无人机降落平台及识别方法、降落方法和飞行作业系统与流程

技术特征：
1.一种无人机降落平台，所述降落平台中央设置有标识图像，其特征在于，所述标识图像包括多尺寸、嵌套式设计的图案。2.如权利要求1所述的无人机降落平台，其特征在于，所述标识图像包括若干图案，若干所述图案包括主图案，所述主图案内嵌套设计有第一次级图案，所述主图案周围成周向设置有多个第二次级图案。3.一种降落平台识别方法，包括从采集的图像中识别降落平台的步骤，其特征在于，该识别降落平台的步骤包括对图像中多尺寸、嵌套式图案设计的标识图像进行识别的过程。4.如权利要求3所述的降落平台识别方法，其特征在于，所述标识图像包括多个图案，所述标识图像中的各图案分别设置有识别优先级，以识别出的最高优先级的图案的关联信息作为对降落平台的识别结果。5.如权利要求4所述的降落平台识别方法，其特征在于，所述标识图像中的图案至少设计有三个级别的识别优先级；最高优先级识别位于所述标识图像中央的主图案，第二优先级识别嵌套于所述主图案内部的第一次级图案，第三优先级识别所述主图案周围周向分布的第二次级图案。6.如权利要求4或5所述的降落平台识别方法，其特征在于，各图案分别配置有唯一标识，通过分别对各图案的标识配置识别优先级，以实现对所述标识图像中的各图案的识别优先级的设置。7.一种无人机降落方法，其特征在于，包括：采集图像的步骤；采用如权利要求3～6任一所述的降落平台识别方法从采集的图像中识别出降落平台的步骤；计算无人机与所检测的降落平台间的相对位姿数据的步骤；根据所述相对位姿数据，计算降落导航信息的步骤；以及控制无人机以所述降落导航信息的引导进行降落的步骤。8.如权利要求7所述的无人机降落方法，其特征在于，所述降落导航信息包括引导无人机降落过程的初始加速阶段、匀速阶段和末段减速阶段的信息，其中：初始加速阶段：由无人机当前速度加速到指定速度；匀速阶段：保持匀速飞行；末端减速阶段：从所述指定速度减速到零且在速度减速到零时刚好降落到降落平台。9.如权利要求7所述的无人机降落方法，其特征在于，在无人机位于着降点上空预定高度h内时采集所述图像，所述预定高度h通过以下方式确定：式中，f为相机焦距，x’为成像平面x轴最大值，x为降落平台x轴最大值。10.如权利要求7所述的无人机降落方法，其特征在于，还包括异常情况处理步骤：若从采集的图像中未识别出降落平台，则原地拉升无人机以重新搜寻降落平台；若拉升到预定高度仍未搜寻到降落平台，则控制无人机以着降点为圆心，做半径r的圆周飞行搜寻降落平台，若仍未搜寻到降落平台，则控制无人机以自主降落模式进行降落；若搜寻降落平台过程中无人机的高度低于设定阈值，则控制无人机以自主降落模式进
行降落。11.一种飞行作业系统，其特征在于，包括至少一个无人机，以及如权利要求1或2所述的无人机降落平台。12.如权利要求11所述的飞行作业系统，其特征在于，各所述无人机均包括依次连接的相机、机载计算机和飞控计算机，其中：所述相机被配置为：采集图像；所述机载计算机对所述标识图像中的图案设计有识别优先级；所述机载计算机被配置为：对采集的图像进行图案识别，以识别到的最高优先级的图案的关联信息作为对降落平台的检测结果，计算无人机与所述降落平台间的相对位姿信数据，根据所述相对位姿数据，计算降落导航信息；所述飞控计算机被配置为：根据所述降落导航信息控制所述无人机降落。13.如权利要求12所述的飞行作业系统，其特征在于，所述降落导航信息包括引导无人机降落过程的初始加速阶段、匀速阶段和末段减速阶段的信息，其中：初始加速阶段：由无人机当前速度加速到指定速度；匀速阶段：保持匀速飞行；末端减速阶段：从所述指定速度减速到零且在速度减速到零时刚好降落到降落平台。14.如权利要求12所述的飞行作业系统，其特征在于，所述机载计算机在无人机位于着降点上空预定高度h内时触发所述相机采集图像，所述预定高度h通过以下方式确定：式中，f为相机焦距，x’为成像平面x轴最大值，x为降落平台x轴最大值。15.如权利要求12所述的飞行作业系统，其特征在于，所述机载计算机中配置有异常情况处理响应动作；机载计算机被配置为：若从采集的图像中未识别出降落平台，则向飞控计算机发送指令，以控制无人机原地拉升，控制相机重新采集图像；若拉升到预定高度仍未能从重新采集的图像中识别出降落平台，则向飞控计算机发送指令，以控制无人机以着降点为圆心，做半径r的圆周飞行，控制相机重新采集图像；若未能从重新采集的图像中识别出降落平台，则向飞控计算机发送指令，以控制无人机以自主降落模式进行降落；机载计算机被配置为：在执行异常情况处理响应动作过程中，若无人机的高度低于设定阈值，则向飞控计算机发送指令，以控制无人机以自主降落模式进行降落。

技术总结
本发明公开了一种无人机降落平台及识别方法、降落方法和飞行作业系统。降落平台上设置多尺寸、嵌套式图案，无人机到达降落点后，首先自动识别主图案，随着距离的缩短，自动识别第一次级图案。在受气流扰动而位置发生偏移时，自动识别到主图案周围的第二次级图案。由此实现无人机降落全过程均能得到标志图像的引导，实现精准降落。降落过程进行了分段设计，包括初始加速、匀速飞行和末端减速三个阶段，在速度降维零时刚好降落到降落平台上，实现平稳降落。本发明能够引导无人机精准、平稳、高效地降落到指定位置，降落过程能够自适应识别图案目标，具有高鲁棒性和强抗干扰性。具有高鲁棒性和强抗干扰性。具有高鲁棒性和强抗干扰性。


技术研发人员：刘书林 徐彬 樊伟 刘春桃
受保护的技术使用者：北京理工大学
技术研发日：2021.10.13
技术公布日：2021/12/7