一种基于机器视觉的无人机同心圆靶精准降落方法
2021-06-13洪富祥陈冲丘仲锋
量子电子学报 2021年3期
洪富祥,陈冲,丘仲锋∗
(1南京信息工程大学电子与信息工程学院,江苏 南京 210044;2南京信息工程大学海洋科学学院,江苏 南京 210044)
0 引言
随着无人机(UAV)在各行各业的广泛运用,无人机的自动化和智能化得到越来越多的关注,无人机如何实现智能化精准降落是其中的关键技术之一,而智能化降落的关键又在于无人机能否对降落目标进行精准定位。关于无人机的自动降落,人们开展了大量研究,研发了各种方法,比如基于全球定位系统(GPS)记录的一键返航、结合运动检测技术定位方法、光流传感器和惯性测量模块定位方法等。当前采用较多的自动降落方法是依托于GPS记录无人机起飞点的一键返航。这种方法通过获取无人机起飞点坐标,规划飞行路径并实时获取中途位置点的坐标,形成飞行路径信息,接收到无人机返回指令后进行返航。然而,GPS定位精度误差大,无人机较难精准定位起飞点,从而无法实施自动精准降落,在某些特殊情况下可能造成降落点严重偏离起飞点的情况,造成事故。因此,当前常用的做法是,无人机降落到一定高度后加入人工干预,实现安全降落。针对GPS定位不够精准的问题,人们在此基础上做了改进。Liu等[1]利用GPS粗定位与运动检测技术定位相结合的方法,将摄像头置于无人机起飞点处,通过摄像头获取无人机位置,然后发送命令来控制无人机运动。通过采用无人机双摄像头和惯性导航系统,Song等[2]采用光流传感器和惯性测量模块定位的方法来提高无人机的定位精度。……
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