(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210766485.X (22)申请日 2022.07.01 (71)申请人 四川腾盾科技有限公司 地址 610000 四川省成 都市金牛高新技术 产业园区金 科东路50号7栋1层101号 (72)发明人 徐宇　杨坤　王喆　余白玲　王征　 张恩玮　 (74)专利代理 机构 成都九鼎天元知识产权代理 有限公司 51214 专利代理师 周浩杰 (51)Int.Cl. G06T 7/73(2017.01) G06T 7/80(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06F 17/12(2006.01) (54)发明名称 用于固定翼无人机着陆阶段的视觉定位方 法 (57)摘要 本发明公开了一种用于固定翼无人机着陆 阶段的视觉定位方法， 属于视觉定位技术领域， 包括步骤： S1， 对固定翼无人机上采集到的视觉 图像提取机场跑道轮廓； S2， 基于步骤S1提取的 机场跑道轮廓， 求解出无人机在飞过跑道底线前 的六自由度位姿和求解出无人机飞过跑道底线 后在机场坐标系下的二自由度位置， 从而为无人 机的自主着陆提供精确的位置信息。 本发明能够 通过图像中检测出的机场跑道轮廓计算出飞机 自身相对于跑道的六自由度位姿或二自由度位 置， 为无人机的自主着陆提供 可靠的定位信息 。 权利要求书4页 说明书11页 附图2页 CN 115272458 A 2022.11.01 CN 115272458 A 1.一种用于固定翼无 人机着陆阶段的视 觉定位方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1， 对固定翼无 人机上采集到的视 觉图像提取机场跑道轮廓； S2， 基于步骤S1提取的机场跑道轮廓， 求解出无人机在飞过跑道底线前的六自由度位 姿和求解出无人机飞过跑道底线后在机场坐标系下的二自由度位置， 从而为无人机的自主 着陆提供精确的位置信息 。 2.根据权利要求1所述的用于 固定翼无人机着陆阶段的视觉定位方法， 其特征在于， 在 步骤S1中， 包括子步骤： 检测视 觉图像中机场跑道的位置， 确定 机场跑道区域。 3.根据权利要求2所述的用于 固定翼无人机着陆阶段的视觉定位方法， 其特征在于， 在 确定机场跑道区域后， 包括 步骤： 根据已知跑道区域范围确定跑道的轮廓。 4.根据权利要求3所述的用于 固定翼无人机着陆阶段的视觉定位方法， 其特征在于， 所 述根据跑道区域范围确定跑道的轮廓， 包括子步骤： S11， 将已知跑道区域的图像从三 通道RGB图像转换为单通道灰度图； S12， 对转换后的灰度图像进行二值化处理， 将属于跑道区域的像素灰度标记为255， 不 属于跑道区域的像素 灰度标记为0； S13， 图像二值化完成后， 使用Canny边缘检测算法检测图像中所有的边缘线， 依据这些 边缘线在整幅图像中进行轮廓检测； S14， 从所有检出的轮廓 中选择唯一一个最优 的轮廓， 它应当满足如下两个条件： a.所 包围的区域面积最大； b.轮廓形心在所包围的区域内部； 如果所有轮廓 都不满足上述两个 条件则认为检测失败， 否则继续依据最优轮廓上所有的像素点进行最小外包三角形拟合， 对拟合出的最小外包三角形依据下式再进行一次判断： ||xt‑xd||2<Smax/4(1) 其中xt为最小外包三角形的形心坐标， xd为最优轮廓的形心坐标， Smax为最优轮廓所包 围的区域 面积， 若上式成立则认为检测成功， 否则认为检测失败。 5.根据权利要求1所述的用于 固定翼无人机着陆阶段的视觉定位方法， 其特征在于， 基 于步骤S1提取 的机场跑道轮廓在前视相 机的图像中呈现为梯形， 所述梯形包括： 梯形下底 的右端点B、 梯形下底的中点O、 梯形左右两腰的交点C和梯形左腰上任意一点A共四个有效 点。 6.根据权利要求5所述的用于 固定翼无人机着陆阶段的视觉定位方法， 其特征在于， 在 步骤S2中， 所述 求解出无人机在飞过 跑道底线前的六自由度位姿， 包括子步骤： S21， 首先需要建立起机场的坐标系， 规定机场坐标系原点为机场下底线中点O， y轴沿 机场下底线向左， x轴沿机场跑道中心线指向无穷远处， z轴 与xy轴构成右手系指向天空； 则 设图像中A、 B、 O、 C四点在机场坐标系下的坐标分别为PA( λ,w/2,0)， PB＝(0,‑w/2,0)， PO＝ (0,0,0)， PC＝(inf,0,0)， 其中w为跑道宽度， inf代表 无穷大的数， A、 B、 O、 C四点在图像中的 像素坐标xA(uA,vA)、 xB(uB,vB)、 xO(uO,vO)、 xC(uC,vC)， 两者之间通过如下相机投影公式建立 联系：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115272458 A 2其中K为相机内参矩阵， 通过相机内参标定获得， 为图像中某点在机场坐标 系下的三维坐标； S21， 采用求解P3P问题的方法解算出相机坐标系相对于机场坐标系的平移量tca和姿态 矩阵Rca。 7.根据权利要求6所述的用于 固定翼无人机着陆阶段的视觉定位方法， 其特征在于， 在 步骤S21中， B、 O、 C三点用于求解P3P问题最终会得到多个解， 用A点的坐标PA( λ,w/2,0)带入 每个解进行验证， 得到唯一 正确解， A点的x轴坐标 λ人为给定； 无人机机体坐标系相对于相机坐标系的位姿tbc和Rbc通过事先测量相机在无人机上的 安装位置与安装角度获得， 求得无人机机体坐标系相对于机场坐标系的位姿tba和Rba， 以及 无人机在机场坐标系下的位置Pba， 如下式： 至此， 无人机在飞过 跑道底线前的六自由度位姿求 解完成。 8.根据权利要求5所述的用于 固定翼无人机着陆阶段的视觉定位方法， 其特征在于， 在 步骤S2中， 求 解出无人机飞过 跑道底线后在机场坐标系下的二自由度位置， 包括子步骤： 飞机跑过跑道底线后， 跑道的下底线在图像 中已经不可见， A、 B分别为跑道左右边线上 任意一点， 记其像素坐标为xA(uA,vA)、 xB(uB,vB)， 对应的机场跑道坐标系下的三维坐标为PA (xA,w/2,0)、 PB(xB,‑w/2,0)， xA、 xB为不可知量； 设相机在机场跑道坐标系下的位置为 则得下式：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115272458 A 3