[發明專利]基于人工智能和圖像處理的無人機動力參數控制系統

在審

• 申請號: 202110355802.4
• 申請日: 2021-04-01
• 公開（公告）號: CN113093799A
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發明（設計）人: 孫俊;桑藍奇;黃海源
• 申請（專利權）人: 孫俊
• 主分類號: G05D1/10
• 分類號: G05D1/10;G05D1/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種基于人工智能和圖像處理的無人機動力參數控制系統，涉及人工智能領域。該系統包括：圖像采集模塊用于獲取場景圖像和剛體點云集；剛體直線獲取模塊用于獲得剛體直線；場景直線獲取模塊用于獲取場景直線；區域像素均方差獲取模塊用于獲取所述目標區域像素均方差和場景區域像素均方差；果凍效應量化模塊用于獲取圖像果凍效應量化指標；調節范圍獲取模塊用于獲得無人機對應的最佳螺距調節范圍和最佳轉速調節范圍；動力參數獲取模塊用于獲取最佳螺距和最佳轉速。該系統從而實現了對無人機螺距和轉速最佳調整方式的自動選取，能夠在消除果凍效應的同時，保證無人機動平衡狀態最佳，飛行姿態平穩。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，具體涉及一種基于人工智能和圖像處理的無人機動力參數控制系統。

背景技術

無人機在飛行過程中，機架、傳感器的震動是不可避免的，當機架或裝置發生共振時，無人機攝像頭采集的圖像將會出現果凍效應，目前針對無人機航拍圖像中的斜拉、扭曲等現象，可通過調整槳效使得飛行工況中的中心振動頻率發生變化，以避免航拍圖像出現果凍效應。但是兩側槳葉升力的微小差異，對無人機會產生很大的影響，造成動平衡異常問題，所以在調整無人機螺距轉速過程中，容易引起螺旋槳氣動不平衡，從而產生震動、噪音等致使圖像果凍效應加劇，還會加速軸承磨損、增加功耗、縮短機械壽命，影響整個飛行器的性能，增加故障概率，嚴重時甚至會造成飛控死機，造成飛行器失控。所以目前在通過調整無人機螺距轉速減小果凍效應時，需要通過人工大量的測試或者實驗才能獲得既能減小果凍效應又能能夠保證無人機螺旋槳動平衡最佳的調整方式。

發明內容

為了解決上述技術問題，本發明的目的在于提供一種基于人工智能和圖像處理的無人機動力參數控制系統，所采用的技術方案具體如下：

本發明一個實施例提供了一種基于人工智能和圖像處理的無人機動力參數控制系統，包括：

圖像采集模塊，用于利用無人機獲取待采集場景中的場景圖像和點云數據集，并提取所述點云數據集中剛體地形所構成的點云集，為剛體點云集；

剛體直線獲取模塊，用于將所述剛體點云集轉化為二維深度圖像，并經圖像處理獲得所述深度圖像中的剛體直線；

場景直線獲取模塊，用于根據任意一條所述剛體直線及其鄰邊區域設置目標區域，并根據所述目標區域獲得場景圖像中對應的場景區域，并對所述場景區域進行直線擬合獲取場景直線；

區域像素均方差獲取模塊，用于將所述深度圖像和所述場景圖像進行歸一化處理，獲取所述目標區域像素均方差和所述場景區域像素均方差；

果凍效應量化模塊，用于根據所述目標區域均方差和所述場景區域均方差以及所述目標區域中的直線和所述場景直線獲取圖像果凍效應量化指標；

調節范圍獲取模塊，用于當所述果凍效應量化指標超出可調整區間時，判定無人機振動異常；否則，將所述果凍效應量化指標輸入神經網絡中，獲得對應的最佳螺距調節范圍和最佳轉速調節范圍；

動力參數獲取模塊，用于根據所述最佳螺距調節范圍和所述最佳轉速調節范圍獲取最佳螺距和最佳轉速，所述最佳螺距和最佳轉速為在螺距最佳調節范圍內和轉速最佳調節范圍內，使螺旋槳動平衡指標最小的螺距和轉速。

優選的，圖像采集模塊包括剛體點云提取單元，所述剛體點云提取單元包括：

閾值處理子單元，用于當所述點云數據集中點云的深度值大于距離閾值時，將該點作為待檢測點云集合；

聚類子單元，用于將所述待檢測點云集合進行聚類分析，獲得多個待檢測點云簇；

深度最大值獲取子單元，用于獲取所述待檢測點云簇中點云的深度值的方差，并標記所述待檢測點云簇中深度值最大值；

剛體點云獲取子單元，用于根據所述最大值設置剛體區間，當所述剛體區間中點云數量大于數量閾值時，認定為剛體點云集。