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(xiàng)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(shí)別技術(shù),使用無人機(jī)機(jī)載圖像識(shí)別設(shè)備識(shí)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(duì)位置。
這里我們主要介紹的是無人機(jī)的圖像識(shí)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(shí)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(gè)強(qiáng)對(duì)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(duì)稱(對(duì)稱就無法辨別方向),二維碼的優(yōu)勢(shì)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(duì)比性參照物。
圖像識(shí)別技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)代替人類去處理大量的物理信息。圖像識(shí)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(jì)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)。
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(duì)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(shí)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(shí)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(shí)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(duì)此次識(shí)別并不都是有用的,這個(gè)時(shí)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(shí)別的過程中的非常關(guān)鍵的技術(shù)之一,所以對(duì)這一步的理解是圖像識(shí)別的重點(diǎn)。
分類器設(shè)計(jì)是指通過訓(xùn)練而得到的一種識(shí)別規(guī)則,通過此識(shí)別規(guī)則可以得到一種特征分類,使圖像識(shí)別技術(shù)能夠得到高識(shí)別率。分類決策是指在特征空間中對(duì)被識(shí)別對(duì)象進(jìn)行分類,從而更好地識(shí)別所研究的對(duì)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(shí)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(shí)別場地中的二維碼,通過采集此時(shí)的二維碼(標(biāo)志)與起飛時(shí)的標(biāo)志對(duì)比計(jì)算獲得無人機(jī)和標(biāo)志的相對(duì)位置關(guān)系,將這相對(duì)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(jí)。
這項(xiàng)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(dòng)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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