一种空地协同作业系统及其定位方法技术方案

本发明专利技术公开了一种空地协同作业系统，包括：无人车，通过在地面上的移动构建目标场景的三维地图，并实时定位自身在三维地图的地图坐标系下的位姿；无人机，用于对作业目标进行作业；数据采集器，用于获取无人机与无人车的第一相对位姿以及作业目标与无人车的第二相对位姿；数据处理器，与无人车、无人机以及数据采集器均相连，用于根据无人车在地图坐标系下的位姿、第一相对位姿以及第二相对位姿，得到无人机与作业目标的第三相对位姿，并将第三相对位姿发送至无人机，以使无人机根据第三相对位姿调整位姿至预设作业范围内。该空地协同作业系统通过无人车协助无人机在目标场景中精确定位。本发明专利技术还公开了一种上述空地协同作业系统的定位方法。

A Space-Ground Cooperative Work System and Its Location Method

【技术实现步骤摘要】
一种空地协同作业系统及其定位方法
本专利技术涉及多机器人系统
，更具体地说，涉及一种空地协同作业系统。此外，本专利技术还涉及一种上述空地协同作业系统的定位方法。
技术介绍
随着无人机技术的发展，利用无人机代替作业人员在三维复杂环境下进行作业，对减少经济成本、减轻劳动强度以及降低作业人员在执行工作任务时的安全风险具有重要意义，成为本领域技术人员研究的一个热点。现有技术中的无人机，主要用来执行侦查、巡检等沿特定路线的非接触性任务，因此，对无人机的定位精度要求并不高。但是，在执行复杂的空中作业任务时，尤其是接触性任务，无人机上搭载的作业装置进行接触式作业时会受到反作用力，而且作业装置的有效作业范围有限，识别作业目标的机载摄像头也会受到焦距和视野的限制，无人机必须要不断的调整姿态，以保证其在能够顺利执行作业任务的合适范围之内，因此，无人机在场景中的精确定位尤其重要。目前，无人机在空中作业时，主要采用GPS、惯性导航系统(inertianavigationsystem，INS)或载波相位差分技术(Real-timekinematic，RTK)等定位技术进行定位。然而，GPS定位容易受到电磁干扰，而且GPS数据的更新频率一般在1Hz-2Hz，定位精度一般在米级，单纯的依赖GPS并不能满足无人机空中作业的需求；而INS定位会随着时间的增加存在漂移误差；RTK定位技术成本较高，在固定基站没有覆盖的范围内需要配备移动基准站，并且需要GPS数据的支持。因此，如何使无人机获得自身在场景中的精确位置，是目前本领域技术人员亟待解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的是提供一种空地协同作业系统及其定位方法，通过无人车协助无人机在目标场景中精确定位，实现无人机与无人车的协同工作，即使是在无人机的自身视野存在盲区，无法观测到作业目标时，也能够实现无人机的精确定位，满足无人机对作业目标执行作业任务的需求。为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种空地协同作业系统，包括：无人车，通过在地面上的移动构建目标场景的三维地图，并实时定位自身在所述三维地图的地图坐标系下的位姿；无人机，用于对作业目标进行作业；数据采集器，用于获取所述无人机与所述无人车的第一相对位姿以及所述作业目标与所述无人车的第二相对位姿；数据处理器，与所述无人车、所述无人机以及所述数据采集器均相连，用于根据所述无人车在所述地图坐标系下的位姿、所述第一相对位姿以及所述第二相对位姿，得到所述无人机与所述作业目标的第三相对位姿，并将所述第三相对位姿发送至所述无人机，以使所述无人机根据所述第三相对位姿调整位姿至预设作业范围内。优选地，所述数据采集器包括：第一相对位姿获取模块，用于获取所述第一相对位姿；第二相对位姿获取模块，用于获取所述第二相对位姿。优选地，所述第一相对位姿获取模块包括视觉特征标识和定位传感器，所述定位传感器用于检测所述视觉特征标识以获得所述第一相对位姿，所述定位传感器与数据处理器相连；所述视觉特征标识设置在所述无人车和所述无人机中的一者上；所述定位传感器设置在所述无人车和所述无人机中的另一者上。优选地，所述第二相对位姿获取模块包括：设于所述无人机的作业传感器，用于当所述作业目标在其视野范围内时获取所述作业目标的图像；图像处理器，与所述作业传感器相连，用于根据所述作业目标的图像获取所述作业目标在所述作业传感器的坐标系下的第四相对位姿，所述图像处理器与所述数据处理器相连；所述数据处理器还用于根据所述第一相对位姿和所述第四相对位姿，得到所述第二相对位姿。优选地，所述无人车设有用于获取所述目标场景的基础环境信息的激光雷达传感器和用于测量所述无人车的里程的里程计，所述激光雷达传感器和所述里程计分别与所述无人车的车载主控制器相连，以使所述车载主控制器根据所述基础环境信息和所述里程对所述目标场景构建所述三维地图，并获得所述无人车在所述地图坐标系下的位姿。优选地，所述无人机设有用于获取所述激光雷达传感器视野盲区内的补充环境信息的建图传感器，所述建图传感器与所述车载主控制器相连，以使所述车载主控制器根据所述基础环境信息、所述里程和所述补充环境信息对所述目标场景构建所述三维地图。优选地，所述定位传感器和所述建图传感器为同一个视觉传感器。一种空地协同作业系统的定位方法，应用于上述任意一种空地协同作业系统，包括：利用无人车构建目标场景的三维地图并获取所述无人车自身在所述三维地图的地图坐标系下的位姿；利用数据采集器获取所述无人车与无人机的第一相对位姿，并利用所述数据采集器获取作业目标与所述无人车的第二相对位姿；利用数据处理器根据所述无人车在所述地图坐标系下的位姿、所述第一相对位姿以及所述第二相对位姿，得到所述无人机与所述作业目标的第三相对位姿，并将所述第三相对位姿发送至所述无人机，以使所述无人机根据所述第三相对位姿调整位姿至预设作业范围内。优选地，所述利用无人车构建目标场景的三维地图并获取所述无人车自身在所述三维地图的地图坐标系下的位姿，包括：利用所述无人车的里程计测量所述无人车的里程信息；利用所述无人车的激光雷达传感器获取所述目标场景的基础环境信息；利用所述无人车的车载主控制器根据所述里程信息和所述基础环境信息，采用Gmapping算法构建所述目标场景的所述三维地图，并获取所述无人车在所述地图坐标系下的位姿。优选地，所述利用无人车构建目标场景的三维地图并获取所述无人车自身在所述三维地图的地图坐标系下的位姿，包括：利用所述无人车的里程计测量所述无人车的里程信息；利用所述无人车的激光雷达传感器获取所述目标场景的基础环境信息；利用所述无人机的建图传感器获取所述激光雷达传感器视野盲区内的补充环境信息；利用所述无人车的车载主控制器根据所述里程信息、所述基础环境信息和所述补充环境信息，采用Gmapping算法构建所述目标场景的所述三维地图，并获取所述无人车在所述地图坐标系下的位姿。优选地，所述利用数据采集器获取所述无人车与无人机的第一相对位姿，包括：利用所述无人车和所述无人机中的一者上搭载的定位传感器检测所述无人车和所述无人机中的另一者上设置的视觉特征标识；其中，所述视觉特征标识为AprilTag标识；利用所述定位传感器，采用AprilTag识别算法，对所述定位传感器获取的含有所述视觉特征标识的图像进行处理，得到所述视觉特征标识在所述定位传感器的坐标系下的位姿；利用所述数据处理器根据所述定位传感器在所述无人机的无人机坐标系下的位姿、所述视觉特征标识在所述无人车的无人车坐标系下的位姿、以及所述视觉特征标识在所述定位传感器的坐标系下的位姿，得到所述第一相对位姿；或者，利用所述数据处理器根据所述定位传感器在所述无人车的无人车坐标系下的位姿、所述视觉特征标识在所述无人机的无人机坐标系下的位姿、以及所述视觉特征标识在所述定位传感器的坐标系下的位姿，得到所述第一相对位姿。优选地，所述利用所述数据采集器获取作业目标与所述无人车的第二相对位姿，包括：利用所述无人机上搭载的作业传感器获取所述作业目标的图像；利用与所述作业传感器建立有数据连接的图像处理器，根据所述作业目标的图像获取所述作业目标在所述作业传感器的坐标系下的第四相对位姿；利用所述数据处理器根据所述第四相对位姿和所述第一相对位姿，通过空间坐本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种空地协同作业系统，其特征在于，包括：无人车(1)，通过在地面上的移动构建目标场景的三维地图，并实时定位自身在所述三维地图的地图坐标系下的位姿；无人机(2)，用于对作业目标(5)进行作业；数据采集器(3)，用于获取所述无人机(2)与所述无人车(1)的第一相对位姿以及所述作业目标(5)与所述无人车(1)的第二相对位姿；数据处理器(4)，与所述无人车(1)、所述无人机(2)以及所述数据采集器(3)均相连，用于根据所述无人车(1)在所述地图坐标系下的位姿、所述第一相对位姿以及所述第二相对位姿，得到所述无人机(2)与所述作业目标(5)的第三相对位姿，并将所述第三相对位姿发送至所述无人机(2)，以使所述无人机(2)根据所述第三相对位姿调整位姿至预设作业范围内。

【技术特征摘要】
1.一种空地协同作业系统，其特征在于，包括：无人车(1)，通过在地面上的移动构建目标场景的三维地图，并实时定位自身在所述三维地图的地图坐标系下的位姿；无人机(2)，用于对作业目标(5)进行作业；数据采集器(3)，用于获取所述无人机(2)与所述无人车(1)的第一相对位姿以及所述作业目标(5)与所述无人车(1)的第二相对位姿；数据处理器(4)，与所述无人车(1)、所述无人机(2)以及所述数据采集器(3)均相连，用于根据所述无人车(1)在所述地图坐标系下的位姿、所述第一相对位姿以及所述第二相对位姿，得到所述无人机(2)与所述作业目标(5)的第三相对位姿，并将所述第三相对位姿发送至所述无人机(2)，以使所述无人机(2)根据所述第三相对位姿调整位姿至预设作业范围内。2.根据权利要求1所述的空地协同作业系统，其特征在于，所述数据采集器(3)包括：第一相对位姿获取模块，用于获取所述第一相对位姿；第二相对位姿获取模块，用于获取所述第二相对位姿。3.根据权利要求2所述的空地协同作业系统，其特征在于，所述第一相对位姿获取模块包括视觉特征标识(11)和定位传感器，所述定位传感器用于检测所述视觉特征标识(11)以获得所述第一相对位姿，所述定位传感器与数据处理器(4)相连；所述视觉特征标识(11)设置在所述无人车(1)和所述无人机(2)中的一者上；所述定位传感器设置在所述无人车(1)和所述无人机(2)中的另一者上。4.根据权利要求3所述的空地协同作业系统，其特征在于，所述第二相对位姿获取模块包括：设于所述无人机(2)的作业传感器，用于当所述作业目标(5)在其视野范围内时获取所述作业目标(5)的图像；图像处理器，与所述作业传感器相连，用于根据所述作业目标(5)的图像获取所述作业目标(5)在所述作业传感器的坐标系下的第四相对位姿，所述图像处理器与所述数据处理器(4)相连；所述数据处理器(4)还用于根据所述第一相对位姿和所述第四相对位姿，得到所述第二相对位姿。5.根据权利要求3或4所述的空地协同作业系统，其特征在于，所述无人车(1)设有用于获取所述目标场景的基础环境信息的激光雷达传感器(12)和用于测量所述无人车(1)的里程的里程计，所述激光雷达传感器(12)和所述里程计分别与所述无人车(1)的车载主控制器相连，以使所述车载主控制器根据所述基础环境信息和所述里程对所述目标场景构建所述三维地图，并获得所述无人车(1)在所述地图坐标系下的位姿。6.根据权利要求5所述的空地协同作业系统，其特征在于，所述无人机(2)设有用于获取所述激光雷达传感器(12)视野盲区内的补充环境信息的建图传感器，所述建图传感器与所述车载主控制器相连，以使所述车载主控制器根据所述基础环境信息、所述里程和所述补充环境信息对所述目标场景构建所述三维地图。7.根据权利要求6所述的空地协同作业系统，其特征在于，所述定位传感器和所述建图传感器为同一个视觉传感器。8.一种空地协同作业系统的定位方法，其特征在于，应用于权利要求1-7任一项所述的空地协同作业系统，包括：利用无人车(1)构建目标场景的三维地图并获取所述无人车(1)自身在所述三维地图的地图坐标系下的位姿；利用数据采集器(3)获取所述无人车(1)与无人机(2)的第一相对位姿，并利用所述数据采集器(3)获取作业目标(5)与所述无人车(1)的第二相对位姿；利用数据处理器(4)根据所述无人车(1)在所述地图坐标系下的位姿、所述第一相对位姿以及所述第二相对位姿，得到所述无人机(2)与所述作业目标(5)的第三相对位姿，并将所述第三相对位姿发送至所述无人机(2)，以使所述无人机(2)根据所述第三相对位姿调整位姿至预设作业范围内。9.根据权利要求8所述的空地协同作业系统的定位方法，其特征在于，所述利用无人车(...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐彬，王利辉，黄逍遥，项昌乐，马罡，甄鹏飞，邢志强，
申请(专利权)人：酷黑科技北京有限公司，北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京,11