本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域、自動(dòng)控制領(lǐng)域、機(jī)器人領(lǐng)域，具體涉及一種用于無(wú)人機(jī)精準(zhǔn)著陸等控制操作的地標(biāo)設(shè)計(jì)及檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

近年來(lái)，隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的發(fā)展，無(wú)人機(jī)精準(zhǔn)識(shí)別地標(biāo)并著陸有著廣泛的應(yīng)用，尤其是著陸在移動(dòng)平臺(tái)(如艦艇、大型車輛)和狹窄區(qū)域(如城市、工廠)等。視覺(jué)導(dǎo)航具有精度高、體積小、信息量大、無(wú)源性和信息豐富等優(yōu)點(diǎn)。將視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用于無(wú)人機(jī)的精準(zhǔn)定位，具有很大的研究意義和發(fā)展空間。目前的無(wú)人機(jī)導(dǎo)航多基于gps及慣性組件，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)定位誤差隨時(shí)間而增大，民用gps導(dǎo)航的精度低，同時(shí)無(wú)法適應(yīng)室內(nèi)等gps信號(hào)弱的地方。結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，應(yīng)用自然地標(biāo)或者人工地標(biāo)可以有效實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)自主精準(zhǔn)著陸。而針對(duì)無(wú)人機(jī)的地標(biāo)設(shè)計(jì)及應(yīng)用大多基于單一特征的檢測(cè)方法，應(yīng)對(duì)無(wú)人機(jī)可能面臨的復(fù)雜環(huán)境，圖像噪聲更為強(qiáng)烈，難以具備普適性；抑或地標(biāo)設(shè)計(jì)和視覺(jué)算法較為復(fù)雜，不便于無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)處理，增加了對(duì)硬件的要求和控制無(wú)人機(jī)精準(zhǔn)著陸的約束條件。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種用于無(wú)人機(jī)精準(zhǔn)著陸的多特征信息地標(biāo)檢測(cè)方法，該地標(biāo)形狀簡(jiǎn)單、區(qū)分度高、特征信息多，可適用于多種復(fù)雜環(huán)境，同時(shí)配合相應(yīng)的識(shí)別及姿態(tài)解算算法，可協(xié)助無(wú)人機(jī)快速有效識(shí)別地標(biāo)并實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)姿態(tài)信息的準(zhǔn)確解算，為實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)精準(zhǔn)著陸等控制操作提供重要信息。

本發(fā)明的技術(shù)方案是：

1.一種用于無(wú)人機(jī)精準(zhǔn)著陸的多特征信息地標(biāo)檢測(cè)方法，包括多特征地標(biāo)的設(shè)計(jì)方法以及相應(yīng)的高效檢測(cè)算法，包括輪廓層次信息、幾何位置信息、顏色信息、投影不變量多種特征信息構(gòu)成地標(biāo)的識(shí)別、判斷及定位方法，實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)的實(shí)時(shí)定位并輔助無(wú)人機(jī)著落。

2.地標(biāo)圖案由具有嵌套關(guān)系的圓和圓環(huán)組成，外層大圓環(huán)確定地標(biāo)的興趣區(qū)域，大圓環(huán)內(nèi)部設(shè)置四個(gè)實(shí)心圓，這構(gòu)成地標(biāo)的輪廓層次信息；有一個(gè)實(shí)心圓位于外圓環(huán)中心，其他三個(gè)實(shí)心圓按照一定角度和距離環(huán)繞在外圓環(huán)中心，構(gòu)成幾何位置信息；四個(gè)實(shí)心圓填充不同的顏色，色彩的特定分布作為顏色信息；其中兩個(gè)實(shí)心圓距離外圓環(huán)圓心長(zhǎng)度相同，這兩個(gè)實(shí)心圓圓心與外圓環(huán)圓心連接的兩條直線與外圓環(huán)交點(diǎn)形成兩個(gè)的交比值，作為投影不變量。

3.高效檢測(cè)算法輔助無(wú)人機(jī)著落方法包含以下幾個(gè)步驟：

(3.1)將攝像機(jī)拍攝到的圖片進(jìn)行灰度化，得到灰度圖片，為克服光照對(duì)地標(biāo)的影響，對(duì)地標(biāo)進(jìn)行歸一化操作，將灰度圖片的像素值范圍轉(zhuǎn)換到0～255之間得到標(biāo)準(zhǔn)化的灰度圖片；

(3.2)運(yùn)用canny邊緣檢測(cè)算法對(duì)步驟(3.1)得到的標(biāo)準(zhǔn)化灰度圖片進(jìn)行邊緣檢測(cè)，進(jìn)行輪廓提取進(jìn)而得到帶有輪廓信息的輪廓圖片；在實(shí)際操作中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)?shù)貥?biāo)距離較遠(yuǎn)時(shí)，輪廓中地標(biāo)的邊沿可能出現(xiàn)了斷裂的情況，此時(shí)，需要在輪廓檢測(cè)前對(duì)輪廓進(jìn)行形態(tài)學(xué)膨脹；

(3.3)梳理上述步驟中得到的地標(biāo)輪廓的層次信息，包括父輪廓，子輪廓，前輪廓，后輪廓信息并保存成兩個(gè)線性表，用vector<contours>存儲(chǔ)輪廓信息，用vector<vec4i>存儲(chǔ)輪廓的層次信息；

(3.4)線性遍歷輪廓信息表vector<vec4i>,對(duì)于表中的每一個(gè)輪廓，查看它的所有子輪廓的個(gè)數(shù)，并將子輪廓個(gè)數(shù)為4的輪廓信息保留下來(lái)作為候選地標(biāo)信息；

(3.5)對(duì)于步驟(3.4)得到的輪廓信息，首先對(duì)輪廓進(jìn)行橢圓檢測(cè)，排除那些不是橢圓的候選輪廓，對(duì)于剩下的輪廓，通過(guò)檢測(cè)內(nèi)部輪廓的相對(duì)大小判斷是否為真正的地標(biāo)輪廓；首先計(jì)算子輪廓的方差v，計(jì)算公式為式中，numi為第i個(gè)子輪廓的點(diǎn)數(shù)；其次設(shè)置閾值，當(dāng)子輪廓方差小于方差時(shí)，認(rèn)為這是進(jìn)一步的候選地標(biāo)輪廓；選擇適當(dāng)?shù)拈撝?子輪廓半徑為r時(shí)，設(shè)置方差閾值為：

(3.6)如果步驟(3.5)已經(jīng)沒(méi)有候選輪廓，則退出到下面步驟(3.8)，如果有一個(gè)輪廓，則提取子輪廓的中點(diǎn)坐標(biāo)，并且將它們按照相對(duì)位置和顏色進(jìn)行排序；

(3.7)求取相應(yīng)直線與外輪廓圓的交點(diǎn)以形成并計(jì)算交比值；并檢驗(yàn)地標(biāo)是否滿足交比不變性；如果存在多個(gè)候選輪廓，則滿足交比不變性且誤差最小的作為地標(biāo)；

(3.8)按照顏色順序輸出子輪廓的中點(diǎn)坐標(biāo)，子輪廓的中點(diǎn)坐標(biāo)可以通過(guò)公式求得，輪廓由n像素點(diǎn)構(gòu)成，其中xi為第i點(diǎn)的圖像橫坐標(biāo)、yi為縱坐標(biāo)，為中點(diǎn)坐標(biāo)；最后通過(guò)投影變換求解方程組，就可以求解出無(wú)人機(jī)相對(duì)于地標(biāo)的位置信息；

(3.9)根據(jù)求解的無(wú)人機(jī)相對(duì)位置以及姿態(tài)傳感器的數(shù)據(jù)對(duì)無(wú)人機(jī)姿態(tài)做進(jìn)一步解算，得到最優(yōu)估計(jì)的姿態(tài)位置信息并反饋至飛行控制系統(tǒng)以協(xié)助飛行控制系統(tǒng)做下一步控制決策。

本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)與積極效果是：

1.應(yīng)用視覺(jué)技術(shù)，有效彌補(bǔ)gps精度差或信號(hào)弱以及慣性導(dǎo)航定位誤差隨時(shí)間增大的不足，適用環(huán)境廣泛；

2.地標(biāo)具備輪廓層次、顏色和幾何不變量等多特征，可有效應(yīng)對(duì)無(wú)人機(jī)可能面臨的圖像噪聲更為強(qiáng)烈的復(fù)雜環(huán)境；

3.高效識(shí)別算法配合特征多且圖案簡(jiǎn)單、區(qū)分度高的地標(biāo)，可快速且準(zhǔn)確識(shí)別地標(biāo)，完成姿態(tài)解算，為實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)精準(zhǔn)著陸等控制操作提供重要信息；

4.地標(biāo)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)潔，檢測(cè)算法執(zhí)行快速，對(duì)硬件條件要求較低，亦可配合無(wú)人機(jī)完成著陸外其他任務(wù)及適用于移動(dòng)機(jī)器人定位等。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明的多特征信息地標(biāo)示意圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)例的地標(biāo)具體圖示；

圖3為本發(fā)明的檢測(cè)算法流程圖；

圖4為本發(fā)明的配合檢測(cè)算法各部分的地標(biāo)圖示。

具體實(shí)施方式

以下以設(shè)計(jì)適用于小型四旋翼無(wú)人機(jī)精準(zhǔn)著落為例，具體闡述多特征地標(biāo)的設(shè)計(jì)方法及高效檢測(cè)算法，具體內(nèi)容如下：

1.多特征的地標(biāo)圖案，圖案見(jiàn)附圖1，設(shè)計(jì)步驟包括以下子步驟：

1.1確定地標(biāo)圖案的尺寸和形狀：根據(jù)無(wú)人機(jī)應(yīng)用環(huán)境及自身尺寸合理設(shè)定地標(biāo)圖案的尺寸。以室內(nèi)小型四旋翼無(wú)人機(jī)的應(yīng)用背景，以及機(jī)載560×480分辨率的攝像機(jī)為例，我們選取半徑為25厘米的外圍。一般選取地標(biāo)尺寸稍大于無(wú)人機(jī)尺寸的2倍，及外圓環(huán)半徑r約為無(wú)人機(jī)旋翼半徑的1.5～3倍。外圓環(huán)的寬度d一般為半徑的1/20，這里為1.25厘米，圓環(huán)中填充黑色。內(nèi)部實(shí)心圓的半徑r要視相機(jī)分辨率而定，對(duì)于我們的應(yīng)用環(huán)境，我們定為約2.3厘米，一般情況外圓環(huán)的半徑是實(shí)心圓半徑的9～15倍。

1.2確定實(shí)心圓與外圓環(huán)中心的相對(duì)位置：使實(shí)心圓1位于外圓環(huán)中心，另外三個(gè)實(shí)心圓的位置可做調(diào)整，但需保證有兩個(gè)實(shí)心圓3、4距離中心距離相等，以形成相同的交比值。另外一個(gè)實(shí)心圓2位置可自由調(diào)整，只要構(gòu)成非對(duì)稱排列即可提供無(wú)人機(jī)降落的偏航角信息，這里，我們?cè)O(shè)定實(shí)心圓2距離中心l2≈0.46×r，實(shí)心圓3、4距離中心l3＝l4≈0.67×r，并且實(shí)心圓1、2、3構(gòu)成直角三角形，以降低中心投影帶來(lái)的形變影響，另外，實(shí)心圓2和3形成45°夾角，實(shí)心圓3和4形成90°夾角。如果不需要考慮無(wú)人機(jī)降落方向問(wèn)題，實(shí)心圓的排列可以對(duì)稱，也可以用實(shí)心圓之間排列順序提供地標(biāo)的序列號(hào)信息。地標(biāo)如圖2。

1.3確定實(shí)心圓的填充顏色信息：由于色彩受光照影響較大，不建議將色彩作為地標(biāo)檢測(cè)的主要標(biāo)準(zhǔn)，而是在合適的應(yīng)用條件(光照充足)及較好的相機(jī)分辨度基礎(chǔ)上，利用顏色信息加速檢測(cè)算法或者將顏色信息作為地標(biāo)的序列號(hào)信息以適用于指定地標(biāo)的降落。這里，中心實(shí)心圓1被填充為黑色，實(shí)心圓2、3、4被填充為綠、紅和藍(lán)，對(duì)于彩色圖像的三種分量，也可以按照亮度填充實(shí)心圓2、3、4，以適用更復(fù)雜的情況。

2.地標(biāo)的高效檢測(cè)算法，算法流程見(jiàn)附圖3，該檢測(cè)過(guò)程包括以下幾個(gè)子步驟：

2.1通過(guò)無(wú)人機(jī)機(jī)載攝像頭實(shí)時(shí)獲取地面圖像信息，將圖像進(jìn)行灰度化處理，得到灰度圖片，為克服光照對(duì)地標(biāo)的影響，對(duì)地標(biāo)進(jìn)行歸一化操作，即將灰度圖片的像素值范圍轉(zhuǎn)換到0～255之間得到標(biāo)準(zhǔn)化的灰度圖片。

2.2設(shè)定鄰域進(jìn)行自適應(yīng)二值化對(duì)圖像做進(jìn)一步處理，采用canny邊緣檢測(cè)算法對(duì)步驟2.1得到的標(biāo)準(zhǔn)化灰度圖片進(jìn)行邊緣檢測(cè)，提取輪廓進(jìn)而得到帶有輪廓信息的輪廓圖片。在實(shí)際操作中我們可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)檢測(cè)的輪廓圖片在70cm以內(nèi)或輪廓圖片是從較遠(yuǎn)處得到的時(shí)候，輪廓中地標(biāo)的邊沿常出現(xiàn)斷裂的情況，這對(duì)于我們接下來(lái)的步驟2.3地標(biāo)的輪廓信息的提起是十分不利的，因此，在得到了輪廓圖片的時(shí)候，我們還需要對(duì)輪廓進(jìn)行形態(tài)學(xué)膨脹以得到完整的輪廓信息圖片。

2.3此步驟梳理上述步驟中得到的地標(biāo)輪廓的層次信息包括父輪廓(包含該輪廓的輪廓)，子輪廓(該輪廓包含的輪廓)，前輪廓(和他沒(méi)有繼承與被繼承關(guān)系的上面一個(gè)輪廓)，后輪廓(和他沒(méi)有繼承與被繼承關(guān)系的下面一個(gè)輪廓)信息并保存成兩個(gè)線性表，用vector<contours>存儲(chǔ)輪廓信息，用vector<vec4i>存儲(chǔ)輪廓的層次信息；

2.4線性遍歷輪廓信息表vector<vec4i>,并對(duì)于表中的每一個(gè)輪廓，查看它的所有子輪廓的個(gè)數(shù)，并將子輪廓個(gè)數(shù)為4的輪廓信息保留下來(lái)作為候選地標(biāo)信息，其中，圖4(a)為待處理的地標(biāo)示意圖；存儲(chǔ)的父輪廓信息如圖4(b)外圓環(huán)，子輪廓如圖4(c)中實(shí)心圓。

2.5對(duì)于步驟2.4得到的輪廓信息，首先需要對(duì)輪廓進(jìn)行橢圓檢測(cè)以排除那些不是橢圓的候選輪廓，然后進(jìn)一步對(duì)剩下的候輪廓進(jìn)行判斷，以確定其是否為我們的地標(biāo)輪廓，主要是檢測(cè)內(nèi)部的圓在誤差允許范圍內(nèi)是否一樣大。這里，我們用候選輪廓的子輪廓的方差大小來(lái)進(jìn)行判斷。計(jì)算公式為式中numi為第i個(gè)子輪廓的點(diǎn)數(shù)。這里，我們?cè)O(shè)置經(jīng)典值v＝10，對(duì)于v<10的，認(rèn)為這是進(jìn)一步的候選地標(biāo)輪廓。亦可根據(jù)自己的情況選擇適當(dāng)?shù)拈撝?子輪廓直徑為r時(shí)，設(shè)置方差閾值為：故實(shí)例中r≈2，則選取經(jīng)典值v＝10。2.6如果步驟2.5沒(méi)有檢測(cè)到候選輪廓，則退出到下面步驟2.8，如果有一個(gè)輪廓，則提取子輪廓的中點(diǎn)坐標(biāo)，并且將它們按照顏色排序,如圖4(d)。

2.7求取相應(yīng)直線與外輪廓圓的交點(diǎn)p1,p2,q1,q2(如圖4(e)),并且查看地標(biāo)是否滿足交比不變性。即查看等式是否在誤差允許的范圍內(nèi)成立。如果有多個(gè)候選輪廓，則選擇上述等式誤差最小的作為我們的地標(biāo)。

2.8按照顏色順序輸出子輪廓的中點(diǎn)坐標(biāo)，子輪廓的中點(diǎn)坐標(biāo)可以通過(guò)公式求得(輪廓由n像素點(diǎn)構(gòu)成，其中xi為第i點(diǎn)的圖像橫坐標(biāo)、yi為縱坐標(biāo)，為中點(diǎn)坐標(biāo))。最后通過(guò)投影變換求解方程組，就可以求解出無(wú)人機(jī)相對(duì)于地標(biāo)的位置信息。

2.9根據(jù)無(wú)人機(jī)興對(duì)地標(biāo)位置以及針孔相機(jī)模型對(duì)無(wú)人機(jī)姿態(tài)做進(jìn)一步解算，如圖4(f)，將已經(jīng)獲取的信息轉(zhuǎn)換至無(wú)人機(jī)坐標(biāo)系姿態(tài)位置信息并反饋至飛行控制系統(tǒng)以協(xié)助飛控做下一步控制決策。