ROI加速的无人机自主精准降落系统

作者：王宏飞; 石永康^*

来源：现代电子技术, 2023, 46(06): 85-90.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2023.06.016

• 无人机
• 视觉自主降落
• 位姿估计
• YOLOv4
• Aruco
• ROI
• 阶层标识
• 试验验证

GPS信号在有遮挡的环境中信号差且定位精度低，无法满足无人机在特定区域精准定位的要求。而计算机视觉定位相较于GPS，受环境影响小且定位信息丰富。基于此，文中设计一种ROI加速的无人机自主精准降落系统，采用“H”与Aruco marker嵌套的降落标识在不同高度给无人机提供定位信息。基于深度学习的目标检测算法分割相机视野中的感兴趣区域（ROI），利用阈值分割的图像识别算法在ROI区域进行Aruco marker检测，滤除ROI区域外的图像区域，提升目标识别速度。根据marker二维像素点与三维坐标点的对应关系求解无人机与marker的相对位置。基于求解出的三轴位置设计位置PID控制器，将无人机与marker的三轴位置差转换为速度控制量。进行无人机自主降落的试验，随机统计20次的降落结果，得出18次的降落轴向误差在10 cm以内，说明所设计系统能够满足无人机降落精度要求。

• 单位
  新疆大学