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如何解決無人機(jī)的精準(zhǔn)降落?

目前行業(yè)無人機(jī)增值應(yīng)用最火的莫過于無人機(jī)機(jī)場應(yīng)用,而國內(nèi)外的無人機(jī)機(jī)場應(yīng)用現(xiàn)在還處于起步階段。無人機(jī)機(jī)場的前進(jìn)方向遇到很多問題,首要解決的一項關(guān)鍵問題是無人機(jī)自主精準(zhǔn)降落的問題。

現(xiàn)在市面上常見的無人機(jī)(固定翼、多旋翼、直升機(jī))精準(zhǔn)降落方法有兩種:

1. 基于RTK地面站(或網(wǎng)絡(luò)RTK)的精準(zhǔn)降落技術(shù),通過RTK基站給無人機(jī)機(jī)場發(fā)送自身在大地坐標(biāo)系下的精確位置。

2. 基于圖像識別技術(shù),使用無人機(jī)機(jī)載圖像識別設(shè)備識別地面目標(biāo)降落點(diǎn),獲得目標(biāo)降落點(diǎn)與無人機(jī)的相對位置。

這里我們主要介紹的是無人機(jī)的圖像識別視覺精準(zhǔn)降落技術(shù)。

無人機(jī)視覺精準(zhǔn)降落技術(shù)是基于圖像識別技術(shù)實(shí)現(xiàn)的新技術(shù),在無人機(jī)降落點(diǎn)設(shè)置一個強(qiáng)對比性的參照物(例二維碼),該參照物要有多重層次花紋(單一顏色無人機(jī)無法找到降落位置),圖案不能對稱(對稱就無法辨別方向),二維碼的優(yōu)勢就在于此,它可以包含多種信息在一起并且是具有強(qiáng)烈的對比性參照物。

圖像識別技術(shù)是利用計算機(jī)代替人類去處理大量的物理信息。圖像識別技術(shù)的過程分為信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計和分類決策。用攝像機(jī)代替人眼才采集信息(你人眼所獲得到的信息,圖像定位都能獲得)。

如何解決無人機(jī)的精準(zhǔn)降落?

信息的獲取是指通過傳感器,將光或者聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。也即是獲取研究對象的基本信息并通過某種方法將其轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器能夠識別的信息。

預(yù)處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作,從而加強(qiáng)圖像的重要特征。

特征抽取和選擇是指在模式識別中,需要進(jìn)行特征的抽取和選擇。簡單的理解就是所研究的圖像是各式各樣的,如果要利用某種方法將它們區(qū)分開,就要通過這些圖像所具有的本身特征來識別,而獲得這些特征的過程可是特征抽取。在特征抽取中所得的特征也許對此次識別并不都是有用的,這個時候就要提取有用的特征,這就是特征的選擇。特征抽取和選擇在圖像識別的過程中的非常關(guān)鍵的技術(shù)之一,所以對這一步的理解是圖像識別的重點(diǎn)。

一定程度解決了無人機(jī)的精準(zhǔn)降落問題

分類器設(shè)計是指通過訓(xùn)練而得到的一種識別規(guī)則,通過此識別規(guī)則可以得到一種特征分類,使圖像識別技術(shù)能夠得到高識別率。分類決策是指在特征空間中對被識別對象進(jìn)行分類,從而更好地識別所研究的對象具體屬于哪一類。

精準(zhǔn)降落的完整流程就是:無人機(jī)起飛時通過攝像頭(視覺傳感器)獲取到當(dāng)前場地地面的目標(biāo)圖案,然后無人機(jī)執(zhí)行巡檢任務(wù)按照GPS定點(diǎn)巡檢,任務(wù)完成后先回到無人機(jī)起飛位置的GDP大致位置,再通過攝像頭識別場地中的二維碼,通過采集此時的二維碼(標(biāo)志)與起飛時的標(biāo)志對比計算獲得無人機(jī)和標(biāo)志的相對位置關(guān)系,將這相對位置坐標(biāo)傳入飛控系統(tǒng)后,飛控將控制無人機(jī)完成自主的精準(zhǔn)降落,降落精度可達(dá)厘米級。

這項技術(shù)一定程度解決了無人機(jī)的精準(zhǔn)降落問題,給無人機(jī)自動化飛行降落提供了低成本方案,應(yīng)該說視覺降落技術(shù)具有廣闊的市場前景。

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