一种基于图像处理的无人机定位方法技术

本发明专利技术涉及一种基于图像处理的无人机定位方法，包括步骤：设降落地标为同心圆与三角形的结合体，其中三角形的顶点与同心圆的圆心重合；在无人机上搭载摄像头与超声波测距装置；将无人机获取的降落地标图像进行预处理，提取图像边缘轮廓，进行椭圆拟合，计算同心圆标识中心点；将降落地标的内圆设置为感兴趣区域，只对感兴趣区域内图像进行处理，通过Harris角点检测提取三角形三个角点，并计算方向角；获取超声波测距装置获取的无人机高度信息和图像处理获取的降落地标中心点信息，并将像素坐标系转换为摄像机坐标，获取无人机与降落地标的实际相对空间位置方向关系。本发明专利技术能够帮助无人机实现准确的定位。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像处理的无人机定位方法
本专利技术涉及无人机定位导航
，特别是一种基于图像处理的无人机定位方法。
技术介绍
随着无人机的推广、视觉算法的应用以及导航技术和无线通信技术的发展，电网公司也开始使用无人机辅助巡线。由于无人机在进行线路巡检时不受地形的影响，收集图像信息更为灵活，因此其实现难度相对较低，成本也易于进行控制。无人机上往往搭载高清摄像机、红外成像仪等光学器材代替人工采集线路信息，而工作人员只需在地面分析图像数据便可实现对线路故障的判别，极大提升巡线效率和节省了巡线成本。然而，无人机的续航能力较弱，巡线范围受限。据统计，无人机在电力巡线中续航时间仅为20～30分钟，巡检范围也只有7公里。这样的巡检范围对于分布如此广泛的电力系统而言，只适用于特定区域巡检，依旧难以深入到偏远地区，无法做到全天候巡检。因此要提升无人机巡检范围，需研究无人机自主定点着陆技术，引导无人机在巡线途中自主着陆到充电停机坪上，自行充电，从而实现无人机自主飞行，达到持续运作的目标。众所周知，广泛使用的定位方法主要是基于全球卫星定位系统(GPS)的定位方法，然而GPS的误差还不能满足无人机精准着陆要求，仅仅依靠GPS定位偏差较大，极可能造成无人机坠毁，造成经济损失，因此准确且可靠的视觉算法辅助无人机实现精准定点着陆显得十分必要。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的是提出一种基于图像处理的无人机定位方法，能够帮助无人机实现准确的定位。本专利技术采用以下方案实现：一种基于图像处理的无人机定位方法，包括以下步骤：设降落地标为同心圆与三角形的结合体，其中三角形的顶点与同心圆的圆心重合；在无人机上搭载摄像头与超声波测距装置；将无人机获取的降落地标图像进行预处理，提取图像边缘轮廓，进行椭圆拟合，计算同心圆标识中心点；将降落地标的内圆设置为感兴趣区域，只对感兴趣区域内图像进行处理，通过Harris角点检测提取三角形三个角点，并计算方向角；获取超声波测距装置获取的无人机高度信息和图像处理获取的降落地标中心点信息，并将像素坐标系转换为摄像机坐标，获取无人机与降落地标的实际相对空间位置方向关系。进一步地，所述摄像头安装在无人机底部两轴云台的下方，所述超声波测距装置与摄像头的光心同一水平位置设置。进一步地，所述将无人机获取的降落地标图像进行预处理，提取图像边缘轮廓具体包括以下步骤：步骤S11：使用颜色分割对图像进行目标提取，减少复杂背景的干扰；设定像素点应该满足的RGB区间，并对图像中降落地标进行分割提取；步骤S12：将步骤S11处理后的图像进行灰度化处理与滤波；步骤S13：对步骤S12处理后的图像进行边缘检测和自适应二值化；步骤S14：进行轮廓提取，以查找图像中的闭合轮廓。进一步地，所述进行椭圆拟合，计算同心圆标识中心点具体包括以下步骤：步骤S21：进行轮廓的筛选，剔除轮廓点数少于阈值的轮廓；步骤S22：对降落地标同心圆轮廓进行椭圆拟合；步骤S23：判断两个椭圆是否存在相同中心点的并且外径与内径比为设定的比例，若是，则通过拟合的椭圆方程计算同心椭圆的中心坐标，由此得到无人机所在水平位置的图像中心与降落地标中心的像素差，再通过坐标转换计算无人机与降落地标的相对位置。进一步地，所述将降落地标的内圆设置为感兴趣区域，只对感兴趣区域内图像进行处理，通过Harris角点检测提取三角形三个角点，并计算方向角具体包括以下步骤：步骤S31：将降落地标的内圆包围的区域为感兴趣区域；步骤S32：在此感兴趣区域进行Harris角点检测，提取图像中三角形的三个角点像素坐标，其中三角形的顶点与内圆的中心点重合，由此判断出剩余三角形两个端点坐标，两端点中心指向顶点的向量为指定的无人机降落的方向。进一步地，所述获取超声波测距装置获取的无人机高度信息和图像处理获取的降落地标中心点信息，并将像素坐标系转换为摄像机坐标，获取无人机与降落地标的实际相对空间位置方向关系。具体包括以下步骤：步骤S41：定义三个坐标系如下：图像坐标系：为OXY平面，用以表示空间点在成像平面的投影的平面位置，图像坐标系的点以(x，y)表示；摄像机坐标系：为三维坐标系，以成像平面的中心点为原点，X轴与Y轴的方向与图像坐标系OXY平面中的X轴、Y轴方向相同，Z轴的方向沿着摄像机主光轴方向，摄像机坐标系用以表示空间目标在以摄像机中心为原点的相对三维空间位置，摄像机坐标系的点以(xc，yc，zc)来表示；其中，主光轴为过摄像机光心，并垂直于成像平面的直线；像素坐标系：像素坐标系所在平面与图像坐标系重合，坐标原点在图像左上角位置，U轴和V轴的方向分别与X轴和Y轴的方向相同，像素坐标系的点以(u，v)来表示；步骤S42：通过相似三角形的关系得到摄像机坐标系与像素坐标系之间的坐标转换关系：式中，f表示摄像机焦距；步骤S43：设像素坐标系中心点的坐标为(u0,v0)，则图像坐标系和像素坐标系实现以下转换：式中，dx、dy为单位像素在U轴、V轴对应的实际尺寸，简称像元尺寸；步骤S44：通过矩阵形式表示出摄像机坐标系与像素坐标系之间的转换关系：将上式简化为：zc*m'＝A*I*M'；式中，A表示摄像机的内参数矩阵，由摄像机标定获取；I为单位矩阵；m代表像素坐标系的坐标，M表示摄像机坐标系的坐标；则已知zc与摄像机的内参数，由上式实现像素坐标与摄像机坐标的转换，通过坐标转换得到降落标志在摄像机坐标系下的三维坐标；其中，超声波测距装置设于摄像机光心同一水平处，由于采用两轴云台，使摄像机的摄像头始终保持主光轴垂直于地面，因此通过超声波测距装置直接获取zc的值。与现有技术相比，本专利技术有以下有益效果：本专利技术所提出基于图像处理的无人机定位方法采用图像处理技术，只需通过摄像头与超声波采集信息，无需采集大量数据，计算简易、运算快速、定位准确，可用于实现对无人机的定位。附图说明图1为本专利技术实施例的降落地标示意图。图2为本专利技术实施例的摄像机数学模型示意图。图3为本专利技术实施例的像素坐标系示意图。图4为本专利技术实施例的无人机自主电网巡线系统运作示意图；图5为本专利技术实施例的无人机自主着陆导航系统组成框图；图6为本专利技术实施例的无人机自主导航着陆流程图；图7为本专利技术实施例的无人机视觉算法每帧消耗时间；图8为本专利技术实施例的飞行位移偏差曲线。具体实施方式下面结合附图及实施例对本专利技术做进一步说明。应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像处理的无人机定位方法，其特征在于，包括以下步骤：/n设降落地标为同心圆与三角形的结合体，其中三角形的顶点与同心圆的圆心重合；在无人机上搭载摄像头与超声波测距装置；/n将无人机获取的降落地标图像进行预处理，提取图像边缘轮廓，进行椭圆拟合，计算同心圆标识中心点；/n将降落地标的内圆设置为感兴趣区域，只对感兴趣区域内图像进行处理，通过Harris角点检测提取三角形三个角点，并计算方向角；/n获取超声波测距装置获取的无人机高度信息和图像处理获取的降落地标中心点信息，并将像素坐标系转换为摄像机坐标，获取无人机与降落地标的实际相对空间位置方向关系。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的无人机定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
设降落地标为同心圆与三角形的结合体，其中三角形的顶点与同心圆的圆心重合；在无人机上搭载摄像头与超声波测距装置；
将无人机获取的降落地标图像进行预处理，提取图像边缘轮廓，进行椭圆拟合，计算同心圆标识中心点；
将降落地标的内圆设置为感兴趣区域，只对感兴趣区域内图像进行处理，通过Harris角点检测提取三角形三个角点，并计算方向角；
获取超声波测距装置获取的无人机高度信息和图像处理获取的降落地标中心点信息，并将像素坐标系转换为摄像机坐标，获取无人机与降落地标的实际相对空间位置方向关系。


2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的无人机定位方法，其特征在于，所述摄像头安装在无人机底部两轴云台的下方，所述超声波测距装置与摄像头的光心同一水平位置设置。


3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的无人机定位方法，其特征在于，所述将无人机获取的降落地标图像进行预处理，提取图像边缘轮廓具体包括以下步骤：
步骤S11：使用颜色分割对图像进行目标提取，减少复杂背景的干扰；设定像素点应该满足的RGB区间，并对图像中降落地标进行分割提取；
步骤S12：将步骤S11处理后的图像进行灰度化处理与滤波；
步骤S13：对步骤S12处理后的图像进行边缘检测和自适应二值化；
步骤S14：进行轮廓提取，以查找图像中的闭合轮廓。


4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的无人机定位方法，其特征在于，所述进行椭圆拟合，计算同心圆标识中心点具体包括以下步骤：
步骤S21：进行轮廓的筛选，剔除轮廓点数少于阈值的轮廓；
步骤S22：对降落地标同心圆轮廓进行椭圆拟合；
步骤S23：判断两个椭圆是否存在相同中心点的并且外径与内径比为设定的比例，若是，则通过拟合的椭圆方程计算同心椭圆的中心坐标，由此得到无人机所在水平位置的图像中心与降落地标中心的像素差，再通过坐标转换计算无人机与降落地标的相对位置。


5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的无人机定位方法，其特征在于，所述将降落地标的内圆设置为感兴趣区域，只对感兴趣区域内图像进行处理，通过Harris角点检测提取三角形三个角点，并计算方向角具体包括以下步骤：
步骤S31：将降落地标的内圆包围的区域为感兴趣...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈俊杰，产焰萍，陈凌睿，叶东华，林毅斌，柳杨，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司漳州供电公司，国网福建省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35