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申请/专利权人：中国人民解放军陆军装甲兵学院

摘要：本发明公开了一种基于机器视觉多旋翼无人机悬停飞行与循迹规划方法，涉及无人机技术领域。该方法包括以下步骤：开启定位跟踪机载处理器、开启视觉位姿检测模式、设定悬停飞行安全区域、SLAM算法执行机载处理器通过WIFI局域网将深度传感器得到的彩色图片数据、通过距离传感器的内部设置的超声波距离传感器、按照定位算法处理器和定位跟踪机载处理器的规划的路线进行返回。该基于机器视觉多旋翼无人机悬停飞行与循迹规划方法，通过定位跟踪机载处理器结合它自身三轴加速度计、三轴陀螺仪、三轴磁力计和气压计微传感器得到的姿态信息，解决了目前的基于机器视觉多旋翼无人机无法在飞行过程中对多旋翼无人机进行精准稳定悬停的问题。

主权项：1.一种基于机器视觉多旋翼无人机悬停飞行与循迹规划方法，其特征在于：该方法包括了以下步骤：步骤一、开启定位跟踪机载处理器，利用GPS导航系统，引导多旋翼无人机飞行至悬停标识位置附近，多旋翼无人机在达到任务地点之后切换为“自动悬停”模式，在多旋翼无人机接近任务地点区域时，通过多旋翼无人机的下视相机图像中观察的位置为标准；步骤二、开启视觉位姿检测模式，通过定位算法处理器可以得到多旋翼无人机的位置和姿态，通过三轴陀螺仪和三轴加速度计，三轴陀螺仪能够测量沿一个轴或几个轴运动的角速度，可与三轴加速度计形成优势互补，可以更好的跟踪并捕捉三维空间的完整运动；步骤三、设定悬停飞行安全区域，多旋翼无人机飞行轨迹规划始终处于安全区域内部，保证多旋翼无人机飞行过程中的安全性；为预防无人机视觉检测目标长期丢失，通过三轴加速度计、三轴加速度计和GPS导航系统的配合可以达到让多旋翼无人机无法飞出安全区域的作用；步骤四、SLAM算法执行机载处理器通过WIFI局域网将深度传感器得到的彩色图片数据、深度数据和由它解算出的姿态信息发送到局域网内的地面站，由地面站使用PCL点云库实现3D环境重建，使得可以观察多旋翼无人机的周围环境；步骤五、通过距离传感器的内部设置的超声波距离传感器，可以了解多旋翼无人机距离控制人员的距离，使得可以通过多旋翼无人机了解观察位置距离控制人员的距离；步骤六、在对多旋翼无人机完成控制后，按照定位算法处理器和定位跟踪机载处理器的规划的路线进行返回，通过图像处理模块对巡航的路线进行记录并保存，该方法中设置有多旋翼无人机，所述多旋翼无人机内部设置有下视相机、定位算法处理器、定位跟踪机载处理器、深度传感器、SLAM算法执行机载处理器和图像处理模块，所述定位跟踪机载处理器包括三轴加速度计、三轴陀螺仪、三轴磁力计和气压计微传感器，所述定位算法处理器由视觉里程计、自主定位导航和建图部分组成，首先，运用SLAM算法执行机载处理器利用视觉里程计仅通过深度传感器获取的信息，采用基于特征点的解算方法，计算相邻两幅图像之间的相对运动，特征点法是通过提取图片中辨识度高的局部特征点，然后依据特征点的描述子来匹配相邻两幅图片中相同的特征点，再由特征点的深度信息解算出相对位移，所述三轴加速度计、三轴陀螺仪、三轴磁力计和气压计微传感器具有得到的姿态信息的功能，完成自主无人机闭环定位飞行控制，SLAM算法执行机载处理器通过WIFI局域网将深度传感器得到的彩色图片数据、深度数据和由它解算出的姿态信息发送到局域网内的地面站，由地面站使用PCL点云库实现3D环境重建。

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