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申请/专利权人：北京博鹰通航科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于二维码的无人机定位下降的方法，包括如下步骤：步骤一：降落信号发送；步骤二：无人机启动降落；步骤三：二维码图像捕捉；步骤四：二维码位置检测与识别；步骤五：飞行调整；步骤六：中心二维码捕捉与定位；步骤七：降落确认。本发明的有益效果为：实现了无人机在复杂环境下的精准降落。二维码的设置和识别过程简单、快速且准确，大大提高了降落的准确性和安全性。此外，还具有较强的环境和条件适应性和灵活性，可以适应不同环境和降落条件的需求、稳定性、安全性强。为无人机的自动降落提供了一种高效、可靠的解决方案。

主权项：1.一种基于二维码的无人机定位下降的方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：降落信号发送地面站或飞控系统通过预先布置的通信设备，向无人机发送降落信号；无人机接收到这一信号后，会开始准备进入降落模式；步骤二：无人机启动降落无人机在接收到降落信号后，其主控系统会根据接收到的指令，自动切换至降落模式；无人机会开始执行一系列的常规降落流程，包括但不限于调整飞行姿态、高度和速度；步骤三：二维码图像捕捉无人机搭载的摄像头开始工作，实时采集地面图像；无人机寻找并捕捉降落区域上的二维码图像信息；步骤四：二维码位置检测与识别无人机利用图像处理技术，对摄像头捕捉到的二维码图像信息进行处理；以实现对二维码位置的准确检测和识别；图像处理技术，是基于二维码的摄像机解算，图像处理技术实现流程依次包含：自适应阈值分割、连续边界分割、拟合四边形操作；所述的自适应阈值分割的步骤为：S1：将输入图像划分为4x4像素的图块；S2：对每个图块计算，即遍历每个图块的值，找出这个图块中灰度的最大值和最小值；S3：对所有图块计算的最大最小灰度值进行3邻域最大最小滤波处理，得到滤波后的最大和最小均值作为阈值；3邻域是指以当前像素为中心的周围8个像素；计算邻域内像素值的最大值和最小值；使用得到的最大和最小值计算一个阈值；使用最大值和最小值的平均值作为阈值；S4：将每个像素根据阈值分配为白色或黑色，形成二值图像；所述的连续边界分割步骤为：S1：对二值化图像找到可能形成标签边界的边缘像素；S2：使用简单方法识别具有相反颜色邻居的边缘像素，形成边缘像素的连接组；简单方法为：对于给定的图像，遍历每个像素位置，对于每个像素位置，检查其周围的相邻像素，包括上下左右四个方向的像素比较当前像素与其相邻像素的颜色值；如果相邻像素的颜色值与当前像素的颜色值相差较大，可以设定一个阈值来判断则将它们视为具有相反颜色的邻居；S3：使用Union-find算法，Union-find算法是一个并查集算法，对亮像素和暗像素的相连成分进行分段，得到每个成分唯一的ID；所述的拟合四边形步骤为：S1：将无序的边界点簇拟合成四边形；S2：对轮廓点按照对重心的角度进行排序；S3：按顺序选取距离中心点一定范围内的点进行直线拟合，计算每条直线的误差总和；计算每条直线的误差总和的方法为对于每个拟合的直线模型，计算其拟合误差；一旦找到了拟合的直线，就可以计算每个选定点到这条直线的距离，然后将这些距离的平方求和，作为误差的总和；S4：对误差总和进行低通滤波，选取误差总和最大的四条直线对应的角点索引作为四边形角点；S5：取角点间的点拟合直线，求得四条直线的角点作为标签的顶点；S6：解码，将四边形的内容与已知代码字进行比较，过滤掉错误的候选四边形，输出有效的标签检测结果；步骤五：飞行调整根据检测到的二维码图形信息，无人机的主控系统会计算出当前的偏航角度和高度误差；然后，无人机会根据这些误差信息，实时调整其飞行姿态、高度和速度，以确保能够逐步接近并准确对准降落目标；步骤六：中心二维码捕捉与定位当无人机接近降落目标时，其摄像头会捕捉到降落区域中心的二维码；通过这一二维码的信息，无人机能够进一步精确定位降落目标，为最后的降落做好准备；步骤七：降落确认当无人机稳定降落在目标位置后，地面站或飞控系统会接收到无人机的降落确认信号；这一信号标志着降落任务的成功完成，此时地面站或飞控系统可以发送指令让无人机进行下一步操作，如关闭发动机。

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