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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于视觉的动态平台无人机自主跟踪与降落方法，涉及无人机自主降落技术领域，以解决在降落平台非匀速直线运动的动态情况下，由于非线性运动和干扰过多而产生的定位偏差大和降落精度低的问题，其技术方案要点是使用AprilTag作为降落标识，通过视觉进行检测定位降落平台，经过坐标转换获得降落平台在机体坐标系下的坐标。使用前后两时刻的坐标估计降落平台的相对速度，通过局部加权K近邻算法剔除检测误差导致的异常速度数据。将观测数据作为衰减记忆容积卡尔曼滤波的输入进行轨迹预测，控制无人机跟踪降落平台。此外，在降落过程中，融合相机、激光测距仪和无人机自带的气压计数据对无人机的高度进行实时自适应估计，在着陆高度内及时停止旋翼，开启电磁铁吸附降落平台，防止无人机从降落平台跌落损坏。该方法在速度估计、轨迹预测和降落精度方面有较好的表现，在轨迹预测的平均误差上比标准容积卡尔曼滤波方法有28％的提升，降落的平均偏移均可以控制在12厘米以内。
主权项：1.一种基于视觉的动态平台无人机自主跟踪与降落方法，其特征在于，包括：步骤1：对位于无人车上的降落平台的GPS信息进行获取并对其进行初步定位，无人机根据初步定位飞到降落平台上空附近，然后启动视觉引导程序；步骤2：无人机对降落平台是否在视野中进行检测，若是执行步骤3，否则返回步骤1；步骤3：对降落平台的标识进行检测，对标识进行图像处理以获取降落平台在像素坐标系下的坐标，并将像素坐标系下的坐标转换成机体坐标系下的坐标；步骤4：根据前后两个时刻的无人机机体坐标和时间间隔，对降落平台相对无人机的速度进行估计，并采用局部加权K邻近算法对异常速度数据进行剔除，得到降落平台的估计速度；步骤5：根据降落平台的标识在机体坐标系下的坐标，使用衰减记忆容积卡尔曼滤波算法对降落平台的运动轨迹进行预测；步骤6：根据降落平台的估计速度和运动轨迹，控制无人机向降落平台的中心飞行；步骤7：对多传感器信息进行融合，以获取无人机距降落平台的高度信息，若达到降落高度执行步骤8，否则下降0.2米后返回步骤2；步骤8：无人机旋翼停转，并开启电磁铁吸附降落平台，完成降落。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于视觉的动态平台无人机自主跟踪与降落方法
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