[發(fā)明專利]一種無人機實時定位信號的傳輸控制方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110877062.0 | 申請日: | 2021-07-31 |
| 公開(公告)號: | CN113639752A | 公開(公告)日: | 2021-11-12 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 王佩;李帥 | 申請(專利權(quán))人: | 北京晟天行科技有限公司 |
| 主分類號: | G01C21/20 | 分類號: | G01C21/20;G01C21/00;G01C21/16 |
| 代理公司: | 北京嘉途睿知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11793 | 代理人: | 彭成 |
| 地址: | 100000 北京市延*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 無人機 實時 定位 信號 傳輸 控制 方法 | ||
本發(fā)明請求保護的一種無人機實時定位信號的傳輸控制方法,用于控制無人機在多地形上空飛行時的定位控制,通過獲取所述無人機在所述多地形上空飛行時的采集圖像,獲取安裝在所述無人機上的多類型傳感器數(shù)據(jù),將多類型傳感器數(shù)據(jù)融合定位,使用蒙特卡羅方法的定位算法構(gòu)建預(yù)測模型,用自適應(yīng)蒙特卡洛定位的輸出結(jié)果匹配采集圖像的特征作為定位系統(tǒng)的定位結(jié)果,采用路徑規(guī)劃算法對無人機進行導航。本發(fā)明涉及的無人機實時定位信號的傳輸控制方法避免了當前無人機定位控制時的圖像精度識別不準確問題,實現(xiàn)了無人機的自主導航功能,無人機啟動時快速確定自身位置,定位算法具有精度高,魯棒性好的優(yōu)點。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及無人機技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種無人機實時定位信號的傳輸控制方法。
背景技術(shù)
無人駕駛飛機簡稱“無人機”,是利用無線電遙控設(shè)備和自備的程序控制裝置操縱的不載人飛機。機上無駕駛艙,但安裝有自動駕駛儀、程序控制裝置、信號采集裝置等設(shè)備。地面、艦艇上或母機遙控站人員通過雷達等設(shè)備,對其進行跟蹤、定位、遙控、遙測和數(shù)字傳輸。可在無線電遙控下像普通飛機一樣起飛或用助推火箭發(fā)射升空,也可由母機帶到空中投放飛行。現(xiàn)有技術(shù)無人機中已存在圖像跟蹤技術(shù),對圖像進行跟蹤來獲取跟蹤內(nèi)容。
同步定位與地圖構(gòu)建(simultaneous localization and mapping,SLAM)技術(shù)是無人機的核心技術(shù)。基于無人機的工作環(huán)境復雜多變的因素,一種穩(wěn)定、高效的SLAM技術(shù)方案在無人機的應(yīng)用中起著決定性作用
現(xiàn)有的SLAM技術(shù)是在無人機實現(xiàn)定位后,再順序執(zhí)行建圖以及回環(huán)檢測等操作,但在較大的場景下(比如幾萬平米的場景),回環(huán)調(diào)整耗時很久,整個過程需要耗費近乎20秒,而由于無人機的定位又需要依賴回環(huán)檢測執(zhí)行完成才能開始,因此,導致無人機無法定位更新。室內(nèi)無人機所面臨的運行環(huán)境是較為緊湊的,并且環(huán)境存在變化。室內(nèi)無人機多使用輪式里程計、IMU、激光雷達等傳感器進行室內(nèi)定位,無法解決動態(tài)環(huán)境定位問題,并且全局定位困難。
發(fā)明內(nèi)容
為解決當前無人機定位時參照因素單一,定位控制不精確的問題,本發(fā)明請求保護一種無人機實時定位信號的傳輸控制方法。
本發(fā)明請求保護的一種無人機實時定位信號的傳輸控制方法,用于控制無人機在多地形上空飛行時的定位控制其特征在于,包括步驟:
S1:獲取所述無人機在所述多地形上空飛行時的采集圖像;
S2:獲取安裝在所述無人機上的多類型傳感器數(shù)據(jù),將多類型傳感器數(shù)據(jù)融合定位;
S3:使用蒙特卡羅方法的定位算法構(gòu)建預(yù)測模型,用自適應(yīng)蒙特卡洛定位的輸出結(jié)果匹配采集圖像的特征作為定位系統(tǒng)的定位結(jié)果;
S4:采用路徑規(guī)劃算法對無人機進行導航。
進一步地,所述S1:獲取所述無人機在所述多地形上空飛行時的采集圖像,具體包括:
S11.進行圖像預(yù)處理,建立噪聲模型,完成空間域濾波和頻域濾波,采用高斯低通濾波加中值濾波;
S12.采用Lucy-Richardision算法執(zhí)行全局運動模糊和局部運動模糊消除;
S13.利用改進的K均值聚類方法對真實框重新進行聚類,以獲取更適合當前數(shù)據(jù)集的錨框;
S14.對卷積層結(jié)構(gòu)進行調(diào)整,基于L1范數(shù)的敏感度分析,并根據(jù)分析結(jié)果進行裁剪。
進一步地,所述S2:獲取安裝在所述無人機上的多類型傳感器數(shù)據(jù),將多類型傳感器數(shù)據(jù)融合定位,具體包括:
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