本發(fā)明屬于無人機(jī)定位，具體涉及一種低光環(huán)境下的無人機(jī)定位識(shí)別方法。

背景技術(shù)：

1、近年來，隨著戶外活動(dòng)的日益普及，在山間迷路或等待救援的情況時(shí)有發(fā)生，同時(shí)近年來，世界范圍內(nèi)出現(xiàn)許多不可抗拒的災(zāi)害，例如地震，洪水，臺(tái)風(fēng)等危及人類生命安全的自然災(zāi)害。這些自然災(zāi)害的典型特點(diǎn)是覆蓋面積大，造成人員傷亡嚴(yán)重以及建筑摧毀等因素導(dǎo)致的救災(zāi)困難等。及時(shí)找到目標(biāo)人員變得尤為重要。然而，特別是夜間光線不足的環(huán)境下，搜救工作變得極為困難。傳統(tǒng)的救援方式效率較低且存在安全隱患，仍存在許多局限性，包括：

2、1.無人機(jī)視覺識(shí)別能力弱：無人機(jī)搭載的攝像頭在夜間或深林等低光條件下效果不佳，可見光傳感器的效能大大降低，無人機(jī)僅憑現(xiàn)有視覺識(shí)別系統(tǒng)難以精確鎖定被困者的位置。這種視覺上的“盲區(qū)”不僅延長(zhǎng)了搜救的時(shí)間窗口，還可能導(dǎo)致搜救行動(dòng)偏離正確方向，增加了搜救難度和不確定性。

3、2.難以定位：現(xiàn)有無人機(jī)無法充分利用聲音這一重要線索，錯(cuò)失了可能快速定位被困者的寶貴機(jī)會(huì)。這種局限性在夜間或視線不佳的條件下尤為突出，因?yàn)榇藭r(shí)聲音往往成為連接搜救者與被困者之間的重要橋梁。

4、3.環(huán)境不穩(wěn)定：與城市或室內(nèi)環(huán)境相比，野外環(huán)境具有顯著的差異，其不穩(wěn)定性，例如風(fēng)切變等因素，顯著增加了無人機(jī)在救援任務(wù)中的難度。

5、隨著這些問題的發(fā)現(xiàn)，為了高效準(zhǔn)確對(duì)被困人員進(jìn)行搜尋定位，提出一種低光環(huán)境下的無人機(jī)定位識(shí)別方法來解決上述問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是：旨在提供一種低光環(huán)境下的無人機(jī)定位識(shí)別方法，用于解決背景技術(shù)中存在的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

3、一種低光環(huán)境下的無人機(jī)定位識(shí)別方法，包括以下方法：

4、步驟1.路徑規(guī)劃：通過地面控制臺(tái)主動(dòng)定位地理位置，設(shè)定無人機(jī)的飛行路徑，確保無人機(jī)覆蓋所有可能的搜救區(qū)域；

5、步驟2.無人機(jī)風(fēng)切變下自平衡：基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，用于在大規(guī)模風(fēng)切變環(huán)境下緩解控制，保持無人機(jī)搜尋過程中的自平衡；

6、步驟3.降噪與語音增強(qiáng)：選擇降低自噪聲算法和語音增強(qiáng)算法，優(yōu)化無人機(jī)麥克風(fēng)捕捉的音頻信號(hào)，提升聲音的清晰度；

7、步驟4.數(shù)據(jù)采集與傳輸：無人機(jī)實(shí)時(shí)采集周圍環(huán)境的圖像和聲音數(shù)據(jù)，通過無線通信模塊將數(shù)據(jù)傳輸回地面站進(jìn)行處理；

8、步驟5.視聽結(jié)合進(jìn)行聲源定位：無人機(jī)在飛行過程中，利用增強(qiáng)后的音頻信號(hào)，通過高靈敏度麥克風(fēng)陣列和噪聲抑制算法精確定位求救信號(hào)的來源；

9、步驟6.低光環(huán)境下的動(dòng)作識(shí)別：地面站使用深度學(xué)習(xí)模型，從傳輸來的低質(zhì)量圖像和聲音數(shù)據(jù)中提取有用信息，進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別；

10、步驟7.響應(yīng)措施：地面站將分析結(jié)果傳遞給控制臺(tái)，相關(guān)人員根據(jù)情況做出快速響應(yīng)，派遣救援隊(duì)伍到達(dá)目標(biāo)地點(diǎn)進(jìn)行救援。

11、本發(fā)明可以在環(huán)境不穩(wěn)定且可以在低光或無光環(huán)境中進(jìn)行聲源定位和動(dòng)作識(shí)別，不僅可以拓寬無人機(jī)在夜間或特殊環(huán)境下的應(yīng)用場(chǎng)景，也能顯著提高任務(wù)執(zhí)行的安全性和可靠性；同時(shí)還利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)和底層控制推力算法對(duì)電機(jī)推力進(jìn)行測(cè)算，以確保在環(huán)境不穩(wěn)定時(shí)仍然保持自平衡狀態(tài)，最后采用深度學(xué)習(xí)模型在低光環(huán)境下進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別，從低質(zhì)量的圖像和聲音數(shù)據(jù)中提取有用信息，提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。

技術(shù)特征：

1.一種低光環(huán)境下的無人機(jī)定位識(shí)別方法，其特征在于：包括以下方法：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種手持式采樣裝置，其特征在于：所述步驟1中路徑規(guī)劃采用racer算法，將多個(gè)無人機(jī)進(jìn)行獨(dú)立的路徑規(guī)劃；

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種低光環(huán)境下的無人機(jī)定位識(shí)別方法，其特征在于：所述步驟2采用上層rma模塊策略構(gòu)建位置控制器，使無人機(jī)飛到目標(biāo)位置后能夠保持自平衡，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)(rl)與多層感知器mlp結(jié)合輸出電機(jī)速度命令，由底層控制推力算法bemt-pid，能夠從實(shí)時(shí)的、機(jī)載的壓力信號(hào)作出反應(yīng)，以減少風(fēng)切變的影響。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種低光環(huán)境下的無人機(jī)定位識(shí)別方法，其特征在于：在風(fēng)切變下自平衡的方法具體包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種低光環(huán)境下的無人機(jī)定位識(shí)別方法，其特征在于：所述步驟3采用空間濾波算法進(jìn)行波束形成，具體步驟包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種低光環(huán)境下的無人機(jī)定位識(shí)別方法，其特征在于：所述步驟4的數(shù)據(jù)采集與傳輸通過無人機(jī)在飛行途中搭載的攝像機(jī)與mese麥克風(fēng)陣列采集該位置及周圍環(huán)境的圖像和音頻數(shù)據(jù)，

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種低光環(huán)境下的無人機(jī)定位識(shí)別方法，其特征在于：所述步驟5采用深度殘差網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合跨模態(tài)在進(jìn)行自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練的模型下進(jìn)行聲源定位，包括以下具體步驟：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種低光環(huán)境下的無人機(jī)定位識(shí)別方法，其特征在于：所述步驟6低光環(huán)境下動(dòng)作識(shí)別方法包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于無人機(jī)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種低光環(huán)境下的無人機(jī)定位識(shí)別方法，包括以下方法：步驟1.路徑規(guī)劃；步驟2.無人機(jī)風(fēng)切變下自平衡；步驟3.降噪與語音增強(qiáng)；步驟4.數(shù)據(jù)采集與傳輸；步驟5.視聽結(jié)合進(jìn)行聲源定位；步驟6.低光環(huán)境下的動(dòng)作識(shí)別；步驟7.響應(yīng)措施；本發(fā)明可以在環(huán)境不穩(wěn)定且可以在低光或無光環(huán)境中進(jìn)行聲源定位和動(dòng)作識(shí)別，同時(shí)還利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)和底層控制推力算法對(duì)電機(jī)推力進(jìn)行測(cè)算，以確保在環(huán)境不穩(wěn)定時(shí)仍然保持自平衡狀態(tài)，最后采用深度學(xué)習(xí)模型在低光環(huán)境下進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別，從低質(zhì)量的圖像和聲音數(shù)據(jù)中提取有用信息，提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。

技術(shù)研發(fā)人員：聶駿榮,雷渠江
受保護(hù)的技術(shù)使用者：湖大粵港澳大灣區(qū)創(chuàng)新研究院（廣州增城）
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10