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CN102637040A - 无人机集群可视导航任务协同方法和系统 - Google Patents

无人机集群可视导航任务协同方法和系统 Download PDF

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CN102637040A CN2012101220599A CN201210122059A CN102637040A CN 102637040 A CN102637040 A CN 102637040A CN 2012101220599 A CN2012101220599 A CN 2012101220599A CN 201210122059 A CN201210122059 A CN 201210122059A CN 102637040 A CN102637040 A CN 102637040A
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刘慧�
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Abstract

本发明提出一种基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同方法和系统,该方法包括:确定无人机集群中无人机数目并建立面向任务的可视导航;确定每架无人机的任务分工;每架无人机通过其机载的视觉传感设备获得可视导航信息和/或通过通信从其他无人机或设备获得可视导航所需的视频图像信息,并在其机载的图像理解设备中进行融合处理生成语义文本文件;发送方无人机将语义文本文件压缩并发送给接收方无人机;以及接收方无人机根据接收到的压缩后信息,融合自身获得的信息,生成所需的可视导航飞行控制指令。本发明可以有效的减少无人机集群协作可视导航中信息传输量,实时性好,是实现无人机集群可视导航任务协同的有效技术。

Description

无人机集群可视导航任务协同方法和系统
技术领域
本发明涉及无人机导航技术领域,特别涉及一种基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同方法。
背景技术
无人机可视导航中存在需要传感设备多,视觉信息数据量大,数据融合处理实时性要求高等问题。由于无人机发展逐渐小型化,具有承载能力有限,信息处理能力有限,能量资源有限等特点,多架无人机协作可视导航成为一个重要的发展趋势。为实现可视导航任务的协同,大数据量视觉信息的处理和有效的应用逐渐引起人们的重视,多架无人机之间的信息传输也成为迫切需要解决的关键问题之一。
传统的无人机集群通信技术基本是面向文本传输的,基本不能传输图像视频,相应的文本信息基本是一些设定的控制指令,路径规划信息和或无人机相对位置、速度、姿态等信息,而不是根据图像视频等自动生成的语义文本,从而传送文本信息量一般较少,占用带宽也较小。目前无人机集群可视导航任务协同相关研究很少,但已引起学术界和工业界的极大关注。若在无人机集群协同通信进行可视导航中直接传输视频图像,则与传统的文件传输有着明显的不同,视频图像传输时数据量大,需占用带宽也较大。可视导航中飞行环境场景快速变化导致视频数据传输量大和无人机组网链路带宽有限的矛盾,使得视频传输技术在无人机集群中的应用受到很大制约。为减少无人机通信硬件设备的改造,降低成本,迫切需要减少可视导航中的冗余数据量,以达到较好的传输效果。
为降低图像数据信息和视频流信息传输量,以往在信息的编解码、信息压缩、信息调制等方面已有大量的研究成果,但基本还是基于纯粹的视频图像数据进行传输的,传输量较大。
发明内容
本发明旨在至少解决上述技术问题之一。
为此,本发明的目的在于提出一种基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同方法,包括以下步骤:S1.确定无人机集群中无人机的数目,并为无人机集群建立面向任务的可视导航;S2.根据每架无人机的信息处理能力,确定每架无人机的任务分工,其中,无人机集群中包括发送方无人机和接收方无人机;S3.每架无人机通过其机载的视觉传感设备获得可视导航信息和/或通过通信从其他无人机或设备获得可视导航所需的视频图像信息,并在其机载的图像理解设备中进行融合处理生成语义文本文件;S4.根据任务请求,发送方无人机将语义文本文件进行信息压缩,并将压缩后信息发送给接收方无人机;以及S5.接收方无人机根据接收到的压缩后信息,融合自身状态信息以及其机载视觉传感设备获得的飞行环境信息生成所需的可视导航飞行控制指令。
根据本发明实施例的基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同方法,将图像理解生成语义文本的思路应用在航空领域,可以有效的减少无人机集群协作可视导航中实时视频、图像传输的信息传输量,减少带宽占有量,减少接收端无人机信息处理量,实时性好,是实现无人机集群可视导航任务协同以避障避险的有效技术。
在本发明的一个优选的实施例中,步骤S3包括:S31.通过机载的视觉传感设备采集可视导航所需的视频图像信息和/或通过通信从其他无人机或设备获得可视导航所需的视频图像信息;S32.通过图像处理和识别技术获得视频图像信息的特征;S33.对照图像模型库的图像信息和字典知识库的关键字释义进行检索识别;S34.生成语义文本信息。
在本发明的一个优选的实施例中,步骤S3进一步包括:S35当图像语义生成模块检索到新的图像或新的关键字时,存入图像模型库中或字典知识库中。
本发明的另一目的在于提出一种基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同系统,无人机集群包括多个无人机,每架无人机包括:视觉传感设备,用于获取可视导航信息;图像理解设备,用于根据视觉传感设备获得的可视导航信息,生成语义文本信息;信息通讯设备,用于根据任务请求压缩语义文本信息,并发送和接收压缩后信息;计算处理设备,用于根据接收到的压缩后信息和自身获得的信息,进行计算处理,生成所需的可视导航飞行控制指令。
根据本发明的基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同系统,具有无人机集群协作可视导航过程中实时视频、图像传输的信息传输量少、带宽占有量少的优点,同时接收端无人机信息处理量小,实时性好,可以实现无人机集群可视导航任务协同。
在本发明的一个优选的实施例中,图像理解设备包括:实时视觉信息采集模块,实时视觉信息采集模块用于通过机载的视觉传感设备采集可视导航所需的视频图像信息和/或通过通信从其他无人机或设备获得可视导航所需的视频图像信息;图像特征提取模块,图像特征提取模块用于通过图像处理和识别技术获得视频图像信息的特征;图像模型库,图像模型库用于存储图像模型信息,供图像语义生成模块进行检索识别;字典知识库,字典知识库用于存储关键词以及关键词之间的释义,供图像语义生成模块进行检索识别;和图像语义生成模块,图像语义生成模块用于根据视频图像信息的特征生成语义文本信息。
在本发明的一个优选的实施例中,当图像语义生成模块检索到新的图像或新的关键字时,存入图像模型库中或字典知识库中。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中,
图1为本发明实施例的基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同方法的流程图;
图2为本发明实施例的基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同方法的示意图;
图3为本发明实施例的基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同系统的示意图;
图4为图3所示系统中的图像理解设备的示意图;以及
图5为无人机集群利用本发明实施例的基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同方法进行环境避险的示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。相反,本发明的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
下面参考附图描述根据本发明实施例的基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同方法。
图1为本发明实施例的基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同方法的流程图。如图1所示,本发明提出的无人机集群可视导航任务协同方法包括步骤:
S1.确定无人机集群中无人机的数目,并为无人机集群建立面向任务的可视导航。
具体地,根据预测的无人机所要飞行的可视导航环境,决定所需协作的无人机架数,建立面向任务的分布式无人机协作组进行可视导航。
S2.根据每架无人机的信息处理能力,确定每架无人机的任务分工,其中,所述无人机集群中包括发送方无人机和接收方无人机。
具体地,每架无人机具有将视频图像理解的能力,根据每架无人机信息处理能力不同,每架无人机具有不同的任务分工,例如不同方位的视觉传感任务,不同视觉传感设备的视觉传感任务等。分工时注意考虑到信息传递和处理的时延等,尽可能地让每架无人机在执行各自任务所需的信息处理时延在容忍的范围内。
S3.每架无人机通过其机载的视觉传感设备获得可视导航信息,并在其机载的图像理解设备中进行融合处理生成语义文本文件。事先制定图像理解所采取的语义解释规则,随后每架无人机对已获得的可视导航信息进行融合处理,生成语义解释文本文件。
具体地,包括步骤:S31.通过机载的视觉传感设备采集可视导航所需的视频图像信息和/或通过通信从其他无人机或设备获得可视导航所需的视频图像信息;S32.通过图像处理和识别技术获得视频图像信息的特征;S33.对照图像模型库的图像信息和字典知识库的关键字释义进行检索识别;以及S34.生成语义文本信息。
在本发明的一个优选实施例中,还包括进一步包括步骤S35.当图像语义生成模块检索到新的图像或新的关键字时,存入图像模型库中或字典知识库中。
S4.根据任务请求,发送方无人机将语义文本文件进行信息压缩,并将压缩后信息发送给接收方无人机。
具体地,根据可视导航任务请求,无人机之间进行基于语义文本文件的信息压缩传输和交互。除了基于语义文本文件的信息之外,在信息交互能力允许的条件下,无人机之间也可以进一步进行视频图像的压缩传输。
S5.接收方无人机根据接收到的压缩后信息,融合自身状态信息以及其机载视觉传感设备获得的飞行环境信息生成所需的可视导航飞行控制指令。
本发明的基于图像语义分析和解释的基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同方法,降低视频图像信息的数据量,采取主要进行语义文本传输的方式,解决数据传输量大的问题,减少时延,减少接收端无人机信息处理量,为无人机集群可视导航任务协同提供实时的避险避障导航信息。图像语义分析和理解技术属于图像研究领域的高层内容,能将完整的图像内容转换成可直观理解的类文本语言表达,建立语义文本和图像的相互映射关系,在图像理解中起着至关重要的作用。为解决图像视觉表达和语义解释之间的鸿沟,目前,越来越多的研究已开始关注这项工作,并致力于有效模型和方法以实现图像理解中的语义解释,从而为本发明的使用和拓展提供了可行性。
图2为本发明实施例的一种基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同方法的示意图。图中三架无人机具有不同方位的任务分工,各自通过自身机载的传感设备获得可视导航信息,并生成语义文本文件与其他无人机进行信息传输和交互,协作可视导航。
图3为本发明实施例的基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同系统的框架图。如图3所示,本发明另一方面还提出一种基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同系统,该无人机集群包括N架无人机,记为无人机1至无人机N,其中每架无人机均包括:视觉传感设备10,用于获取可视导航信息;图像理解设备20,用于根据视觉传感设备10获得的可视导航信息,生成语义文本信息;信息通讯设备30,用于根据任务请求压缩语义文本信息,并发送和接收压缩后信息,对于传输的信息无需压缩的情况下也可不压缩;计算处理设备40,用于根据接收到的信息和自身获得的信息,进行计算处理,生成所需的可视导航飞行控制指令;在没有接收到传输信息或者不能接收到传输信息的情况下,计算处理设备40直接用于根据自身获得的信息,进行计算处理,生成所需的可视导航飞行控制指令。在无需通信、没有信息通信设备30或不能通信的状况下,对于一架无人机也可直接由其自身的图像理解设备20获得图像语义解释和其他传感设备获得导航信息相融合获得飞行控制导航指令,指导无人机航行。
在本发明的一个实施例中,,图像理解设备20进一步包括:实时视觉信息采集模块210,用于通过机载的视觉传感设备10采集可视导航所需的视频图像信息和/或通过通信从其他无人机或设备获得可视导航所需的视频图像信息;图像特征提取模块220,用于通过图像处理和识别技术获得视频图像信息的特征;图像模型库230,用于存储图像模型信息,供图像语义生成模块250进行检索识别;字典知识库240,用于存储关键词以及关键词之间的释义,供图像语义生成模块250进行检索识别;和图像语义生成模块250,图像语义生成模块用于将视频图像信息的特征参照图像模型库230和字典知识库240进行检索识别,生成语义文本信息。
在本发明的一个优选实施例中,当所述图像语义生成模块250检索到新的图像或新的关键字时,存入所述图像模型库230中或所述字典知识库240中。
根据本发明的基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同系统,具有无人机集群协作可视导航过程中实时视频、图像传输的信息传输量少、带宽占有量少的优点,同时接收端无人机信息处理量小,实时性好,可以实现无人机集群可视导航任务协同。
图4为图3所示系统中的图像理解设备的示意图。如图4所示,该图像理解设备20主要功能模块包括实时视觉信息采集模块210,图像特征提取模块220,图像模型库230,字典知识库240和图像语义生成模块250。实时视觉信息采集模块210主要用于通过机载视觉传感设备采集得到可视导航所需的视频图像信息和/或通过通信从其他无人机或设备获得可视导航所需的视频图像信息。图像特征提取模块220主要利用图像处理和识别技术取得图像的特征信息,同时为图像模型库230提供新的模型信息。图像模型库230用于存储图像模型信息,并根据无人机工作环境特征信息及语义生成信息进行更新。字典知识库240保存航空图片领域的名称关键词及关键词之间的相互关联关系解释。图像语义生成模块250主要利用图像语义分析和解释相关技术规则实时生成并保存可视导航视觉信息的语义文本信息,还可以通过无人机的信息通讯设备30传输给其他无人机,同时为字典知识库240添加新的关键词及相关关系解释。图像语义解释和其他传感设备获得导航信息相融合获得飞行控制导航指令,指导无人机航行。
图5为无人机集群利用本发明实施例的基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同方法进行环境避险的示意图。
图5中的三架无人机均事先装有机载视觉传感设备和图像理解设备,第一无人机、第二无人机和第三无人机之间有具有不同方位的任务分工。在无人机集群可视导航协作组中,通常选定其中一架无人机的位置建立无人机之间的相对坐标系来确定各个无人机之间的相对位置。例如,可以选第一无人机为参考位置点建立坐标系。若无人机集群中协作无人机数目较多也可以选定其中几架无人机分别为参考位置点,同时建立参考位置点之间的相对位置关系,作为参考位置点的无人机之间可相互通信。
当无人机集群当前航行未遇到危险障碍物的情况下,飞机之间的通信量较少,无人机之间可传输其相对位置、速度、姿态等信息,路径规划信息及其所检测的飞行环境良好等信息,保持无人机之间处于协作状态。例如,第一无人机负责飞行前方的环境检测和识别,无障碍物的情况下第一无人机可向第二无人机和第三无人机传输表示前方环境良好的字符信息,无人机之间周期性地向其他无人机传输其自身飞行的相对位置、速度、姿态等信息,第一无人机根据第二无人机和第三无人机的相对位置、速度、姿态等信息判断第二无人机和第三无人机是否飞行在其能检测,识别和通信的安全飞行环境之中,可通过设置安全范围阚值的方式来实现。同理,对于第二无人机和第三无人机也根据其他无人机相对位置、速度、姿态等信息判断其他无人机是否处在其所负责检测,识别和通信的飞行环境之中。
当无人机集群当前航行遇到危险障碍物的情况下,无人机集群根据本发明的基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同方法进行协作避障。在本文中以第一无人机检测到前方有障碍物(气球)为例来阐述具体过程。第一无人机机载的视觉传感设备10实时采集前方视觉信息,其机载的图像理解设备20中的图像特征提取模块210进行图像特征提取,对障碍物区域进行尺寸深度计算等,同时检索图像模型库230是否有类似的模型。若有类似模型,则可识别该障碍物为类似气球的物体,然后根据障碍物区域尺寸深度特征、图像语义生成模块250和字典知识库240相应气球的特性对该障碍物进行语义描述形成类文本的信息;若无类似模型,则存储该障碍物模型在图像模型库230中以备使用,同时根据障碍物区域尺寸深度特征、图像语义生成模块250和字典知识库240等信息对该障碍物进行语义描述形成类文本的信息,如形成表达“大概体积为5平方米的球形体”的类文本。同时可根据采集的图像序列计算该障碍物的相对位置,速度等信息,同样由图像语义生成模块和字典知识库进行语义描述形成类文本信息,如表达“前方50米,相对靠近速度3米/秒”等的类文本。第一无人机可根据信息“大概体积为5平方米的球形体,前方50米,相对靠近速度3米/秒”计算障碍物在相对坐标系中的相对位置坐标(50,0,0),从而将该障碍物位置坐标及相对靠近速度广播给第二无人机和第三无人机,第一无人机,第二无人机和第三无人机根据障碍物信息计算其各自与障碍物的相对距离及相对位置关系,在其安全飞行环境范围之内调整飞行方向或飞行速度、姿态等以进行避障,如第一无人机,第二无人机和第三无人机分别按照飞行路径A虚线、B虚线和C虚线的方向飞行。根据第一无人机视觉信息安全避障后,无人机之间可发送避障成功字符以表示其此次避障成功现处在安全飞行状态。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同限定。

Claims (6)

1.一种基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同方法,其特征在于,包括步骤:
S1.确定所述无人机集群中所述无人机的数目,并为所述无人机集群建立面向任务的可视导航;
S2.根据每架所述无人机的信息处理能力,确定每架所述无人机的任务分工,其中,所述无人机集群中包括发送方无人机和接收方无人机;
S3.每架所述无人机通过其机载的视觉传感设备获得可视导航信息和/或通过通信从其他所述无人机或设备获得的可视导航所需的视频图像信息,并在其机载的图像理解设备中进行融合处理生成语义文本文件;
S4.根据任务请求,所述发送方无人机将所述语义文本文件进行信息压缩,并将压缩后信息发送给所述接收方无人机;以及
S5.所述接收方无人机根据接收到的所述压缩后信息,融合自身状态信息以及其机载视觉传感设备获得的飞行环境信息生成所需的可视导航飞行控制指令。
2.根据权利要求1所述的基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同方法,其特征在于,步骤S3包括:
S31.通过机载的所述视觉传感设备采集可视导航所需的视频图像信息和/或通过通信从其他无人机或设备获得可视导航所需的视频图像信息;
S32.通过图像处理和识别技术获得所述视频图像信息的特征;
S33.对照图像模型库的图像信息和字典知识库的关键字释义进行检索识别;
S34.生成语义文本信息。
3.根据权利要求2所述的基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同方法,其特征在于,步骤S3还包括:
S35当所述图像语义生成模块检索到新的图像或新的关键字时,存入所述图像模型库中或所述字典知识库中。
4.一种基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同系统,其特征在于,所述无人机集群包括多个无人机,每架所述无人机包括:
视觉传感设备,用于获取可视导航信息;
图像理解设备,用于根据所述视觉传感设备获得的可视导航信息,生成语义文本信息;
信息通讯设备,用于根据任务请求压缩所述语义文本信息,并发送和接收压缩后信息;
计算处理设备,用于根据接收到的所述压缩后信息和自身获得的信息,进行计算处理,生成所需的可视导航飞行控制指令。
5.根据权利要求4所述的基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同系统,其特征在于,所述图像理解设备包括:
实时视觉信息采集模块,所述实时视觉信息采集模块用于通过机载的视觉传感设备采集可视导航所需的视频图像信息和/或通过通信从其他无人机或设备获得可视导航所需的视频图像信息;
图像特征提取模块,所述图像特征提取模块用于通过图像处理和识别技术获得所述视频图像信息的特征;
图像模型库,所述图像模型库用于存储图像模型信息,供图像语义生成模块进行检索识别;
字典知识库,所述字典知识库用于存储关键词以及关键词之间的释义,供所述图像语义生成模块进行检索识别;和
所述图像语义生成模块,所述图像语义生成模块用于根据所述视频图像信息的特征生成语义文本信息。
6.根据权利要求5所述的基于语义文本传输的无人机集群可视导航任务协同系统,其特征在于,
当所述图像语义生成模块检索到新的图像或新的关键字时,存入所述图像模型库中或所述字典知识库中。
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