公开(公告)号：CN118938960B

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411139971.4

申请日：2024-08-20

Applicant: 东南大学

Inventor： 耿可可 ,  沈楷传 ,  殷国栋

IPC: G05D1/46 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的动态平台无人机自主跟踪与降落方法，涉及无人机自主降落技术领域，以解决在降落平台非匀速直线运动的动态情况下，由于非线性运动和干扰过多而产生的定位偏差大和降落精度低的问题，其技术方案要点是使用AprilTag作为降落标识，通过视觉进行检测定位降落平台，经过坐标转换获得降落平台在机体坐标系下的坐标。使用前后两时刻的坐标估计降落平台的相对速度，通过局部加权K近邻算法剔除检测误差导致的异常速度数据。将观测数据作为衰减记忆容积卡尔曼滤波的输入进行轨迹预测，控制无人机跟踪降落平台。此外，在降落过程中，融合相机、激光测距仪和无人机自带的气压计数据对无人机的高度进行实时自适应估计，在着陆高度内及时停止旋翼，开启电磁铁吸附降落平台，防止无人机从降落平台跌落损坏。该方法在速度估计、轨迹预测和降落精度方面有较好的表现，在轨迹预测的平均误差上比标准容积卡尔曼滤波方法有28％的提升，降落的平均偏移均可以控制在12厘米以内。

公开(公告)号：CN118938960A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202411139971.4

申请日：2024-08-20

Applicant: 东南大学

Inventor： 耿可可 ,  沈楷传 ,  殷国栋

IPC: G05D1/46 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的动态平台无人机自主跟踪与降落方法，涉及无人机自主降落技术领域，以解决在降落平台非匀速直线运动的动态情况下，由于非线性运动和干扰过多而产生的定位偏差大和降落精度低的问题，其技术方案要点是使用AprilTag作为降落标识，通过视觉进行检测定位降落平台，经过坐标转换获得降落平台在机体坐标系下的坐标。使用前后两时刻的坐标估计降落平台的相对速度，通过局部加权K近邻算法剔除检测误差导致的异常速度数据。将观测数据作为衰减记忆容积卡尔曼滤波的输入进行轨迹预测，控制无人机跟踪降落平台。此外，在降落过程中，融合相机、激光测距仪和无人机自带的气压计数据对无人机的高度进行实时自适应估计，在着陆高度内及时停止旋翼，开启电磁铁吸附降落平台，防止无人机从降落平台跌落损坏。该方法在速度估计、轨迹预测和降落精度方面有较好的表现，在轨迹预测的平均误差上比标准容积卡尔曼滤波方法有28％的提升，降落的平均偏移均可以控制在12厘米以内。

公开(公告)号：CN118644524A

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202410836714.X

申请日：2024-06-26

Applicant: 东南大学

Inventor： 耿可可 ,  程时聪 ,  殷国栋 ,  王子威 ,  沈楷传

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/11 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/40 ,  G06V20/17

Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM‑KF的无人机视角小目标跟踪方法，涉及目标检测和目标跟踪技术领域，解决了小目标检测具有纹理不清晰、特征易丢失的缺陷，以及目标跟踪中非参数模型在位置预测任务中泛化能力差、位置速度预测不准确的技术问题，其技术方案要点首先对输入的无人机航拍图像进行逐帧切片分割，其次将分割后的小图片集传入融入改进注意力机制的检测网络，然后使用联合损失函数训练网络模型，最后通过LSTM‑KF算法对检测目标进行运动特征提取和状态估计，实现更精准的小目标匹配跟踪。对比现有的多目标跟踪方法，该跟踪方法在小目标的位置检测、运动估计以及实时跟踪上拥有较高的精度和较好的应用前景。