸入控制量。步驟四:當(dāng)無人機(jī)降落至達(dá)到粗定位識(shí)別域的閾值條件時(shí)，采用步驟三所述算法對精確定位識(shí)別域進(jìn)行精確定位處理。所述的粗定位識(shí)別域的閾值條件，是指當(dāng)無人機(jī)降落到距離地面距離低至視覺模塊獲取畫面中，粗定位識(shí)別域已經(jīng)充滿整個(gè)畫面，定義標(biāo)識(shí)粗定位識(shí)別域的紅色占據(jù)整個(gè)畫面超過75%，如圖5所示，當(dāng)視覺被粗定位識(shí)別域充滿時(shí)，由步驟一可計(jì)算得此時(shí)粗定位識(shí)別域邊界以內(nèi)充滿整個(gè)視覺的78.5%，其中粗定位識(shí)別域充滿75.36%，精確定位識(shí)別域充滿3.14%。此時(shí)開始識(shí)別精確定位識(shí)別域采用步驟三所述算法，利用RGB平均值法與霍夫變換結(jié)合識(shí)別停機(jī)位，處理出精確的目標(biāo)降落點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算出偏差量。步驟五:將處理出的位置坐標(biāo)偏差量作為輸入量，無人機(jī)指控制器使用雙重PID控制器，一方面是高度控制，外層PID使用離地距離作為輸入量，并輸出期望降落速度給內(nèi)層PID使用。內(nèi)層PID使用當(dāng) 前降落速度與期望降落速度之間的誤差作為輸入量，輸出油門的控制量，進(jìn)行高度控制；一方面是方向控制，利用圖像處理得到停機(jī)位中心與飛行器中心的X，y軸偏差量作為輸入量，用PID控制器對電機(jī)參數(shù)進(jìn)行糾正，控制飛行器的方向。以上所述的本發(fā)明的實(shí)施方式，并不構(gòu)成對本發(fā)明保護(hù)范圍的限定。任何在本發(fā)明的精神原則之內(nèi)所作出的修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的權(quán)利要求保護(hù)范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種基于圖像處理的無人機(jī)精確位置降落方法，其特征在于，包括了以下步驟: 51.GPS衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)使無人機(jī)處于地面停機(jī)坪上空； 52.利用氣壓定高計(jì)結(jié)合超聲雷達(dá)的測距模塊，控制無人機(jī)降落離地距離； 53.視覺模塊實(shí)時(shí)識(shí)別粗定位識(shí)別域，利用RGB平均值法與霍夫變換結(jié)合識(shí)別停機(jī)位，處理出目標(biāo)降落點(diǎn)坐標(biāo)； 54.當(dāng)無人機(jī)降落至達(dá)到粗定位識(shí)別域的閾值條件時(shí)，采用步驟S3所述的RGB平均值法與霍夫變換結(jié)合識(shí)別停機(jī)位對精確定位識(shí)別域進(jìn)行確定；當(dāng)無人機(jī)降落至達(dá)到精確定位識(shí)別域的閾值條件時(shí)，則直接跳轉(zhuǎn)至步驟S5 ； 55.將處理出的偏差量作為輸入量，采用雙重PID算法控制無人機(jī)準(zhǔn)確降落。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理的無人機(jī)精確位置降落方法，其特征在于，所述無人機(jī)是指無人駕駛的直升機(jī)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理的無人機(jī)精確位置降落方法，其特征在于，所述步驟Si中的地面停機(jī)坪部分標(biāo)記無人機(jī)降落位置，由兩半徑不同的同心圓所標(biāo)識(shí)，內(nèi)圓為精確定位識(shí)別域，外圓到內(nèi)圓之間為 粗定位識(shí)別域，同心圓圓心為無人機(jī)目標(biāo)降落地方的精確位置；其中粗定位識(shí)別域與精確定位識(shí)別域分別采用不同的顏色填充。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于圖像處理的無人機(jī)精確位置降落方法，其特征在于，所述粗定位識(shí)別域采用紅色填充，精確定位識(shí)別域采用綠色填充。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理的無人機(jī)精確位置降落方法，其特征在于，所述的步驟S2中的氣壓定高計(jì)結(jié)合超聲雷達(dá)的測距模塊，當(dāng)無人機(jī)從高空降落時(shí)，使用氣壓高度計(jì)控制降落速度，將無人機(jī)按照設(shè)定速度降落，直至超聲雷達(dá)探測到接近地面，且其測量高度值有效可信時(shí)，則使用超聲雷達(dá)進(jìn)行近距離準(zhǔn)確測距，控制降落速度。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理的無人機(jī)精確位置降落方法，其特征在于，所述的步驟S3中的視覺模塊安置在無人機(jī)機(jī)體的底部，獲取無人機(jī)正下方畫面。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像處理的無人機(jī)精確位置降落方法，其特征在于，所述的步驟S3中所述的RGB平均值法，將圖像中每個(gè)以RGB565格式儲(chǔ)存的像素點(diǎn)的R、G、B三個(gè)通道的值分別提取出來，算出平均值A(chǔ) ;對R、G、B三個(gè)通道分別設(shè)置閾值Cl、C2、 3，將每個(gè)通道值分別與平均值4做差，差值如果高出該通道的閾值以，(1=1、2、3)，則此像素識(shí)別為該通道的顏色，當(dāng)成功識(shí)別出粗定位識(shí)別域時(shí)，使用邊緣提取算法提取圓形圖像的邊緣，再將此圖像進(jìn)行霍夫變換；所述的霍夫變換是對圖像進(jìn)行坐標(biāo)變換；計(jì)算出圓心坐標(biāo)，即降落點(diǎn)坐標(biāo)(X(l，y(l)，計(jì)算出無人機(jī)當(dāng)前位置坐標(biāo)(X，y)，即視覺中央坐標(biāo)，與降落點(diǎn)坐標(biāo)的偏差量Δ x=(xQ-x)，Δ y=(yQ_y)，,作為PID算法輸入控制量。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理的無人機(jī)精確位置降落方法，其特征在于，所述步驟S4中的粗定位識(shí)別域閾值條件是指，當(dāng)無人機(jī)降落到距離地面距離低至視覺模塊獲取畫面中，粗定位識(shí)別域已經(jīng)充滿整個(gè)畫面，定義標(biāo)識(shí)粗定位識(shí)別域占據(jù)整個(gè)畫面超過75%為閾值條件，此時(shí)開始識(shí)別精確定位識(shí)別域。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理的無人機(jī)精確位置降落方法，其特征在于，所述的步驟S5中的雙重PID算法，外層PID使用離地距離作為輸入量，并輸出期望降落速度給內(nèi)層PID使用，內(nèi)層PID使用當(dāng)前降落速度與期望降落速度之間的誤差作為輸入量，輸出油門的控制量，進(jìn)行高度控制；方向控制，利用圖像處理得到停機(jī)位中心與飛行器中心的X，y軸偏差量作為輸入量，用PID 控制器對電機(jī)參數(shù)進(jìn)行糾正，控制無人機(jī)的方向。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于圖像處理的無人機(jī)精確位置降落方法，包括了以下步驟(1)GPS衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)使無人機(jī)處于地面停機(jī)坪上空；(2)利用氣壓定高計(jì)結(jié)合超聲雷達(dá)的測距模塊，控制無人機(jī)降落離地距離；(3)視覺模塊實(shí)時(shí)識(shí)別粗定位識(shí)別域，利用霍夫變換與RGB平均值法結(jié)合識(shí)別停機(jī)位，處理出目標(biāo)降落點(diǎn)坐標(biāo)；(4)當(dāng)無人機(jī)降落至達(dá)到粗定位識(shí)別域的閾值條件時(shí)，采用步驟(3)所述算法對精確定位識(shí)別域進(jìn)行精確定位處理；(5)將處理出的偏差量作為輸入量，采用雙重PID算法控制無人機(jī)使之準(zhǔn)確降落。本發(fā)明克服了無人直升機(jī)GPS精度不足導(dǎo)致降落失誤的缺陷，提高無人機(jī)控制智能化程度，大大降低了運(yùn)用精確傳感器的成本。
文檔編號(hào)G05D1/10GK103226356SQ20131006290
公開日2013年7月31日 申請日期2013年2月27日 優(yōu)先權(quán)日2013年2月27日
發(fā)明者柯宗澤, 蘇成悅, 李欣怡, 劉柏芳, 鄒志明 申請人:廣東工業(yè)大學(xué)