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摘要：本发明涉及一种无人机自主精准着陆方法，属于无人机控制方法技术领域。技术方案是：基于视觉定位，视觉跟踪技术，采用国际上通用的apriltag定位标记，KCF实时跟踪技术，结合RTK速度反馈和GPS速度反馈，实现了消除镜头硬件延时，毫秒级无人机位置反馈的性能指标。本发明的有益效果是：高空PID跟踪程序能够很好跟踪飞机动向，低空PID控制+乒乓控制的组合，有效提高了控制程序的鲁棒性，并有效降低延迟对控制系统稳定性的影响，满足在复杂天候条件下无人机控制所需的反馈通路的高时效性，为精准着陆控制提供必要的条件，使无人机的降落精度有了显著的提高。

主权项：1.一种无人机自主精准着陆方法，其特征在于包含以下步骤：步骤1，基于视觉定位和视觉跟踪的无人机精准定位技术，进行无人机定位理论和跟踪，针对应用场景中背景复杂，安全性要求高，误识别率需要低于5%，选取适合的定位形式，针对场景运动过程中图像的变化特点，选取符合要求的视频跟踪算法，验证上述算法和模型，从而确定整体性能最优的方案；步骤2，基于PID控制和乒乓控制的控制算法，优化延迟时间不确定系统，确定算法的鲁棒性，根据飞机的数据辨识一套飞机的动态模型，作为理论仿真的基础，并根据飞机降落时的特点，将降落阶段划分为高空段和低空段，采用不同的控制组合，使系统的安全性和实时性有较大的提高；步骤3，基于RTK数据和GPS数据，同时结合积分补偿的硬件延时消除算法，在对摄像头硬件特性了解足够多的情况下，采用多数据源kalman滤波，速度积分补偿的方式，有效提高飞机位置的准确性，为控制算法提供可信度高的位置反馈量，提升系统的控制品质；步骤4，在步骤2控制算法与步骤3的数据反馈基础上，在反馈量足够准确，反馈速度足够快的情况下，结合有效的控制理论和控制参数，保证无人机较高的降落精度；所述步骤1中，视频跟踪算法用于对无人机挂载的摄像头空间位置和姿态进行精确定位，KCF跟踪算法解决定位识别时间较长，实时性较差的问题，应用AprilTag位姿估计觉定位系统，像素距离比更新速度更快；步骤1中，包含以下步骤：步骤1.1，研究视觉定位算法，从坐标变换原理入手，进行空间位姿公式推导；步骤1.2，引入核函数到KCF视觉跟踪算法,将线性回归的样本输入进行非线性化映射，以对非线性模型进行回归，从而对跟踪模型进行更好地拟合，提高跟踪精度；所述步骤1.1包括以下步骤：步骤1.1.1，在飞行器着陆过程对其进行位置和姿态估计，进行坐标系空间的转换；涉及到的坐标系包括世界坐标系、机体坐标系、摄像机坐标系和图像坐标系；步骤1.1.2，构建摄像机成像模型，包含针孔模型和CCD摄像机成像模型；步骤1.1.3，根据步骤1.1.1中坐标系空间的转换和步骤1.1.2中摄像机成像模型，建立从物体空间点在摄像机坐标系下的坐标到对应像点在图像像素坐标系下的坐标的映射关系；步骤1.1.4，建立从机体坐标系到摄像机坐标系的转换关系，根据图像信息得出飞行器在世界坐标系下的位置和姿态；步骤1.1.5，对于AprilTag类位姿标定码，检测出码的正方形边缘后，根据自定义的规则进行解码；解码过程中允许遮挡码的部分内容，且不同大小的码可以在空白区域进行嵌套；步骤1.1.6，对于SIFT特征匹配类码，匹配后过滤特征点，计算仿射变换矩阵；步骤1.1.7，根据仿射变换矩阵推导XYZ各轴的旋转角度，同时将变换后的图片校正后得到像素距离比；步骤1.1.8，根据单应变换矩阵就可以解出旋转角，从而得到飞机相机姿态。

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