一种系留式无人机精准辅助降落装置、方法及系统

1.本发明属于无人机导航定位技术领域，涉及一种系留式无人机精准辅助降落装置、方法及系统。


背景技术：

2.系留无人机使用通过系留线缆传输的地面电能作为动力来源，代替传统的锂电池，可实现长时间的滞空悬停作业。目前，系留无人机主要用于定点位置的通讯支持、图像遥测、电视转播等。
3.随着无人机在生产生活中的用途越来越广泛，对无人机的精准识别和降落的要求也就越来越高。现阶段应用较多的无人机精准降落方案主要有：rtk gps和图像识别(视觉)。基于rtk gps的精准降落技术，通过rtk基站给无人机发送自身在大地坐标系下的精确位置。无人机通过rtk gps实现无人机精准降落的方式主要依靠rtk gps定位精度可达厘米级这一特性实现的，只需要给定精准的目标降落位置，再结合无人机自身精准的实时位置即可实现无人机精准降落。缺点为：系统需要依赖的组件多(移动站、固定站、天线、无线数传等)，成本昂贵。基于图像识别技术，使用无人机机载图像识别设备识别地面目标降落点，获得目标降落点与无人机的相对位置。如：二维码识别降落。此方案相较于rtk gps降落技术优势明显，精度可达厘米级别，但是在单一视觉降落过程中的误差大。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种系留式无人机精准辅助降落装置、方法及系统。用于解决以下两个问题，1)现有rtk gps定位系统，组件多、成本高的问题；2)图像识别定位系统在单一视觉降落过程中的误差大的的问题。
5.为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：
6.一种系留式无人机精准辅助降落装置，包括：无人机和系留平台；
7.无人机包括上位机、相机和动力装置；上位机分别连接相机和动力装置；相机采集系留平台的图片信息，并发送给上位机；上位机对接收的信息进行处理，并向动力装置下发指令，控制动力装置的工作状态；
8.系留平台包括壳体、系留线缆收放装置、agv小车；下位机和系留线缆；agv小车、系留线缆收放装置和下位机均位于壳体内部；壳体顶部的中间位置设置有通孔，系留线缆通过通孔连接无人机；系留线缆收放装置连接系留线缆；下位机连接系留线缆收放装置和agv小车，下位机电连接上位机，下位机接收上位机所发送的信号，控制系留线缆收放装置的工作状态。
9.本发明的进一步改进在于：
10.进一步的，无人机和系留平台均包括电池，无人机的电池连接上位机、相机和动力装置，向上位机、相机和动力装置进行供电；系留平台的电池连接下位机、agv小车和系留线缆收放装置；向下位机、agv小车和系留线缆收放装置进行供电；下位机判断系留平台的电
池的电池电量，若小于最低电量，下位机驱动agv小车运动到充电处，对系留平台的电池进行充电。
11.进一步的，壳体顶部设置有红灯和绿灯；红灯和绿灯均为两个，红灯和绿灯均匀设置在通孔的周围；相机为单目相机；最低电量由人为设定；系留平台的电池通过系留线缆向无人机的电池进行供电。
12.一种系留式无人机精准辅助降落方法，包括：
13.接收相机所采集到的系留平台的图片信息；
14.基于所接收的系留平台的图片信息，获取无人机与系统平台的相对高度信息和航向信息；
15.基于相对高度信息和航向信息，驱动驱动装置调整无人机飞行姿态进行降落；
16.判断无人机与系统平台的相对高度是否大于所设定高度阈值，若是，驱动系留线缆收放装置使得系留线缆保存拉直状态；若否，驱动系留线缆收放装置进行收线，完成无人机的降落。
17.进一步的，基于所接收的系留平台的图片信息，获取无人机与系统平台的相对高度信息；具体为：
18.对系留平台的图片通过棋盘格进行标定，识别红灯和绿灯的特征强度，通过判断红灯与绿灯对应像素点在图像上的位置得到无人机方位；
19.基于灰度重构算法，获取红灯与绿灯在图像中的坐标；
20.基于perspective-n-point算法对比内置的灯光点真实坐标，对世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系和像素坐标系进行坐标变换得到相机位置，即得到无人机相对停机坪高度。
21.进一步的，基于灰度重构算法，获取红灯与绿灯在图像中的坐标；具体为：
22.识别图像红色与绿色得到红光图片imgredlight与绿光图片imggreenlight，基于灰度重心算法获取亮斑的质心，针对亮度不均匀的目标利用极值法获取光强最大的一点g
max
，并确定一个阀值k＝g
max-g；在阈值两边判断大于k的元素，获取其重心位置作为目标的中心；对于m*n大小的图像f，像素的灰度值f
ij
凡是超过阈值k的均参与重心处理，于是重心坐标为:
[0023][0024]
[0025]
其中，
[0026]
即可获取红色特征点坐标maxr1、maxr2，及绿色特征点坐标maxg1、maxg2。
[0027]
进一步的，获取无人机的航向信息，具体为：
[0028]
无人机航向信息，即无人机相对系留平台的角度，设定系留平台的正方向；图像中灯光点数大于等于3；
[0029]
若只有1个绿点，设图像中红灯r1坐标为(x0,y0)，r2为(x1,y1)，无人机相对角度为：
[0030][0031]
若只有1个红点，设图像中绿灯g1坐标为(x1,y1)，g2为(x2,y2)，无人机相对角度为：
[0032][0033]
图像中灯光点数为4：
[0034]
基于perspective-n-point算法，对比四个灯的在世界坐标系的坐标与图像坐标系的坐标，获取旋转矩阵nx，其方向向量为(x,y,z)；
[0035]
无人机相对角度为：
[0036][0037]
进一步的，判断无人机与系统平台的相对高度是否大于所设定高度阈值，若是，驱动系留线缆收放装置使得系留线缆保存拉直状态；具体为：当无人机与系统平台的相对高度大于0.5m时，无人机高度持续下降，上位机发送信号给下位机，下位机驱动系留线缆收放装置使得系留线缆保存拉直状态，但不对无人机进行产生拉力。
[0038]
进一步的，驱动系留线缆收放装置进行收线，完成无人机的降落；具体为：
[0039]
当无人机与系统平台的相对高度小于0.5m时，上位机发送信号给下位机，下位机驱动系留线缆收放装置进行收线，系留线缆收放装置收线的力大于无人机升力使无人机牵连精准降落。
[0040]
一种系留式无人机精准辅助降落系统，包括：
[0041]
接收模块，所述接收模块用于接收相机所采集到的系留平台的图片信息；
[0042]
获取模块，所述获取模块基于所接收的系留平台的图片信息，获取无人机与系统平台的相对高度信息和航向信息；
[0043]
驱动模块，所述驱动模块基于相对高度信息和航向信息，驱动驱动装置调整无人机飞行姿态进行降落；
[0044]
判断模块，所述判断模块用于判断无人机与系统平台的相对高度是否大于所设定阈值，若是，驱动系留线缆收放装置使得系留线缆保存拉直状态；若否，驱动系留线缆收放装置进行收线，完成无人机的降落。
[0045]
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
[0046]
本发明通过相机采集系留平台的图片信息，并发送给上位机进行处理，上位机向动力装置下发指令，控制动力装置的工作状态；下位机电连接上位机，下位机接收上位机所发送的信号，控制系留线缆收放装置的工作状态。本发明结构简单，没有复杂的组件，可显著节约成本。
[0047]
进一步的，本发明基于单目相机获取的图片信息，计算无人机与系统平台的相对高度信息和航向信息，进而在相对高度信息小于高度阈值时，采用系留线缆收放装置对无人机进行牵拉，保证无人机精准降落在预设停机位，可消除单一视觉降落的厘米级误差。
附图说明
[0048]
为了更清楚的说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0049]
图1为本发明的无人机与系留平台示意图；
[0050]
图2为本发明的无人机与系留平台中元器件的连接关系示意图；
[0051]
图3为本发明的无人机与系留平台相对位置及规定方向示意图；
[0052]
图4为相机采集的图像；
[0053]
图5为本发明的系留线缆收放装置图；
[0054]
图6为本发明的系留式无人机精准辅助降落方法流程图；
[0055]
图7为本发明的系留式无人机精准辅助降落系统结构图；
[0056]
图8为本发明所采用的perspective-n-point算法原理图；
[0057]
图9为本发明的自主降落系统框架设计图。
[0058]
其中，1-无人机；2-系留线缆；3-系留平台；4-agv小车；5-第一红灯；6-第一绿灯；7-第二绿灯；8-第二红灯；9-系留线缆收放装置；10-上位机；11-相机；12-动力装置；13-下位机；15-系留平台的电池；16-无人机的电池。
具体实施方式
[0059]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0060]
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0061]
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
[0062]
在本发明实施例的描述中，需要说明的是，若出现术语“上”、“下”、“水平”、“内”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常
摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0063]
此外，若出现术语“水平”，并不表示要求部件绝对水平，而是可以稍微倾斜。如“水平”仅仅是指其方向相对“竖直”而言更加水平，并不是表示该结构一定要完全水平，而是可以稍微倾斜。
[0064]
在本发明实施例的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，若出现术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0065]
下面结合附图对本发明做进一步详细描述：
[0066]
参见图1、图2、图3、图4和图5，本发明公布了一种系留式无人机精准辅助降落装置，包括：无人机1和系留平台3；
[0067]
无人机1包括上位机10、相机11和动力装置12；上位机10分别连接相机11和动力装置12；相机11采集系留平台3的图片信息，并发送给上位机10；上位机10对接收的信息进行处理，并向动力装置12下发指令，控制动力装置12的工作状态；
[0068]
系留平台3包括壳体、系留线缆收放装置9、agv小车4、下位机13和系留线缆2；agv小车4、系留线缆收放装置9和下位机13均位于壳体内部；壳体顶部的中间位置设置有通孔，系留线缆2通过通孔连接无人机1；系留线缆收放装置9连接系留线缆2；下位机13连接系留线缆收放装置9和agv小车4，下位机13电连接上位机10，下位机13接收上位机10所发送的信号，控制系留线缆收放装置9的工作状态。
[0069]
无人机1和系留平台3均包括电池，无人机的电池16连接上位机10、相机11和动力装置12，向上位机10、相机11和动力装置12进行供电；系留平台的电池15连接下位机13、agv小车4和系留线缆收放装置9；向下位机13、agv小车4和系留线缆收放装置9进行供电。下位机13判断系留平台的电池15的电池电量，若小于最低电量，下位机13驱动agv小车4运动到充电处，对系留平台的电池15进行充电。最低电量由人为设定；系留平台的电池15通过系留线缆2向无人机的电池16进行供电。
[0070]
壳体顶部设置有红灯和绿灯；红灯和绿灯均为两个；红灯包括第一红灯5和第一红灯8，绿灯包括第一绿灯6和第二绿灯7；
[0071]
第一红灯5、第二红灯8，第一绿灯6和第二绿灯7均匀设置在通孔的周围；相机11为单目相机。
[0072]
参见图6，本发明公布了一种系留式无人机精准辅助降落方法，包括：
[0073]
s101，接收相机11所采集到的系留平台3的图片信息；
[0074]
s102，基于所接收的系留平台3的图片信息，获取无人机1与系统平台3的相对高度信息和航向信息；
[0075]
s102.1，对系留平台3的图片通过棋盘格进行标定，识别红灯和绿灯的特征强度，通过判断红灯与绿灯对应像素点在图像上的位置得到无人机方位；
[0076]
s102.2，基于灰度重构算法，获取红灯与绿灯在图像中的坐标；
[0077]
识别图像红色与绿色得到红光图片imgredlight与绿光图片imggreenlight，基于灰度重心算法获取亮斑的质心，针对亮度不均匀的目标利用极值法获取光强最大的一点，并确定一个阀值；在阈值两边判断大于的元素，获取其重心位置作为目标的中心；对于m*n大小的图像f，像素的灰度值f
ij
凡是超过阈值的均参与重心处理，于是重心坐标为:
[0078][0079][0080]
其中，
[0081]
即可获取红色特征点坐标maxr1、maxr2，及绿色特征点坐标maxg1、maxg2。
[0082]
s102.3，基于perspective-n-point算法对比内置的灯光点真实坐标，对世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系和像素坐标系进行坐标变换得到相机位置，即得到无人机相对停机坪高度。
[0083]
获取无人机1的航向信息，具体为：
[0084]
无人机航向信息，即无人机相对系留平台(3)的角度，设定系留平台的正方向；图像中灯光点数大于等于3；
[0085]
若只有1个绿点，设图像中红灯r1坐标为(x0,y0)，r2为(x1,y1)，无人机相对角度为：
[0086][0087]
若只有1个红点，设图像中绿灯g1坐标为(x1,y1)，g2为(x2,y2)，无人机相对角度为：
[0088][0089]
图像中灯光点数为4：
[0090]
基于perspective-n-point算法，对比四个灯的在世界坐标系的坐标与图像坐标系的坐标，获取旋转矩阵nx，其方向向量为(x,y,z)；
[0091]
无人机相对角度为：
[0092]
[0093]
s103，基于相对高度信息和航向信息，驱动驱动装置12调整无人机1飞行姿态进行降落。
[0094]
s104，判断无人机1与系统平台3的相对高度是否大于所设定阈值，若是，驱动系留线缆收放装置9使得系留线缆2保存拉直状态；若否，驱动系留线缆收放装置9进行收线，完成无人机的降落。
[0095]
当无人机1与系统平台3的相对高度大于0.5m时，无人机1高度持续下降，上位机10发送信号给下位机13，下位机13驱动系留线缆收放装置9使得系留线缆2保存拉直状态，但不对无人机进行产生拉力。当无人机1与系统平台3的相对高度小于0.5m时，上位机10发送信号给下位机13，下位机13驱动系留线缆收放装置9进行收线，系留线缆收放装置9收线的力大于无人机升力使无人机牵连精准降落。
[0096]
参见图7，本发明公布了一种系留式无人机精准辅助降落系统，包括：
[0097]
接收模块，接收模块用于接收相机11所采集到的系留平台3的图片信息；
[0098]
获取模块，获取模块基于所接收的系留平台3的图片信息，获取无人机1与系统平台3的相对高度信息和航向信息；
[0099]
驱动模块，驱动模块基于相对高度信息和航向信息，驱动驱动装置12调整无人机飞行姿态进行降落；
[0100]
判断模块，判断模块用于判断无人机1与系统平台3的相对高度是否大于所设定阈值，若是，驱动系留线缆收放装置9使得系留线缆2保存拉直状态；若否，驱动系留线缆收放装置9进行收线，完成无人机的降落。
[0101]
实施例：
[0102]
本发明公布了一种系留式无人机精准辅助降落方法，包括如下步骤：
[0103]
步骤s1：无人机底部相机获取停机坪顶部两红两绿小灯图像，传送给上位机；
[0104]
步骤s2：通过视觉算法计算无人机与停机坪相对高度，并计算无人机航向；
[0105]
步骤s3：上位机与飞控通信实现视觉控制无人机调整姿态并降落，同时系留线缆收放装置处于较低力矩收线模式，使线缆时刻保持拉直状态；
[0106]
步骤s4：当视觉控制降落至0.5m高时，切换至系留线缆辅助降落模式，系留线缆收放装置提供大于无人机升力使无人机牵连精准降落。
[0107]
步骤s1，包括：无人机底部单目相机图像实时传输至上位机。
[0108]
步骤s2，包括：
[0109]
步骤s21：对相机图像进行处理，使用棋盘格进行标定，得到处理后的图像，相机图像如图4所示；
[0110]
步骤s22：识别图像红色与绿色得到红光图片imgredlight与绿光图片imggreenlight，灰度重心算法得到亮斑的质心，即针对亮度不均匀的目标(本发明中为光斑)先利用极值法求取光强最大的一点g
max
，然后确定一个阀值k＝g
max-g(参数g取10-20)，在阈值两边判断大于k的元素，求出其重心位置作为目标的中心。对于m*n大小的图像f，像素的灰度f
ij
值凡是超过阈值k的均参与重心处理，于是重心坐标为:
[0111][0112][0113]
其中，
[0114]
用此方法得到红色特征点坐标maxr1、maxr2，及绿色特征点坐标maxg1、maxg2；
[0115]
步骤s23：使用perspective-n-point算法，即已知世界坐标系下n个空间点的真实坐标(本发明中为3-4个空间点)以及这些空间点在图像上的投影，就可得到相机所在的位姿，对比内置的灯光点真实坐标，对世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系进行坐标变换得到相机位置，即得到无人机高度，算法原理如图8所示。
[0116]
步骤s24计算无人机航向，即无人机相对停机坪角度droneorientation，规定正方向如图3所示，分为一下三种情况计算：
[0117]
图像中灯光点数大于等于3：
[0118]
若只有1个绿点，设图像中红灯r1坐标为(x0,y0)，r2为(x1,y1)，无人机相对角度
[0119][0120]
若只有1个红点，设图像中绿灯g1坐标为(x1,y1)，g2为(x2,y2)，无人机相对角度
[0121][0122]
图像中灯光点数为4：
[0123]
使用perspective-n-point算法，对比四个灯的世界坐标与图像坐标求解出旋转矩阵nx，其方向向量为(x,y,z)
[0124]
无人机相对角度
[0125][0126]
步骤s3，包括：当无人机相对高度大于0.5m时，无人机高度持续下降，同时如图5所示系留机构内系留线缆收放装置保持低力矩持续收线。
[0127]
步骤s4中，当无人机高度小于0.5m时系留线缆收放装置切换至高力矩，牵拉无人机使其完全降落，整体框架如图9所示。整个系统架构采用mvc框架和ros框架相结合，最顶层的视图层包含了相机获取的图像的显示，飞机姿态消息的回传显示和用户gui交互的界面。模型层包装了无人机的逻辑上控制，包括位置、速度、姿态控制等操作。控制层包装了通
用的无人机飞控控制层，可以支持与飞控进行相互通信，从而控制无人机。还有一层视觉算法工具集，其中包装了各种视觉算法，视觉算法通过相机获取的图像作为输入，进行视觉处理后把逻辑控制交给模型层然后模型层的输出给控制层实现无人机视觉自动控制。各层之间耦合度低，并依附在ros框架中，各层之间通信交互按照ros的通信机制标准实现。
[0128]
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种系留式无人机精准辅助降落装置，其特征在于，包括：无人机(1)和系留平台(3)；所述无人机(1)包括上位机(10)、相机(11)和动力装置(12)；所述上位机(10)分别连接相机(11)和动力装置(12)；所述相机(11)采集系留平台(3)的图片信息，并发送给上位机(10)；所述上位机(10)对接收的信息进行处理，并向动力装置(12)下发指令，控制动力装置(12)的工作状态；所述系留平台(3)包括壳体、系留线缆收放装置(9)、agv小车(4)；下位机(13)和系留线缆(2)；所述agv小车(4)、系留线缆收放装置(9)和下位机(13)均位于壳体内部；所述壳体顶部的中间位置设置有通孔，所述系留线缆(2)通过通孔连接无人机(1)；所述系留线缆收放装置(9)连接系留线缆(2)；所述下位机(13)连接系留线缆收放装置(9)和agv小车(4)，所述下位机(13)电连接上位机(10)，所述下位机(13)接收上位机(10)所发送的信号，控制系留线缆收放装置(9)的工作状态。2.根据权利要求1所述的系留式无人机精准辅助降落装置，其特征在于，所述无人机(1)和系留平台(3)均包括电池，所述无人机(1)的电池(16)连接上位机(10)、相机(11)和动力装置(12)，向上位机(10)、相机(11)和动力装置(12)进行供电；所述系留平台(3)的电池(15)连接下位机(13)、agv小车(4)和系留线缆收放装置(9)；向下位机(13)、agv小车(4)和系留线缆收放装置(9)进行供电；所述下位机(13)判断系留平台的电池(15)的电池电量，若小于最低电量，下位机(13)驱动agv小车(4)运动到充电处，对系留平台的电池(15)进行充电。3.根据权利要求2所述的系留式无人机精准辅助降落装置，其特征在于，所述壳体顶部设置有红灯和绿灯；所述红灯和绿灯均为两个，所述红灯和绿灯均匀设置在通孔的周围；所述相机(11)为单目相机；所述最低电量由人为设定；所述系留平台的电池(15)通过系留线缆(2)向无人机的电池(16)进行供电。4.一种系留式无人机精准辅助降落方法，其特征在于，包括：接收相机(11)所采集到的系留平台(3)的图片信息；基于所接收的系留平台(3)的图片信息，获取无人机(1)与系统平台(3)的相对高度信息和航向信息；基于相对高度信息和航向信息，驱动驱动装置(12)调整无人机(1)飞行姿态进行降落；判断无人机(1)与系统平台(3)的相对高度是否大于所设定高度阈值，若是，驱动系留线缆收放装置(9)使得系留线缆(2)保存拉直状态；若否，驱动系留线缆收放装置(9)进行收线，完成无人机的降落。5.根据权利要求4所述的系留式无人机精准辅助降落方法，其特征在于，所述基于所接收的系留平台(3)的图片信息，获取无人机(1)与系统平台(3)的相对高度信息；具体为：对系留平台(3)的图片通过棋盘格进行标定，识别红灯和绿灯的特征强度，通过判断红灯与绿灯对应像素点在图像上的位置得到无人机方位；基于灰度重构算法，获取红灯与绿灯在图像中的坐标；基于perspective-n-point算法对比内置的灯光点真实坐标，对世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系和像素坐标系进行坐标变换得到相机位置，即得到无人机相对停机坪高度。6.根据权利要求5所述的系留式无人机精准辅助降落方法，其特征在于，所述基于灰度
重构算法，获取红灯与绿灯在图像中的坐标；具体为：识别图像红色与绿色得到红光图片imgredlight与绿光图片imggreenlight，基于灰度重心算法获取亮斑的质心，针对亮度不均匀的目标利用极值法获取光强最大的一点g
max
，并确定一个阀值k＝g
max-g；在阈值两边判断大于k的元素，获取其重心位置作为目标的中心；对于m*n大小的图像f，像素的灰度值f
ij
凡是超过阈值k的均参与重心处理，于是重心坐标为:为:其中，即可获取红色特征点坐标maxr1、maxr2，及绿色特征点坐标maxg1、maxg2。7.根据权利要求6所述的系留式无人机精准辅助降落方法，其特征在于，所述获取无人机(1)的航向信息，具体为：所述无人机航向信息，即无人机相对系留平台(3)的角度，设定系留平台的正方向；图像中灯光点数大于等于3；若只有1个绿点，设图像中红灯r1坐标为(x0,y0)，r2为(x1,y1)，无人机相对角度为：若只有1个红点，设图像中绿灯g1坐标为(x1,y1)，g2为(x2,y2)，无人机相对角度为：图像中灯光点数为4：基于perspective-n-point算法，对比四个灯的在世界坐标系的坐标与图像坐标系的坐标，获取旋转矩阵nx，其方向向量为(x,y,z)；无人机相对角度为：8.根据权利要求7所述的系留式无人机精准辅助降落方法，其特征在于，所述判断无人机(1)与系统平台(3)的相对高度是否大于所设定高度阈值，若是，驱动系留线缆收放装置(9)使得系留线缆(2)保存拉直状态；具体为：当无人机(1)与系统平台(3)的相对高度大于
0.5m时，无人机(1)高度持续下降，上位机(10)发送信号给下位机(13)，下位机(13)驱动系留线缆收放装置(9)使得系留线缆(2)保存拉直状态，但不对无人机进行产生拉力。9.根据权利要求8所述的系留式无人机精准辅助降落方法，其特征在于，所述驱动系留线缆收放装置(9)进行收线，完成无人机的降落；具体为：当无人机(1)与系统平台(3)的相对高度小于0.5m时，上位机(10)发送信号给下位机(13)，下位机(13)驱动系留线缆收放装置(9)进行收线，系留线缆收放装置(9)收线的力大于无人机升力使无人机牵连精准降落。10.一种系留式无人机精准辅助降落系统，其特征在于，包括：接收模块，所述接收模块用于接收相机(11)所采集到的系留平台(3)的图片信息；获取模块，所述获取模块基于所接收的系留平台(3)的图片信息，获取无人机(1)与系统平台(3)的相对高度信息和航向信息；驱动模块，所述驱动模块基于相对高度信息和航向信息，驱动驱动装置(12)调整无人机飞行姿态进行降落；判断模块，所述判断模块用于判断无人机(1)与系统平台(3)的相对高度是否大于所设定阈值，若是，驱动系留线缆收放装置(9)使得系留线缆(2)保存拉直状态；若否，驱动系留线缆收放装置(9)进行收线，完成无人机的降落。

技术总结
本发明公开了一种系留式无人机精准辅助降落装置、方法及系统，包括：上位机分别与相机及动力装置进行通讯连接；相机采集系留平台的图片信息，并发送给上位机；上位机对接收的信息进行处理，并向动力装置下发控制指令，控制动力装置的工作状态；系留线缆收放装置和下位机均位于壳体内部；壳体顶部的中间位置设置有通孔，系留线缆通过通孔连接无人机；系留线缆收放装置连接系留线缆；下位机连接系留线缆收放装置，同时接收上位机所发送的信号，控制系留线缆收放装置的工作状态。本发明公开了一种在无人机高度小于某高度阈值时采用系留线缆收放装置对无人机进行牵拉的方法，能够保证无人机精准降落在预设停机位，消除单一视觉降落的厘米级误差。的厘米级误差。的厘米级误差。


技术研发人员：陈建林 赖雅婷 李文超 马川 李大卫
受保护的技术使用者：西北工业大学
技术研发日：2022.12.15
技术公布日：2023/6/3