无人机降落方法、装置、停机坪以及电子设备与流程

1.本技术涉及无人机技术领域，具体而言，涉及一种无人机降落方法、装置、停机坪以及电子设备。


背景技术：

2.无人机降落技术是无人机执行作业过程中涉及的重要技术，其中，视觉引导降落技术是目前普遍使用的无人机降落技术。视觉引导降落技术主要通过无人机对设置在停机坪上的二维码图标进行图像识别以计算无人机与停机坪的相对位置，并据此控制无人机准确降落在停机坪上。
3.现有技术中，可以在停机坪的平台上设置大小不同的二维码图标，无人机在降落过程中，在不同的高度可以识别视野内最优大小的二维码图标，基于识别的二维码计算无人机与二维码图标的相对位置，并基于该相对位置控制无人机降落到二维码图标的中心位置。
4.但是，使用现有技术的方法，存在无人机无法识别到停机坪上的二维码图标的问题，可能导致无人机无法完成准确的降落。


技术实现要素：

5.本技术的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种无人机降落方法、装置、停机坪以及电子设备，以解决现有技术中无人机无法识别到停机坪上的二维码图标的问题所导致的无人机无法完成准确的降落的问题。
6.为实现上述目的，本技术实施例采用的技术方案如下：
7.第一方面，本技术实施例提供一种无人机降落方法，包括：
8.获取无人机当前采集的第一目标图像，所述第一目标图像中包括：停机坪表面的部件图标，所述部件图标由所述停机坪的多个组成部件形成；
9.根据所述第一目标图像中所述部件图标的位置信息，确定所述无人机相对于所述停机坪的相对位置；
10.根据所述无人机相对于所述停机坪的相对位置，调整所述无人机的降落飞行参数，所述降落飞行参数包括：姿态参数。
11.作为一种可选的实现方式所述根据所述无人机与所述停机坪的相对位置，调整所述无人机的降落飞行参数之后，还包括：
12.在当前采集的第二目标图像中所示的所述部件图标不完整时，根据所述第二目标图像中的至少一个二维码图标，调整所述无人机的降落飞行参数。
13.作为一种可选的实现方式所述根据所述无人机与所述停机坪的相对位置，调整所述无人机的降落飞行参数之后，还包括：
14.当所述无人机当前所在高度小于第一预设阈值时，根据当前采集的第二目标图像中的至少一个二维码图标，调整所述无人机的降落飞行参数。
15.作为一种可选的实现方式所述方法还包括：
16.通过预先训练得到的误差纠正模型，对所述无人机的降落飞行参数进行修正；
17.根据修正后的降落飞行参数，控制所述无人机降落至所述停机坪。
18.作为一种可选的实现方式所述通过预先训练得到的误差纠正模型，对所述无人机的降落飞行参数进行修正，包括：
19.将所述无人机的姿态序列以及原始测量信息输入所述误差纠正模型，得到位置偏差信息，其中，所述姿态序列包括所述无人机降落过程中的多个姿态信息，所述原始测量信息为所述无人机降落前的姿态信息；
20.根据所述位置偏差信息，对所述无人机的降落飞行参数进行修正。
21.作为一种可选的实现方式所述位置偏差信息包括：x方向的偏差信息和y方向的偏差信息；
22.所述根据所述位置偏差信息，对所述无人机的降落飞行参数进行修正，包括：
23.基于所述x方向的偏差信息和y方向的偏差信息，对所述无人机的姿态参数中x方向的参数以及y方向的参数进行修正。
24.作为一种可选的实现方式所述误差纠正模型的训练过程包括：
25.向初始模型输入预先得到的样本数据，训练得到所述误差纠正模型，其中，所述样本数据包括：无人机在不同时间段和/或不同风速环境下多次降落飞行时的姿态信息以及降落前的原始测量信息。
26.作为一种可选的实现方式所述通过预先训练得到的误差纠正模型，对所述无人机的降落飞行参数进行修正的步骤，在所述无人机与所述停机坪之间的高度距离小于第二预设阈值时执行。
27.作为一种可选的实现方式所述通过预先训练得到的误差纠正模型，对所述无人机的降落飞行参数进行修正的步骤，在当前采集的第三目标图像中所示的二维码图标不完整时执行。
28.作为一种可选的实现方式所述根据所述第一目标图像中所述部件图标的位置信息，确定所述无人机相对于所述停机坪的相对位置，包括：
29.确定所述部件图标中各组成部件所构成的图形的质心位置；
30.基于各质心位置以及各图形的世界坐标，确定所述无人机相对于所述停机坪的相对位置。
31.作为一种可选的实现方式所述确定所述部件图标中各组成部件所构成的图形的质心位置，包括：
32.对所述第一目标图像进行边缘检测，确定所述第一目标图像中的各图形；
33.根据各图形的边缘信息，确定各图形的质心位置。
34.作为一种可选的实现方式基于质心位置以及各图形的世界坐标，确定所述无人机相对于所述停机坪的相对位置，包括：
35.对各质心位置以及各图形的世界坐标进行坐标变换处理，得到所述无人机相对于所述停机坪的相对位置。
36.作为一种可选的实现方式所述对各质心位置以及各图形的世界坐标进行坐标变换处理，得到所述无人机相对于所述停机坪的相对位置，包括：
37.通过透视
‑
n
‑
点算法对各质心位置以及各图形的世界坐标进行处理，得到所述无人机相对于所述停机坪的相对位置，其中，所述质心位置包括：质心在所述第一目标图像中的图像坐标。
38.作为一种可选的实现方式所述部件图标基于所述停机坪的脚架凹槽在所述停机坪表面所构成的图形得到，或者，所述部件图标由所述停机坪的正投影所表征的图形轮廓形成。
39.作为一种可选的实现方式所述根据所述第二目标图像中的至少一个二维码图标，调整所述无人机的降落飞行参数，包括：
40.对所述第二目标图像进行图像识别，确定所述第二目标图像中的至少一个二维码图标；
41.根据各二维码图标中边缘角点在所述第二目标图像中的位置信息，确定所述无人机相对于所述停机坪的相对位置；
42.根据所述无人机相对于所述停机坪的相对位置，调整所述无人机的降落飞行参数。
43.作为一种可选的实现方式所述根据各二维码图标中边缘角点在所述第二目标图像中的位置信息，确定所述无人机相对于所述停机坪的相对位置，包括：
44.对各二维码图标中边缘角点在所述第二目标图像中的位置信息以及各二维码图标的边缘角点的世界坐标进行坐标变换处理，得到所述无人机相对于所述停机坪的相对位置，其中，所述二维码图标的边缘角点的世界坐标基于所述二维码图标所示的二维码标识确定。
45.作为一种可选的实现方式，在根据所述无人机相对于所述停机坪的相对位置，调整所述无人机的降落飞行参数之前，所述方法还包括：
46.对所述相对位置和在所述相对位置之前的历史相对位置进行平滑滤波处理，更新所述相对位置。
47.第二方面，本技术实施例提供一种无人机降落装置，包括：
48.获取模块，用于获取无人机当前采集的第一目标图像，所述第一目标图像中包括：停机坪表面的部件图标，所述部件图标由所述停机坪的多个组成部件形成。
49.确定模块，用于根据所述第一目标图像中所述部件图标的位置信息，确定所述无人机相对于所述停机坪的相对位置。
50.第一调整模块，用于根据所述无人机相对于所述停机坪的相对位置，调整所述无人机的降落飞行参数，所述降落飞行参数包括：姿态参数。
51.作为一种可选的实现方式，上述装置还包括：
52.第二调整模块，用于在当前采集的第二目标图像中所示的所述部件图标不完整时，根据所述第二目标图像中的至少一个二维码图标，调整所述无人机的降落飞行参数。
53.作为一种可选的实现方式，上述装置还包括：
54.第三调整模块，用于当所述无人机当前所在高度小于第一预设阈值时，根据当前采集的第二目标图像中的至少一个二维码图标，调整所述无人机的降落飞行参数。
55.作为一种可选的实现方式，上述装置还包括：
56.修正模块，用于通过预先训练得到的误差纠正模型，对所述无人机的降落飞行参
数进行修正。
57.控制模块，用于根据修正后的降落飞行参数，控制所述无人机降落至所述停机坪。
58.作为一种可选的实现方式，修正模块具体用于：
59.将所述无人机的姿态序列以及原始测量信息输入所述误差纠正模型，得到位置偏差信息，其中，所述姿态序列包括所述无人机降落过程中的多个姿态信息，所述原始测量信息为所述无人机降落前的姿态信息；
60.使用所述位置偏差信息，对所述无人机的降落飞行参数进行修正。
61.作为一种可选的实现方式，所述位置偏差信息包括：x方向的偏差信息和y方向的偏差信息；修正模块906具体用于：基于所述x方向的偏差信息和y方向的偏差信息，对所述无人机的姿态参数中x方向的参数以及y方向的参数进行修正。
62.作为一种可选的实现方式，所述装置还包括：
63.训练模块，用于向初始模型输入预先得到的样本数据，训练得到所述误差纠正模型，其中，所述样本数据包括：无人机在不同时间段和/或不同风速环境下多次降落飞行时的姿态信息以及降落前的原始测量信息。
64.作为一种可选的实现方式，修正模块具体用于：
65.在所述无人机与所述停机坪之间的高度距离小于第二预设阈值时，执行通过预先训练得到的误差纠正模型，对所述无人机的降落飞行参数进行修正的步骤。
66.作为一种可选的实现方式，修正模块具体用于：
67.在当前采集的第三目标图像中所示的二维码图标不完整时，执行通过预先训练得到的误差纠正模型，对所述无人机的降落飞行参数进行修正的步骤。
68.作为一种可选的实现方式，确定模块具体用于：
69.确定所述部件图标中各组成部件所构成的图形的质心位置；
70.基于各质心位置以及各图形的世界坐标，确定所述无人机相对于所述停机坪的相对位置。
71.作为一种可选的实现方式，确定模块具体用于：
72.对所述第一目标图像进行边缘检测，确定所述第一目标图像中的各图形；
73.根据各图形的边缘信息，确定各图形的质心位置。
74.作为一种可选的实现方式，确定模块具体用于：
75.对各质心位置以及各图形的世界坐标进行坐标变换处理，得到所述无人机相对于所述停机坪的相对位置。
76.作为一种可选的实现方式，确定模块具体用于：
77.通过透视
‑
n
‑
点算法对各质心位置以及各图形的世界坐标进行处理，得到所述无人机相对于所述停机坪的相对位置，其中，所述质心位置包括：质心在所述第一目标图像中的图像坐标。
78.作为一种可选的实现方式，所述部件图标基于所述停机坪的脚架凹槽在所述停机坪表面所构成的图形得到，或者，所述部件图标由所述停机坪的正投影所表征的图形轮廓形成。
79.作为一种可选的实现方式，第二调整模块具体用于：
80.对所述第二目标图像进行图像识别，确定所述第二目标图像中的至少一个二维码
图标；
81.根据各二维码图标中边缘角点在所述第二目标图像中的位置信息，确定所述无人机相对于所述停机坪的相对位置；
82.根据所述无人机相对于所述停机坪的相对位置，调整所述无人机的降落飞行参数。
83.作为一种可选的实现方式，第二调整模块具体用于：
84.对各二维码图标中边缘角点在所述第二目标图像中的位置信息以及各二维码图标的边缘角点的世界坐标进行坐标变换处理，得到所述无人机相对于所述停机坪的相对位置，其中，所述二维码图标的边缘角点的世界坐标基于所述二维码图标所示的二维码标识确定。
85.作为一种可选的实现方式，第三调整模块具体用于：
86.对所述第二目标图像进行图像识别，确定所述第二目标图像中的至少一个二维码图标；
87.根据各二维码图标中边缘角点在所述第二目标图像中的位置信息，确定所述无人机相对于所述停机坪的相对位置；
88.根据所述无人机相对于所述停机坪的相对位置，调整所述无人机的降落飞行参数。
89.作为一种可选的实现方式，第三调整模块具体用于：
90.对各二维码图标中边缘角点在所述第二目标图像中的位置信息以及各二维码图标的边缘角点的世界坐标进行坐标变换处理，得到所述无人机相对于所述停机坪的相对位置，其中，所述二维码图标的边缘角点的世界坐标基于所述二维码图标所示的二维码标识确定。
91.作为一种可选的实现方式，第一调整模块具体用于：
92.根据无人机相对于所述停机坪的相对位置，调整所述无人机的姿态参数，所述姿态参数包括：位置以及角度。
93.作为一种可选的实现方式，第一调整模块还用于：
94.对所述相对位置和在所述相对位置之前的历史相对位置进行平滑滤波处理，更新所述相对位置。
95.第三方面，本技术实施例提供一种停机坪，所述停机坪表面处的组成部件形成部件图标，所述停机坪表面还设置有多个二维码图标；其中，所述部件图标用于为当前所在高度大于或等于第一预设阈值的无人机提供位置指引信息，所述二维码图标用于为当前所在高度小于第一预设阈值的无人机提供位置指引信息。
96.作为一种可选的实现方式，所述部件图标基于所述停机坪的脚架凹槽在所述停机坪的表面所构成的图形得到。
97.作为一种可选的实现方式，所述脚架凹槽在所述停机坪表面形成多个第一形状图形，其中一个第一形状图形外围设置有第二形状图形，所述部件图标由第二形状图形和外围未设置有第二形状图形的第一形状图形组成；或者，其中仅有一个第一形状图形的颜色与其他第一形状图形的颜色不同；或者，各第一形状图形的颜色互不相同。
98.作为一种可选的实现方式，所述部件图标由所述停机坪的正投影所表征的图形轮
廓形成。
99.作为一种可选的实现方式，所述多个二维码图标的尺寸相同；或者，所述多个二维码图标中存在不同尺寸的二维码图标。
100.第四方面，本技术实施例提供一种无人机停靠系统，包括无人机以及上述第三方面所述的停机坪；其中，所述无人机可执行上述第一方面提供的无人机降落方法，以降落于所述停机坪上。
101.第五方面，本技术实施例提供一种无人机，包括：
102.处理器；存储器，用于存储所述处理器可执行的机器可读指令；
103.其中，所述处理器执行所述机器可读指令时，实现上述第一方面所述的无人机降落方法的步骤。
104.第六方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括：
105.处理器；存储器，用于存储所述处理器可执行的机器可读指令；
106.其中，所述处理器执行所述机器可读指令时，实现上述第一方面所述的无人机降落方法的步骤。
107.第七方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时实现上述第一方面所述的无人机降落方法的步骤。
108.本技术实施例所提供的无人机降落方法、装置、停机坪以及电子设备，当无人机从设定高度开始降落时，首先获取包含有停机坪上部件图标的第一目标图像，基于第一目标图像中部件图标的位置信息可以确定出停机坪相对无人机的相对位置，进而可以基于停机坪相对无人机的相对位置调整无人机的降落飞行参数。由于部件图标是停机坪的组成部件在停机坪的表面所形成的图标，其图标尺寸相比现有的二维码图标的尺寸较大。因此，即使无人机当前位于设定高度，也可以获取到完整的部件图标的图像。另外，部件图标的识别仅需要边缘信息即可实现准确的识别，因此，对于图标清晰度的要求相比现有的二维码图标形式更低。因此，使得无人机在设定高度时也可以准确地确定出停机坪与无人机的相对位置，进而实现无人机的准确降落。
附图说明
109.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
110.图1为本技术实施例提供的无人机降落方法的场景示意图；
111.图2为停机坪表面的一种结构示意图；
112.图3为停机坪表面的另一种结构示意图；
113.图4为停机坪表面的又一种结构示意图；
114.图5为本技术实施例提供的无人机降落方法的流程示意图；
115.图6为本技术实施例提供的无人机降落方法的另一流程示意图；
116.图7为本技术实施例提供的无人机降落方法的又一流程示意图；
117.图8为本技术实施例提供的无人机降落方法的再一流程示意图；
118.图9为本技术实施例提供的一种无人机降落装置的模块结构图；
119.图10为本技术实施例提供的无人机100结构示意图；
120.图11为本技术实施例提供的电子设备110结构示意图。
具体实施方式
121.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本技术中附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本技术的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本技术中使用的流程图示出了根据本技术的一些实施例实现的操作。应该理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本技术内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其他操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。
122.另外，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
123.为了使得本领域技术人员能够使用本技术内容，结合特定应用场景“无人机降落”，给出以下实施方式。对于本领域技术人员来说，在不脱离本技术的精神和范围的情况下，可以将这里定义的一般原理应用于其他实施例和应用场景。虽然本技术主要围绕无人机降落进行描述，但是应该理解，这仅是一个示例性实施例。
124.需要说明的是，本技术实施例中将会用到术语“包括”，用于指出其后所声明的特征的存在，但并不排除增加其它的特征。
125.现有技术中主要通过在停机坪的平台上设置大小不同的二维码图标，使得无人机降落到不同的高度时可以识别视野内最优大小的二维码图标，基于识别的二维码计算无人机与二维码图标的相对位置，并基于该相对位置控制无人机降落到二维码图标的中心位置。然而，在实际实施过程中，停机坪的平台上可能无法提供较大的面积来放置尺寸较大的二维码。例如，停机坪的平台上预留了多个凹槽空间来放置无人机脚架以用于无人机的智能充电或物料补给等操作，由于这些凹槽空间占用了较多的面积，因此无法在平台上放置尺寸较大的二维码，只能设置尺寸较小的二维码。在这种情况下，当无人机从较高的高度开始降落时，由于高度较高，而二维码尺寸较小，无人机无法识别到停机坪上的二维码图标，导致无人机无法获知停机坪与无人机的相对位置，进而导致无人机无法完成准确的降落。
126.本技术实施例基于上述问题，提出一种无人机降落方法，基于无人机对停机坪上的部件图标进行识别，使得无人机在较高的高度时也可以准确地确定出停机坪与无人机的相对位置，进而实现无人机的准确降落。
127.图1为本技术实施例提供的无人机降落方法的场景示意图，如图1所示，该方法应用于无人机降落的场景中，该场景中涉及无人机以及停机坪。其中，停机坪可以固定设置于地面上，也可以架空设置，停机坪上设置有脚架凹槽用于放置无人机脚架以保证无人机的
稳固放置，进而方便智能充电或补给物料等。停机坪的表面朝向天空。本实施例中，在无人机降落过程中，可以借助于停机坪的表面形成的部件图标，由无人机采集包含该图标的图像，并基于本技术实施例的方法完成无人机的降落控制，以使得无人机可以准确降落于停机坪上。其中，上述部件图标可以由停机坪的一个或多个组成部件形成，可以用于为当前所在高度大于或等于第一预设阈值的无人机提供位置指引信息。
128.一种可选的实施方式中，上述部件图标基于停机坪的脚架凹槽在停机坪的表面所构成的图形得到。在这种方式中，上述组成部件可以指上述的脚架凹槽。
129.图2为停机坪表面的一种结构示意图，如图2所示，脚架凹槽在停机坪表面形成多个第一形状图形，其中一个第一形状图形外围设置有第二形状图形，所述部件图标由第二形状图形和外围未设置有第二形状图形的第一形状图形组成；或者，其中仅有一个第一形状图形的颜色与其他第一形状图形的颜色不同；或者，各第一形状图形的颜色互不相同。
130.值得说明的是，在图2所示例的结构中，第一形状图形为圆形，第二形状图形为正方形。但是，这仅是一种示例，具体实施过程中，第一形状图形还可以是其他形状的图形，第二形状图形也可以是区别于第一形状图形的其他形状的图形。
131.另一种可选的实施方式中，上述部件图标可以由停机坪的正投影所表征的图形轮廓形成。在这种方式中，组成部件可以指停机坪的侧面处的结构。
132.图3为停机坪表面的另一种结构示意图，如图3所示，停机坪的正投影的图形轮廓为一个缺少其中一角的矩形，相应的，上述部件图标为缺少其中一角的矩形图标，由此矩形图标的缺角可以起到位置标识作用，相当于可以为无人机提供位置指引信息，从而使得无人机可以采集到特定的包含缺少其中一角的矩形图标的图像，并基于该图像的分析完成无人机降落控制。
133.值得说明的是，图3的结构仅是一种示例，停机坪的正投影的图形轮廓还可以形成其他图形。例如，在矩形之外增加一凸部，形成起到位置标识作用的不规则图形。因此，只要停机坪的外侧面的组成部件或结构能够使停机坪的正投影的图形轮廓形成具有位置标识作用的图形即可，均属于本技术的保护范围之内。
134.除了上述在停机坪表面形成部件图标外，在本技术中，在停机坪表面还设置有一个或多个二维码图标。所述二维码图标用于为当前所在高度小于第一预设阈值的无人机提供位置指引信息。
135.一种可选的实施方式中，上述多个二维码图标的尺寸相同。例如，参照上述图2，停机坪表面所设置的多个二维码图标的尺寸均相同。
136.另一种可选的实施方式，上述多个二维码图标中可以包括多种尺寸的二维码图标。
137.图4为停机坪表面的又一种结构示意图，如图4所示，在停机坪表面的脚架凹槽形成上述部件图标的同时，停机坪表面还设置有多个尺寸不一的二维码图标。通过设置多种尺寸的二维码图标，使得无人机在各种飞行高度下均可以采集到具有完整边缘的二维码图标。
138.值得说明的是,上述图2、图3和图4中的二维码图标仅是一种示例，具体实施过程中，停机坪表面的各二维码图标所对应的二维码可以各不相同。
139.图5为本技术实施例提供的无人机降落方法的流程示意图，该方法的执行主体可
以为无人机，或者，也可以为其他的电子设备。当执行主体为无人机时，可以由无人机独立执行本技术的方法步骤。当执行主体为其他的电子设备时，该电子设备例如可以是云平台、地面控制终端等设备。该电子设备通过与无人机交互，获取无人机采集的图像并控制无人机执行飞行降落操作。为便于描述，以下实施例中以执行主体为无人机为例进行说明。如图5所示，上述方法包括：
140.s501、获取无人机当前采集的第一目标图像，该第一目标图像中包括：停机坪表面的部件图标，该部件图标由停机坪的多个组成部件形成。
141.示例性的，上述停机坪的组成部件可以理解为隶属于停机坪的组成部分，例如可以是上述的脚架凹槽，或者，上述的停机坪的完整表面结构，相应的，部件图标可以理解为停机坪表面处的组成部件在停机坪表面形成的图标，例如，可以是上述图2中脚架凹槽在停机坪表面所形成的图标，或者，也可以是上述图3中停机坪的正投影的图形轮廓所形成的图形，可以起到方向辨识的作用，使得无人机或电子设备可以准确地识别出无人机相对于停机坪的相对位置。
142.可选的，无人机在作业过程中，当无人机从设定高度开始降落时，即可以使用本实施例的方式进行降落时的控制。值得说明的是，在无人机降落过程中，本实施例可以实时多次执行，以实时动态调整无人机的降落飞行参数，进而完成降落控制。示例性的，可以每间隔预设毫秒采集一次图像并基于本实施例进行降落飞行参数调整。每执行一次本实施例均可以基于前一次执行时的降落飞行参数进行调整，得到新的降落飞行参数，并按照新的降落飞行参数进行降落飞行。可选的，上述设定高度具体可以根据实际需求设定，本实施例对此不进行限定。
143.可选的，在本步骤中，无人机可以获取当前采集的第一目标图像。例如，无人机可以控制设置在无人机上的摄像头采集朝向地面方向的图像，即上述第一目标图像。当无人机当前距离地面的高度小于或等于设定高度时，无人机所获取到的第一目标图像中可以包含完整的部件图标。示例性的，停机坪上的部件图标包括上述图2所示例的部件图标，即三个圆形图标以及一个正方形图标所组成的图标。相应的，无人机所获取到的第一目标图像中包含该三个圆形图标的完整图标和/或该一个正方形图标的完整图标。
144.值得说明的是，完整的部件图标，是指形成部件图标的各部分被完全包含在第一目标图像中，不存在缺失的部分，各部分是指部件图标中各组成部件所构成的图形。
145.可选的，无人机可以对上述第一目标图像进行图像识别，基于各组成部件的边缘信息识别出组成部件。示例性的，利用对图像中各像素点颜色以及坐标，识别出边缘为圆形以及正方形的组成部件。
146.s502、根据上述第一目标图像中上述部件图标的位置信息，确定上述无人机相对于上述停机坪的相对位置。
147.可选的，上述部件图标的位置信息，可以包括各组成部件在第一目标图像中的位置坐标以及各组成部件在世界坐标系中的世界坐标。
148.其中，由于停机坪是固定设置在地面上的，因此，可以在停机坪安装完成后，通过实地测量，得到停机坪上各组成部件所构成的图形在世界坐标系中的世界坐标，并将其预存至无人机中。进而，在本步骤中，当获取到上述第一目标图像后，可以根据各组成部件所构成的图形在上述第一目标图像中的位置坐标以及预存的各组成部件所构成的图形的世
界坐标，得到无人机相对于停机坪的相对位置。
149.值得说明的是，上述无人机相对于停机坪的相对位置，是以当前时间下的无人机为基准，确定停机坪相对于无人机的位置。相应的，也可以以停机坪为基准，确定无人机相对停机坪的位置。这两种方式的处理过程相同，均属于本技术的保护范围之内。
150.s503、根据上述无人机相对于上述停机坪的相对位置，调整上述无人机的降落飞行参数，该降落飞行参数包括：姿态参数。
151.可选的，上述相对位置可以指无人机相对于停机坪的位置坐标。
152.在得到无人机相对于停机坪的相对位置之后，无人机可以相应地调整降落飞行参数。本实施例中，可以对无人机的姿态参数进行调整。其中，姿态参数例如可以包括：位置以及角度。其中，位置可以包括x方向、y方向以及z方向的位置坐标，角度可以包括横滚角、俯仰角以及偏航角。具体的，无人机可以将得到的无人机相对于停机坪的位置坐标发送给无人机中的飞控模块，飞控模块根据该位置坐标作为反馈信息，引导无人机的控制模块控制姿态，并将姿态信息发送给无人机的姿态环，以完成对无人机的姿态控制调整。
153.除了对上述姿态参数进行调整外，无人机还可以对飞行速度等降落飞行参数进行调整。示例性的，当无人机与停机坪之间距离逐渐接近时，可以逐渐降低飞行速度。以使得无人机可以完成平稳的降落。
154.本实施例中，当无人机从设定高度开始降落时，首先获取包含有停机坪上部件图标的第一目标图像，基于第一目标图像中部件图标的位置信息可以确定出停机坪相对无人机的相对位置，进而可以基于停机坪相对无人机的相对位置调整无人机的降落飞行参数。由于部件图标是停机坪的组成部件在停机坪的表面所形成的图标，其图标尺寸相比现有的二维码图标的尺寸较大。因此，即使无人机当前位于设定高度，也可以获取到完整的部件图标的图像。另外，部件图标的识别仅需要边缘信息即可实现准确的识别，因此，对于图标清晰度的要求相比现有的二维码图标形式更低。因此，使得无人机在设定高度时也可以准确地确定出停机坪与无人机的相对位置，进而实现无人机的准确降落。
155.在具体实施时，如果无人机在降落至停机坪的整个过程中，如果每次获取的第一目标图像中均包含完整的部件图标，则无人机可以持续使用上述实施例的步骤不断调整无人机的降落飞行参数，直至无人机降落至停机坪。而在另一种情况下，无人机在降落过程中，随着无人机高度的降低，上述多个组成部件中的一个或多个组成部件可能逐渐超出无人机摄像头的视野范围，使得无人机难以获取到完整的部件图标。在这种情况下，可以继续基于停机坪表面上设置的二维码图标来调整无人机的飞行降落参数。
156.可选的，如前文所述的，停机坪表面还可以设置一个或多个二维码图标。示例性的，参照图2，可以在停机坪表面四个边缘角上以及中心位置上分别设置一个二维码图标。
157.相应的，在无人机降落过程中，可以使用下述两种方式中的任意一种方式调整无人机的降落飞行参数。
158.第一种方式中，在当前采集的第二目标图像中所示的部件图标不完整时，根据第二目标图像中的至少一个二维码图标，调整无人机的降落飞行参数。
159.如前文所述的，完整的部件图标，是指形成部件图标的各部分被完全包含在第一目标图像中，不存在缺失的部分。如果存在某一部分的确实，则认为部件图标不完整。其中，缺失某一个部分，可以指缺少某个组成部件所构成的图形的边缘信息。
160.可选的，无人机可以实时进行图像采集并对采集的图像进行图像识别，当无法从图像中识别到上述部件图标中至少一个部分的边缘信息时，则表明该部分已经超出了无人机摄像头的视野范围，此时，可以识别图像中的二维码图标，并根据识别到的二维码图标调整无人机的降落飞行参数。
161.如前文所述的，无人机可以对上述第一目标图像进行图像识别，基于组成部件的边缘信息识别出各组成部件。示例性的，利用对图像中各像素点颜色以及坐标，识别出边缘为圆形以及正方形的组成部件。在本实施例中，无人机对当前获取到的第二目标图像进行识别时，继续利用第二目标图像中各像素点的颜色以及坐标，识别是否存在完整的边缘信息。例如，识别第二目标图像中是否存在具有圆形边缘以及正方形边缘的多个图标，如果缺少其中一个或多个图标，则表明部件图标不够完整，此时，可以进一步基于二维码图标调整无人机的降落飞行参数。
162.第二种方式中，如果无人机当前所在高度小于第一预设阈值，则根据当前采集的第二目标图像中的至少一个二维码图标，调整无人机的降落飞行参数。
163.其中，上述第一预设阈值可以是预先通过试验等方式所确定出的距离阈值。当无人机的高度小于该第一预设阈值时，无人机的摄像头无法再采集到完整的部件图标，即上述的部件图标中的部分或者所有的组成部件已经超出了无人机的摄像头的视野范围。此时，无人机可以识别第二目标图像中的二维码图标，并根据识别到的二维码图标调整无人机的降落飞行参数。
164.图6为本技术实施例提供的无人机降落方法的另一流程示意图，如图6所示，作为一种可选的实施方式，上述方法还包括：
165.s601、通过预先训练得到的误差纠正模型，对无人机的降落飞行参数进行修正。
166.可选的，该实施例可以应用于降落飞行的末期、当无人机即将接近停机坪的阶段。
167.一种可选方式中，该实施例可以是在无人机基于前述的部件图标调整降落飞行参数之后执行。具体的，第一种情况下，当无人机获取的图像中不再包含完整的部件图标时，可以使用本实施例的方式调整降落飞行参数。或者，第二种情况下，上述通过预先训练得到的误差修正模型，对无人机的降落飞行参数进行修正的步骤，在无人机与停机坪之间的高度距离小于第二预设阈值时执行。具体的，当无人机的高度与停机坪的高度的差值小于第二预设阈值时，可以使用本实施例的方式调整降落飞行参数。
168.针对上述第一种情况，具体可以为当无人机当前采集的图像中缺少前述的部件图标中的至少一个组成部件的边缘信息时，可以使用预先训练得到的误差纠正模型，对无人机的降落飞行参数进行修正。
169.另一种可选方式中，该实施例可以是在无人机基于前述的二维码图标调整降落飞行参数之后执行。具体的，第一种情况下，当无人机获取的图像中不再包含完整的二维码图标时，可以使用本实施例的方式调整降落飞行参数。或者，第二种情况下，上述通过预先训练得到的误差修正模型，对无人机的降落飞行参数进行修正的步骤，在无人机与停机坪之间的高度距离小于第二预设阈值时执行。具体的，当无人机的高度与停机坪的高度的差值小于第二预设阈值时，可以使用本实施例的方式调整降落飞行参数。
170.上述中，设定高度大于第一预设阈值，第一预设阈值大于第二预设阈值。
171.针对上述第一种情况，具体可以为：通过预先训练得到的误差纠正模型，对无人机
的降落飞行参数进行修正的步骤，在当前采集的第三目标图像中所示的二维码图标不完整时执行。具体的，无人机当前采集的第三目标图像中缺少二维码图标的边缘信息时，可以使用预先训练得到的误差纠正模型，对无人机的降落飞行参数进行修正。
172.针对上述两种可选方式中的第二种情况，当无人机的高度与停机坪的高度的差值小于第二预设阈值时，表明无人机已经接近停机坪，此时，可以使用预先训练得到的误差纠正模型，对无人机的降落飞行参数进行修正。
173.其中，上述误差纠正模型例如可以为机器学习模型，但申请并不以此为限。
174.s602、根据修正后的降落飞行参数，控制无人机降落至上述停机坪。
175.基于上述误差修正模型对无人机的降落飞行参数进行修正，可以得到修正后的降落飞行参数。如前文所述的，该降落飞行参数可以包括位置、角度等姿态参数。无人机按照该降落飞行参数，调整降落时的姿态并最终降落至停机坪上。
176.无人机在降落过程中，可能受到大风等干扰的情况，会造成无人机位置的偏差。而本实施例在无人机降落的最后阶段，例如高度接近停机坪的高度时，或者已经无法采集到完整的二维码图标时，可以利用预先训练好的误差修正模型对无人机的降落飞行参数再次进行调整，并按照调整后的参数控制无人机准确降落至停机坪，从而可以消除大风等情况对降落的干扰，保证无人机降落的位置的准确性。
177.作为一种可选的实施方式，上述步骤s601可以包括：
178.将无人机的姿态序列以及原始测量信息输入上述误差纠正模型，得到位置偏差信息。进而，根据上述位置偏差信息，对无人机的降落飞行参数进行修正。
179.其中，上述姿态序列包括无人机降落过程中的多个姿态信息，上述原始测量信息为无人机降落前的姿态信息。
180.可选的，上述姿态信息可以包括姿态角以及加速度信息，可以是由无人机上的惯性测量单元(inertial measurement unit，简称imu)测量得到，或者，也可以是由无人机上的陀螺仪和加速度计测量得到。
181.如前文所述的，无人机在降落过程中，基于采集的图像中所包含的部件图标或二维码图标，可以实时调整降落飞行参数。降落飞行参数包括姿态参数。调整降落飞行参数之后，无人机呈现出一种新的姿态，该新的姿态与调整之前的姿态不同。每得到一种新的姿态，无人机对其进行保存。进而，在本实施例中，无人机将降落过程中的各姿态组成一个序列，即得到上述的姿态序列。
182.另外，以imu为例，无人机在开始降落之前，设置在无人机上的imu可以测量出无人机降落前的加速度、姿态角等信息。无人机将这些测量的信息进行保存。并在本实施例中将其作为上述原始测量信息。
183.无人机将上述姿态序列以及原始测量信息输入误差纠正模型后，误差修正模型可以相应输出位置偏差信息。无人机进而可以基于该位置偏差信息再次对无人机的降落飞行参数进行修正。其中，上述位置偏差信息可以指无人机按照当前未修正前的降落飞行参数降落之后的位置与停机坪的中心位置的偏差。
184.无人机降落之后的位置可以通过该位置在世界坐标系中的坐标来表示。该坐标可以包括x方向的坐标值、y方向的坐标值以及z方向的坐标值。相应的，停机坪的中心位置也可以通过该中心位置在世界坐标系中的坐标来标识。
185.一种方式中，上述误差纠正模型输出的位置偏差信息中可以包括x方向的偏差信息、y方向的偏差信息以及z方向的偏差信息。各方向的偏差信息可以分别指坐标距离。
186.另一种方式中，上述误差纠正模型输出的位置偏差信息可以包括x方向的偏差信息和y方向的偏差信息。各方向的偏差信息可以分别指坐标距离。
187.相应的，上述在使用位置偏差信息对无人机的降落飞行参数进行修正时，可以基于x方向的偏差信息和y方向的偏差信息，对无人机的姿态参数中的x方向的参数以及y方向的参数进行修正。
188.例如，在x方向上的偏差信息为a，表示未修正前的降落点的x坐标值比停机坪中心位置的x坐标值大a，因此，在按照该偏差信息修正时，可以将降落点的x坐标值减去a。应理解，上述位置偏差信息中的数值可能为正值，也可能为负值。
189.可选的，可以通过大量的样本训练得到上述误差修正模型。
190.可选的，向初始模型输入预先得到的样本数据，训练得到上述误差纠正模型，其中，上述样本数据包括：无人机在不同时间段和/或不同风速环境下多次降落飞行时的姿态信息以及降落前的原始测量信息。
191.其中，上述样本数据可以是一个无人机的数据，或者，也可以是多个无人机的数据，本技术对此不作具体限定。
192.其中，针对每个无人机，上述原始测量信息分别指无人机在开始降落前由设置在无人机上的惯性测量单元所测量到的信息。
193.使用多个无人机在不同时间段和/或不同风速环境下多次降落飞行时的姿态信息以及原始测量信息作为样本训练上述误差修正模型，使得模型可以覆盖各种可能的场景，进而使得模型的准确性得以保证。
194.以下，对前述实施例中确定停机坪与无人机的相对位置的过程进行说明。
195.图7为本技术实施例提供的无人机降落方法的又一流程示意图，如图5所示，上述步骤s502的一种可选方式包括：
196.s701、确定上述部件图标中各组成部件所构成的图形的质心位置。
197.其中，各组成部件所构成的图形的质心位置可以指该图形在第一目标图像中的质心位置。具体可以指质心在第一目标图像中的图像坐标。
198.作为一种可选的实施方式，可以首先对第一目标图像进行边缘检测，确定出第一目标图像中的各图形。进而，根据各图形的边缘信息，确定各部件图标的质心位置。
199.示例性的，通过对第一目标图像进行边缘检测，确定出一个圆形，根据该圆形的各边缘像素点的位置，可以确定出该圆形的圆心位置坐标，并将该圆心位置作为该圆形的质心位置。
200.示例性的，通过对第一目标图像进行边缘检测，确定出一个正方形，根据该正方形的各边缘像素点的位置，可以确定出该正方形在x方向的中心线与在y方向的中心线的交点坐标，并将该交点作为该正方形的质心位置。
201.s702、基于各质心位置以及各图形的世界坐标，确定无人机相对于停机坪的相对位置。
202.如前文所述的，当停机坪安装完成后，可以通过实地测量，测到停机坪上各组成部件在世界坐标系中的世界坐标。进而，在本实施例中，可以基于上述得到的各组成部件所构
成的图形的质心位置以及各组成部件的实际坐标，确定出无人机相对于停机坪的相对位置。
203.作为一种可选的实施方式，可以对以各质心位置以及预先测量的各图形的世界坐标进行坐标变换处理，得到无人机相对于停机坪的相对位置。
204.其中，可以选择多种方法进行上述坐标变换。作为一种示例，本技术实施例中可以使用透视
‑
n
‑
点(perspective
‑
n
‑
point，简称pnp)算法进行坐标变换。具体的，通过pnp算法对各质心位置以及各图形的世界坐标进行处理，得到无人机相对于停机坪的相对位置。
205.在pnp算法中，可以输入多个坐标，根据针孔成像模型建立图像坐标与世界坐标的数学方程，用优化的方法最小化误差，从而计算出旋转矩阵以及平移矩阵，该旋转矩阵和平移矩阵表示了图像坐标与世界坐标间的变换关系，其中，平移矩阵即为需要计算得到的相对位置坐标。
206.具体的，可以以上述各图形的质心位置以及各图形的世界坐标作为输入参数，采用上述pnp算法，得到无人机相对于停机坪的相对位置。
207.如前文所述的，各图形的质心位置可以指图形的质心在第一目标图像中的图像坐标，另外，各图形的世界坐标也可以预先测量得到。因此，可以将各图形的质心的图像坐标以及世界坐标分别作为pnp算法的输入参数，利用pnp算法可以计算出旋转矩阵和平移矩阵，其中，平移矩阵即表示无人机相对于停机坪的相对位置。
208.以下，对前述实施例中根据第二目标图像中的至少一个二维码图标调整无人机的降落飞行参数的过程进行说明。
209.图8为本技术实施例提供的无人机降落方法的再一流程示意图，如图8所示，根据第二目标图像中的至少一个二维码图标调整无人机的降落飞行参数的一种可选方式包括：
210.s801、对上述第二目标图像进行图像识别，确定上述第二目标图像中的至少一个二维码图标。
211.可选的，在对第二目标图像进行图像识别时，可以识别出一个二维码图标，也可以识别出多个二维码图标。
212.s802、根据各二维码图标中边缘角点在上述第二目标图像中的位置信息，确定上述无人机相对于停机坪的相对位置。
213.可选的，二维码图标中边缘角点可以包括分布在二维码图标四个角上的四个边缘角点，或者，还可以包括二维码图标的多条边上的点。边缘角点在第二目标图像中的位置信息可以指边缘角点在第二目标图像中的图像坐标。
214.可选的，可以结合二维码中边缘角点在第二目标图像中的图像坐标以及边缘角点在世界坐标下的世界坐标确定无人机相对于停机坪的相对位置。
215.s803、根据上述无人机相对于停机坪的相对位置，调整上述无人机的降落飞行参数。
216.其中，该降落飞行参数包括：姿态参数。可选的，上述相对位置可以指无人机相对于停机坪的位置坐标。
217.在得到无人机相对于停机坪的相对位置之后，无人机可以相应地调整降落飞行参数。本实施例中，可以对无人机的姿态参数进行调整。其中，姿态参数例如可以包括：位置以及角度。其中，位置可以包括x方向、y方向以及z方向的位置坐标，角度可以包括横滚角、俯
仰角以及偏航角。具体的，无人机可以将得到的无人机相对于停机坪的位置坐标发送给无人机中的飞控模块，飞控模块根据该位置坐标作为反馈信息，引导无人机的控制模块控制姿态，并将姿态信息发送给无人机的姿态环，以完成对无人机的姿态控制调整。
218.除了对上述姿态参数进行调整外，无人机还可以对飞行速度等降落飞行参数进行调整。示例性的，当无人机与停机坪之间距离逐渐接近时，可以逐渐降低飞行速度。以使得无人机可以完成平稳的降落。
219.作为一种可选的实施方式，上述步骤s802包括：
220.对各二维码图标中边缘角点在第二目标图像中的位置信息以及各二维码图标的边缘角点的世界坐标进行坐标变换处理，得到无人机相对于停机坪的相对位置，其中，二维码图标的边缘角点的世界坐标基于二维码图标所示的二维码标识确定。
221.可选的，在对上述第二目标图像进行图像识别时，除了识别出二维码图标外，还可以通过对二维码图标中的黑白格信息的解析，识别出二维码的标识。当二维码图标被设置于停机坪表面之后，可以通过实地测量每个二维码图标中各边缘角点的世界坐标，进而，可以建立二维码的标识与二维码图标中各边缘角点的世界坐标的映射表，并将该映射表保存至无人机中。进而，在本实施例中，当从第二目标图像中识别出二维码的标识后，可以通过查询上述映射表，得到二维码图标各边缘角点的世界坐标。
222.进而，无人机可以将各二维码图标中边缘角点在上述第二目标图像中的图像坐标以及二维码图标的边缘角点的世界坐标作为输入参数，进行坐标变换，得到上述无人机相对于停机坪的相对位置。
223.示例性的，可以使用前述的pnp算法进行坐标变换处理。
224.如前文所述，从第二目标图像中识别出的二维码图标可以为一个，也可以为多个。假设识别出的二维码图标的个数为n，n为大于或等于1的整数。则可以得到的边缘角点的个数为4
×
n，相应的，可以得到4
×
n个图像坐标以及4
×
n个世界坐标。将该4
×
n个图像坐标以及4
×
n个世界坐标作为输入参数，输入上述pnp算法中，计算得到的平移矩阵即可以表示上述无人机相对于停机坪的相对位置。
225.作为一种可选的实施方式，在上述步骤s803中根据无人机相对于停机坪的相对位置调整无人机的降落飞行参数之前，还可以包括：
226.对上述相对位置和上述相对位置之前的历史相对位置进行平滑滤波处理，更新上述相对位置。
227.相应的，在s803中调整无人机的降落飞行参数时，可以基于更新后的相对位置进行调整。
228.可选的，从无人机开始降落开始，每确定出一个相对位置，则可以将该相对位置保存，当再次利用本技术计算出一个相对位置后，可以利用本次计算的相对位置以及历史的相对位置进行平滑滤波后，计算出一个新的相对位置，进而利用该新的相对位置调整降落飞行参数，从而使得降落飞行参数在调整时的稳定性更高。
229.基于同一发明构思，本技术实施例中还提供了与无人机降落方法对应的无人机降落方法装置，由于本技术实施例中的装置解决问题的原理与本技术实施例上述无人机降落方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
230.图9为本技术实施例提供的一种无人机降落装置的模块结构图，如图9所示，该装
置包括：
231.获取模块901，用于获取无人机当前采集的第一目标图像，所述第一目标图像中包括：停机坪表面的部件图标，所述部件图标由所述停机坪的多个组成部件形成。
232.确定模块902，用于根据所述第一目标图像中所述部件图标的位置信息，确定所述无人机相对于所述停机坪的相对位置。
233.第一调整模块903，用于根据所述无人机相对于所述停机坪的相对位置，调整所述无人机的降落飞行参数，所述降落飞行参数包括：姿态参数。
234.作为一种可选的实施方式，继续按照图9，上述装置还包括：
235.第二调整模块904，用于在当前采集的第二目标图像中所示的所述部件图标不完整时，根据所述第二目标图像中的至少一个二维码图标，调整所述无人机的降落飞行参数。
236.作为一种可选的实施方式，继续按照图9，上述装置还包括：
237.第三调整模块905，用于当所述无人机当前所在高度小于第一预设阈值时，根据当前采集的第二目标图像中的至少一个二维码图标，调整所述无人机的降落飞行参数。
238.作为一种可选的实施方式，继续按照图9，上述装置还包括：
239.修正模块906，用于通过预先训练得到的误差纠正模型，对所述无人机的降落飞行参数进行修正。
240.控制模块907，用于根据修正后的降落飞行参数，控制所述无人机降落至所述停机坪。
241.作为一种可选的实施方式，修正模块906具体用于：
242.将所述无人机的姿态序列以及原始测量信息输入所述误差纠正模型，得到位置偏差信息，其中，所述姿态序列包括所述无人机降落过程中的多个姿态信息，所述原始测量信息为所述无人机降落前的姿态信息；
243.使用所述位置偏差信息，对所述无人机的降落飞行参数进行修正。
244.作为一种可选的实施方式，所述位置偏差信息包括：x方向的偏差信息和y方向的偏差信息；修正模块906具体用于：基于所述x方向的偏差信息和y方向的偏差信息，对所述无人机的姿态参数中x方向的参数以及y方向的参数进行修正。
245.作为一种可选的实施方式，继续参照图9，所述装置还包括：
246.训练模块908，用于向初始模型输入预先得到的样本数据，训练得到所述误差纠正模型，其中，所述样本数据包括：无人机在不同时间段和/或不同风速环境下多次降落飞行时的姿态信息以及降落前的原始测量信息。
247.作为一种可选的实施方式，修正模块906具体用于：
248.在所述无人机与所述停机坪之间的高度距离小于第二预设阈值时，执行通过预先训练得到的误差纠正模型，对所述无人机的降落飞行参数进行修正的步骤。
249.作为一种可选的实施方式，修正模块906具体用于：
250.在当前采集的第三目标图像中所示的二维码图标不完整时，执行通过预先训练得到的误差纠正模型，对所述无人机的降落飞行参数进行修正的步骤。
251.作为一种可选的实施方式，确定模块902具体用于：
252.确定所述部件图标中各组成部件所构成的图形的质心位置；
253.基于各质心位置以及各图形的世界坐标，确定所述无人机相对于所述停机坪的相
对位置。
254.作为一种可选的实施方式，确定模块902具体用于：
255.对所述第一目标图像进行边缘检测，确定所述第一目标图像中的各图形；
256.根据各图形的边缘信息，确定各图形的质心位置。
257.作为一种可选的实施方式，确定模块902具体用于：
258.对各质心位置以及各图形的世界坐标进行坐标变换处理，得到所述无人机相对于所述停机坪的相对位置。
259.作为一种可选的实施方式，确定模块702具体用于：
260.通过透视
‑
n
‑
点算法对各质心位置以及各图形的世界坐标进行处理，得到所述无人机相对于所述停机坪的相对位置，其中，所述质心位置包括：质心在所述第一目标图像中的图像坐标。
261.作为一种可选的实施方式，所述部件图标基于所述停机坪的脚架凹槽在所述停机坪表面所构成的图形得到，或者，所述部件图标由所述停机坪的正投影所表征的图形轮廓形成。
262.作为一种可选的实施方式，第二调整模块904具体用于：
263.对所述第二目标图像进行图像识别，确定所述第二目标图像中的至少一个二维码图标；
264.根据各二维码图标中边缘角点在所述第二目标图像中的位置信息，确定所述无人机相对于所述停机坪的相对位置；
265.根据所述无人机相对于所述停机坪的相对位置，调整所述无人机的降落飞行参数。
266.作为一种可选的实施方式，第二调整模块904具体用于：
267.对各二维码图标中边缘角点在所述第二目标图像中的位置信息以及各二维码图标的边缘角点的世界坐标进行坐标变换处理，得到所述无人机相对于所述停机坪的相对位置，其中，所述二维码图标的边缘角点的世界坐标基于所述二维码图标所示的二维码标识确定。
268.作为一种可选的实施方式，第三调整模块905具体用于：
269.对所述第二目标图像进行图像识别，确定所述第二目标图像中的至少一个二维码图标；
270.根据各二维码图标中边缘角点在所述第二目标图像中的位置信息，确定所述无人机相对于所述停机坪的相对位置；
271.根据所述无人机相对于所述停机坪的相对位置，调整所述无人机的降落飞行参数。
272.作为一种可选的实施方式，第三调整模块905具体用于：
273.对各二维码图标中边缘角点在所述第二目标图像中的位置信息以及各二维码图标的边缘角点的世界坐标进行坐标变换处理，得到所述无人机相对于所述停机坪的相对位置，其中，所述二维码图标的边缘角点的世界坐标基于所述二维码图标所示的二维码标识确定。
274.作为一种可选的实施方式，第一调整模块903具体用于：
275.根据无人机相对于停机坪的相对位置，调整所述无人机的姿态参数，所述姿态参数包括：位置以及角度。
276.作为一种可选的实施方式，第一调整模块903还用于：
277.对所述相对位置和在所述相对位置之前的历史相对位置进行平滑滤波处理，更新所述相对位置。
278.本技术实施例还提供了一种无人机100，如图10所示，为本技术实施例提供的无人机100结构示意图，包括：处理器1001、存储器1002、和总线1003。所述存储器1002存储有所述处理器1001可执行的机器可读指令(比如，图9中的装置中获取模块901、处理模块902以及第一调整模块903)，当无人机100运行时，所述处理器1001与所述存储器1002之间可以通过总线1003通信，所述机器可读指令被所述处理器1001执行时执行上述方法实施例中的方法步骤。
279.本技术实施例还提供了一种电子设备110，如图11所示，为本技术实施例提供的电子设备110结构示意图，包括：处理器1101、存储器1102、和总线1103。所述存储器1102存储有所述处理器1101可执行的机器可读指令(比如，图9中的装置中获取模块901、处理模块902以及第一调整模块903)，当电子设备110运行时，所述处理器1101与所述存储器1102之间可以通过总线1103通信，所述机器可读指令被所述处理器1101执行时执行上述方法实施例中的方法步骤。
280.本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述无人机前向障碍物探测方法的步骤。
281.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考方法实施例中的对应过程，本技术中不再赘述。在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
282.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read
‑
only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
283.以上仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在
本技术的保护范围之内。