一种基于自主识别的无人机精准降落方法与流程

技术特征：
1.一种基于自主识别的无人机精准降落方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、无人机通过gps飞行到降落上空区域准备降落；s2、无人机开启二维码识别降落区域上的大二维码，并且定位大二维码位置；s3、无人机开始自动计算并且控制无人机飞行到大二维码位置区域，无人机通过旋转方向和降落油门降落到一定高度悬停；s4、无人机开始识别小二维码，并且定位小二维码位置，识别成功时对无人机进行引导下降；s5、无人机根据pid系统修正误差并且自行对准降落位置；s6、无人机根据向心变动率处于设定的低值时进行精准降落。2.根据权利要求1所述的一种基于自主识别的无人机精准降落方法，其特征在于，所述s2中，无人机二维码识别采用高清摄像头和图像识别软件，通过高清摄像头采集二维码图像，通过图像识别软件识别高清摄像头采集的二维码图像大二维码，靠近降落地点。3.根据权利要求1所述的一种基于自主识别的无人机精准降落方法，其特征在于，所述s3中，无人机包括计算模块、无人机位置控制模块和无人机位置驱动模块，计算模块与无人机位置控制模块的输入端连接，无人机位置控制模块的输出端与无人机位置驱动模块连接。4.根据权利要求3所述的一种基于自主识别的无人机精准降落方法，其特征在于，通过计算模块计算大二维码与无人机的距离，距离信息传输给无人机位置控制模块，无人机位置控制模块控制无人机位置驱动模块驱动无人机飞行到大二维码位置。5.根据权利要求4所述的一种基于自主识别的无人机精准降落方法，其特征在于，所述无人机位置驱动模块包括对无人机的飞行方向、飞行高度、飞行速度、悬停、降落速度和降落高度进行驱动。6.根据权利要求1所述的一种基于自主识别的无人机精准降落方法，其特征在于，所述s4中，识别小二维码不成功时，无人机以初始悬停位置为中心，0
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3米为半径进行无人机悬停距离修正，并进行图像采集识别直到识别成功小二维码。7.根据权利要求6所述的一种基于自主识别的无人机精准降落方法，其特征在于，所述s3中，无人机的悬停高度为2
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8米。8.根据权利要求2所述的一种基于自主识别的无人机精准降落方法，其特征在于，所述大二维码和小二维码之间的间距固定，并预先输入至无人机图像识别软件中。9.根据权利要求1所述的一种基于自主识别的无人机精准降落方法，其特征在于，所述大二维码和小二维码通过特定图形组合式样编码告知无人机应该降落的航向方位信息。

技术总结
本发明属于无人机回收技术领域，尤其一种基于自主识别的无人机精准降落方法，包括以下步骤：无人机通过GPS飞行到降落上空区域准备降落，无人机开启二维码识别降落区域上的大二维码，并且定位大二维码位置，无人机开始自动计算并且控制无人机飞行到大二维码位置区域，无人机悬停，无人机开始识别小二维码，并且定位小二维码位置，识别成功时对无人机进行引导下降，无人机根据PID系统修正误差；本发明通过大小二维码的设计帮助无人机在降落时进行精准定位识别，减少了偏差，大大提升了无人机自主降落的容错率，应用方向广泛，可应用于多种降落场景，解决了无人机降落精准度低的问题，抵抗较大风力天气环境，提升无人机的降落稳定性。性。性。


技术研发人员：余力
受保护的技术使用者：上海大风技术有限公司
技术研发日：2021.06.17
技术公布日：2021/10/11