一种具有认知功能的动态仿生抓取无人机

1.本发明涉及无人机技术领域,更具体的说是涉及一种具有认知功能的动态仿生抓取无人机。


背景技术：

2.随着技术的发展，无人机正在渐渐融入社会生活的方方面面，成为民用领域和军用领域不可或缺的设备。虽然目前旋翼无人机在侦查、监控、航拍、运输以及娱乐表演等方面有诸多应用，但是这些方面的应用均没有与实际的空间环境交互接触。旋翼无人机可以垂直起飞和降落，能在空中悬停且飞行运动起来较为灵活，通过合理的设计完全可以作为一个可以飞行的抓取机器人平台来使用。比如在无人机上搭载机械臂或者其他的作业装置，相比于传统的地面上的移动机器人平台，能够摆脱运动空间限制，极大拓宽旋翼无人机应用领域。对于危险品清理、设施检修、空中清洁作业、工业装配、城市救灾、环境探测与取样等工作，就可以使用旋翼无人机抓取系统。所以旋翼飞行机械臂抓取近年来在无人机领域越来越受到重视。市面上抓取无人机存在抓取目标物形状受限、无人机承载能力有限等问题。未能很好地适应不同的抓取场景。
3.中国专利202110222617.8提出了一种机身下端面挂接了一只以上的抓手臂，但该无人机需要人控制无人机的作业，显然缺乏自主作业的能力，这增加了复杂环境下无人机工作的使用成本。中国专利202110861077.8提出了一种可切换式串并联多臂抓取无人机，无人机通过三联轴搭载平台连接单臂串联抓取机构、多臂并联抓取机构，通过串联抓取机构抓取小平面物体，通过并联机构抓取大平面物体，该发明专利搭载的机械臂结构复杂，制作成本较高，且无人机也缺乏主动作业的能力。中国专利202220288070.1提出了一种多旋翼运输无人机，该无人机包括无人机本体、夹持组件、固定组件和升降组件，夹持组件安装在无人机底部，固定组件安装在夹持组件的侧壁上，且升降组件的顶部延伸至夹持组件内。显然该无人机缺乏抓取能力和主动作业的能力，需要人工帮助无人机装卸货物，这增加了无人机的使用成本。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明将多焦距视觉技术与无人机控制技术相结合，提出了一种自主认知的仿生抓取无人机，即可实现无人机在一定范围内对多种目标物扫描抓取的功能。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
6.一种具有认知功能的动态仿生抓取无人机，其特征在于，包括：
7.旋翼无人机主体，其顶部设置有安装平台，四周固定连接有旋转机翼，底部固定连接有两个对称的支架；
8.抓取机构，其顶端固定于所述旋翼无人机主体下方，并设置于两个所述支架间；
9.定位单元，其固定安装于所述安装平台上，用于对所述旋翼无人机主体进行定位；
10.相机单元，其固定安装于所述安装平台上，用于获取目标物体的图像；
11.控制单元，其固定连接于所述安装平台上，并与所述旋转机翼和所述抓取机构、所述定位单元和所述相机单元电连接；用于识别目标物体、确定位置信息、驱动所述旋转机翼工作，控制所述抓取机构动作。
12.优选的，在上述一种具有认知功能的动态仿生抓取无人机中，所述安装平台包括：
13.安装孔，其设置有多个，开设于于所述安装平台上，用于将所述定位单元、所述相机单元和所述控制单元嵌合在所述安装平台内；用于安装所述定位单元和所述控制单元的所述安装孔开设于安装平台的顶面，用于安装所述相机单元的所述安装孔开设于安装平台的侧面。
14.优选的，在上述一种具有认知功能的动态仿生抓取无人机中，所述抓取机构包括：舵机和欠驱动仿生爪；
15.所述舵机包括：第一舵机、第二舵机；
16.所述欠驱动仿生爪包括：气泵、气压管道、气动肌腱、机械爪中心盘、第一节机械爪、第二节机械爪、指甲、扭力弹簧；
17.所述第一舵机顶端转动连接于所述旋翼无人机主体底部，其底端固定连接机械臂；所述机械臂底端与所述第二舵机转动连接；
18.所述气泵设置于所述机械臂上，并通过所述气压管道连接至所述气动肌腱；所述运动肌腱包括第一气动肌腱和第二气动肌腱，所述第一气动肌腱通过螺栓连接于所述第二节机械爪的中部，所述第二气动肌腱通过螺栓连接于所述第一节机械爪中部；
19.所述机械爪中心盘顶端固定连接于所述第二舵机，其底端与所述第二节机械爪的顶端转动连接；所述第二节机械爪底端与所述第一节机械爪的顶端转动连接；在第一节机械爪与机械爪中心盘的连接处和第二节机械爪与第一节机械爪的连接处分别设置有扭力弹簧；所述扭力弹簧的扭矩角度是60度；所述指甲固定连接于所述第二节机械爪底端。
20.优选的，在上述一种具有认知功能的动态仿生抓取无人机中，所述定位单元包括：惯性导航系统和定位器进行定位，实时获取自身位置信息和周围环境位置信息。
21.优选的，在上述一种具有认知功能的动态仿生抓取无人机中，所述相机单元包括：
22.摄像模块，其内部包括双目摄像头和相机云台舵机；所述摄像模块与所述控制单元通过物理接口连接，用于拍摄并发送当前状态下的图像，并根据控制单元的指令对目标物体进行跟踪；
23.优选的，在上述一种具有认知功能的动态仿生抓取无人机中，所述控制单元包括：上位机和飞行控制器；所述上位机与飞行控制器通过物理接口连接，其根据计算结果生成并向所述飞行控制器传输控制信息；所述上位机包括目标识别算法和距离算法；所述飞行控制器包括转化模块和驱动模块；
24.所述目标识别算法包括：采用含有目标物体的图片作为样本数据集，训练yolo神经网络模型对目标物体的颜色特征和纹理特征进行识别；在识别过程中，所述视觉模块向所述上位机输入一张图片，然后对这张图片采用滑动窗口的方法进行候选框提取；随后对每个窗口中的局部信息进行特征提取；在特征提取后，对候选区域提取出的特征进行分类判定，区分出当前窗口的类别，经过复选框判定后得到一系列的检测目标的候选框，并采用一个网络管理站来对候选框进行合并，最终输出检测结果；
25.所述距离算法包括：通过所述双目摄像头获取目标物体的两副图像，基于两幅图
像提供的信息进行场景恢复；根据目标物体在两种相机中的坐标信息，使用计算出目标物体与无人机之间的距离信息；其中d为目标物体与无人机之间的距离，b为目标物理在两种相机中的图片映射长度之差，f为相机的焦距，d为两相机之间的间隔距离；
26.所述转化模块用于将所述上位机向所述飞行控制器发送的控制信息转化为脉冲宽度调制信号；
27.所述驱动模块包括无刷电机和所述气泵，所述无刷电机用于驱动所述旋转机翼工作，所述气泵用于控制抓取机构的动作。
28.优选的，在上述一种具有认知功能的动态仿生抓取无人机中，所述控制单元的控制步骤包括：
29.步骤一：使用者通过采用含有目标物体的图片作为样本数据集，训练yolo神经网络模型对目标物体的颜色特征和纹理特征进行识别；从而训练上位机对目标物体图像的识别能力；
30.步骤二：上电运行目标识别程序后，无人机自主爬升，所述上位机通过所述相机单元传输的图像对物体进行识别，同时通过距离算法和所述定位单元来确定扫描物体的位置信息；
31.步骤三：所述上位机接受到抓取信号后，向所述飞行控制器发送控制信息；所述飞行控制器将控制信息转化为脉冲宽度调制信号；根据转化后的信号来控制无人机的所述无刷电机，使得无人机靠近目标物体；同时控制抓取系统的两个自由转动的所述舵机与用于抓取的所述气泵和所述气动肌腱进行目标物的抓取，当视觉模块测得无人机与目标物体位置距离小于480mm时，所述上位机控制机械爪抓取目标物体。
32.经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明将多焦距视觉技术与无人机控制技术相结合，提出了一种自主认知的仿生抓取无人机。该无人机包括旋翼无人机平台、控制系统(大脑)、定位系统、视觉系统(眼睛)、抓取系统(腿爪)。其中控制系统包括上位机、飞行控制器等，定位系统包括惯性导航系统、定位等多传感器，视觉系统包括事件相机等多种传感器，抓取系统包括舵机和欠驱动仿生爪等机构；
33.本发明通过仿生肌腱驱动仿生机械爪，结构简单巧妙；爪子灵感来源于鸟类，在无人机飞行精度有限的情况下，在一定误差方位内仍能抓取目标物体；爪子在闭合状态时，由于弹簧的作用，使得各关节能贴合物体，提供压紧力和摩擦力，具备抓取复杂形状物体的能力；
34.本发明采用yolo目标识别算法，使得无人机具有一定的自主认知能力；通过双目相机计算目标物体与无人机之间的距离；使用上位机自主控制无人机的自主飞行及动态识别抓取，使得仿生抓取无人机具有自主作业的能力；运行过程中，视觉系统首先进行物体识别，确定该物体为目标抓取物后，控制舵机使得摄像头实时跟随；根据舵机角度、物块在图像中的位置以及无人机自身定位信息，算法得出无人机航点坐标，前往靠近物体，抓取物体；成功抓取后识别指定地点，航点规划将物体运送至指定位置进行投放这使得无人机了实现无人机在一定范围内对多种目标物扫描抓取的自主作业能力。
35.本发明的有益效果是：
36.1、结构简单：本发明采用的结构组成皆为简易机械结构，加工方便，结构轻质而高
效。
37.2、自主作业能力：本发明采用上位机控制无人机实现自主飞行、目标物体的动态识别抓取以及定点投放。无人机可以在复杂的环境中具备主动作业的能力，具有实际意义和应用需求。
38.3、成本低：本发明的零部件是常用件，在后期的加工制造过程中可操作性高以及加工成本低。
附图说明
39.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
40.图1—图4附图为本发明的整体结构示意图；
41.图5附图为本发明的抓取机构结构示意图；
42.图6附图为本发明的视觉识别流程图；
43.图7附图为本发明的识别算法流程图；
44.图8附图为本发明的系统控制原理图。
45.图中：1、旋翼无人机主体；101、旋转机翼；102、支架；2、上位机；3、飞行控制器；4、定位单元；5、抓取机构；6、相机单元；511、第一舵机；512、机械臂；513、气泵；514、第二舵机；515、机械爪中心盘；516、扭力弹簧；517、第二节机械爪；518、第一气动肌腱；519、第二气动肌腱；520、第一节机械爪；521、指甲。
具体实施方式
46.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
47.本发明实施例公开了一种具有认知功能的动态仿生抓取无人机，具体包括：
48.在一个实施例中，请参阅附图1、附图2、附图3、附图4，一种具有认知功能的动态仿生抓取无人机，包括：
49.旋翼无人机主体1，其顶部设置有安装平台，四周固定连接有旋转机翼101，底部固定连接有两个对称的支架102；
50.抓取机构5，其顶端固定于旋翼无人机主体1下方，并设置于两个支架102间；
51.定位单元4，其固定安装于安装平台上，用于对旋翼无人机主体1进行定位；
52.相机单元6，其固定安装于安装平台上，用于获取目标物体的图像；
53.控制单元，其固定连接于安装平台上，并与旋转机翼101和抓取机构5、定位单元4和相机单元6电连接；用于识别目标物体、确定位置信息、驱动旋转机翼101工作，控制抓取机构5动作；
54.安装平台包括：安装孔，其设置有多个，开设于于安装平台上，用于将定位单元4、
相机单元6和控制单元嵌合在安装平台内；用于安装定位单元4和控制单元的安装孔开设于安装平台的顶面，用于安装相机单元6的安装孔开设于安装平台的侧面；
55.定位单元4包括：imu惯性导航系统和gps定位器进行定位，实时获取自身位置信息和周围环境位置信息；
56.相机单元6包括：openmv摄像模块，其内部包括双目摄像头和相机云台舵机；openmv摄像模块与控制单元通过usb-typea连接，用于拍摄并发送当前状态下的图像，并根据控制单元的指令对目标物体进行跟踪。
57.其中，openmv一种开源机器视觉模块，支持颜色跟踪，脸部检测等功能，此外还有相关外设可以选择，方便使用者进行拓展，openmv以stm32f427cpu为核心，并且提供python编程接口，可以利用python语言增加功能；
58.gps定位器的空间部分是由24颗gps工作卫星所组成，这些gps工作卫星共同组成了gps卫星星座，其中21颗为可用于导航的卫星，3颗为活动的备用卫星；这24颗卫星分布在6个倾角为55
°
的轨道上绕地球运行。卫星的运行周期约为12恒星时。每颗gps工作卫星都发出用于导航定位的信号；gps用户正是利用这些信号来进行工作的；
59.usb-typea为物理接口；
60.imu为惯性测量单元，它由三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺仪组成，加速度计检测物体在载体坐标系统独立三轴的加速度信号，而陀螺仪检测载体相对于导航坐标系的角速度信号，对这些信号进行处理之后，便可解算出物体的姿态。
61.上述实施例的有益效果是：具有自主作业能力，通过控制单元与定位单元、相机单元有机互联实现无人机自主飞行、目标物体的动态识别抓取以及定点投放；无人机可以在复杂的环境中具备主动作业的能力，具有实际意义和应用需求。
62.在一个实施例中，请参阅附图5，一种具有认知功能的动态仿生抓取无人机，抓取机构包括：舵机和欠驱动仿生爪；
63.舵机包括：第一舵机511、第二舵机514；
64.欠驱动仿生爪包括：气泵513、气压管道、气动肌腱、机械爪中心盘515、第一节机械爪520、第二节机械爪517、指甲521、
°
扭力弹簧516；
65.第一舵机511顶端转动连接于旋翼无人机主体1底部，其底端固定连接机械臂512；机械臂512底端与第二舵机514转动连接；
66.气泵513设置于机械臂512上，并通过气压管道连接至气动肌腱；运动肌腱包括第一气动肌腱518和第二气动肌腱519，第一气动肌腱518通过螺栓连接于第二节机械爪517的中部，第二气动肌腱519通过螺栓连接于第一节机械爪520中部；
67.机械爪中心盘515顶端固定连接于第二舵机514，其底端与第二节机械爪517的顶端转动连接；第二节机械爪517底端与第一节机械爪520的顶端转动连接；在第一节机械爪520与机械爪中心盘515的连接处和第二节机械爪517与第一节机械爪520的连接处分别设置有扭力弹簧516，所述扭力弹簧516的扭矩角度为60度；指甲521固定连接于第二节机械爪517底端。
68.其中，欠驱动仿生爪结构的设计需要考虑目标物尺寸，其重点是实现对多种复杂表面物体的抓取，同时降低飞行控制的难度；若抓取机构太过复杂、自由度过高会导致控制难度呈指数级提高；若抓取机构太简单、自由度过低，则抓取精度受飞行器飞行稳定性的影
响大；如图所示5是抓取机构的结构图，其包括第一舵机、第二舵机、气泵、气压管道、气动肌腱、机械爪中心盘、第一节机械爪、第二节机械爪、指甲、扭力弹簧；；第一舵机安装在无人机的下部，第一舵机可以控制整个抓取系统的旋转；第一舵机与第二舵机通过机械臂连接，其中气泵安装在机械臂上，气泵通过气压管道连接到气动肌腱；第二舵机控制机械爪的旋转；机械爪中心盘安装在第二舵机上；第一节机械爪与机械爪中心盘的连接处和第二节机械爪与第一节机械爪的连接处分别放置了一个扭力弹簧，机械爪在扭力弹簧的作用下保持闭合状态；其中第一节机械爪和第二节机械爪中间各安装了一个气动肌腱，气动肌腱与机械爪直接通过螺栓连接；设计爪子结构、爪子与无人机连接结构，以实现对多种表面复杂物体的精确抓取；其可以保证在仿生肌腱的驱动下实现三关节四指爪子的同步闭合与张开，从而达到模仿鸟类抓取的效果；气动肌腱与第一节机械爪和第二节机械爪相连，初始状态下，爪子受到扭力弹簧的作用保持闭合；当气泵给气动肌腱充入气体时，仿生肌腱会膨胀，驱动关节打开，从而实现仿生机械爪的张开；当完成抓取后，气泵停止充气，机械爪在扭力弹簧的作用下闭合，完成目标物体的抓取过程。
69.上述实施例的有益效果是：通过气动肌腱驱动仿生机械爪，结构简单巧妙；爪子灵感来源于鸟类，在无人机飞行精度有限的情况下，在一定误差方位内仍能抓取目标物体；爪子在闭合状态时，由于弹簧的作用，使得各关节能贴合物体，提供压紧力和摩擦力，具备抓取复杂形状物体的能力。
70.在一个实施例中，请参阅附图6、附图7，一种具有认知功能的动态仿生抓取无人机，控制单元包括：linux上位机2和px4飞行控制器3；linux上位机2与px4飞行控制器3通过micro-usb连接，其根据计算结果生成并向px4飞行控制器3传输控制信息；linux上位机2包括目标识别算法和距离算法；px4飞行控制器3包括转化模块和驱动模块；
71.目标识别算法包括：采用含有目标物体的图片作为样本数据集，训练yolo神经网络模型对目标物体的颜色特征和纹理特征进行识别；在识别过程中，视觉模块向linux上位机2输入一张图片，然后对这张图片采用滑动窗口的方法进行候选框提取；随后对每个窗口中的局部信息进行特征提取；在特征提取后，对候选区域提取出的特征进行分类判定，区分出当前窗口的类别，经过复选框判定后得到一系列的检测目标的候选框，并采用一个网络管理站nms来对候选框进行合并，最终输出检测结果；
72.距离算法包括：通过双目摄像头获取目标物体的两副图像，基于两幅图像提供的信息进行场景恢复；根据目标物体在两种相机中的坐标信息，使用计算出目标物体与无人机之间的距离信息；其中d为目标物体与无人机之间的距离，b为目标物理在两种相机中的图片映射长度之差，f为相机的焦距，d为两相机之间的间隔距离；
73.转化模块用于将linux上位机2向px4飞行控制器3发送的控制信息转化为pmw信号；
74.驱动模块包括无刷电机和气泵513，无刷电机用于驱动旋转机翼101工作，气泵513用于控制抓取机构5的动作。
75.其中，无人机对鸟类眼睛观察到物体后抓取物体的过程进行模仿。视觉模块先经过神经网络模型识别出要抓取的目标物体，再通过相机云台舵机实时跟踪物，同时将物体位置信息传输给上位机。上位机计算无人机与物体之间的距离信息，再结合gps位置信息规
划无人机的航点坐标位置。px4飞行控制器将位置信息转化为pmw信号，控制无人机靠近目标物体。上位机不断循环接收位置信息和迭代航点坐标位置；采用含有目标物体的图片作为样本数据集，训练yolo神经网络模型对目标物体的颜色、纹理等特征的识别。用于深度学习的数据集在采集和处理过程中，需满足目标标注量和目标类别的大规模性，来实现充分的网络训练，避免过拟合现象，以及平衡正负样本比例。当无人机对目标物体识别时，首先视觉模块向上位机输入一张图片，然后对这张图片采用滑动窗口的方法进行候选框提取。接下来对每个窗口中的局部信息进行特征提取。特征提取后，对候选区域提取出的特征进行分类判定，区分出当前窗口的类别，经过复选框判定后得到一系列的可能为检测目标的候选框。由于这些候选框可能存在一些重叠的状况，因此采用一个nms来对候选框进行合并，最终输出检测结果；
76.其中，linux是一种操作系统，是一套开放源代码程序的、可以自由传播的类unix操作系统软件；
77.px4飞行控制器是目前最为成熟完善的开源飞控项目，不同于其它大部分开源飞控使用c开发，他们都主要使用c++开发，代码的封装比较复杂，理解上有一定的难度支持非常丰富的无人设备：多旋翼、固定翼、vtol、小车、水下航行器、飞艇等等支持的硬件非常丰富，基本支持目前主流的开源飞控硬件都拥有非常丰富的软件包，传感器驱动、导航算法软件包、控制软件栈、仿真环境等；
78.micro-usb为物理接口；
79.nms是一种网络管理站；
80.pmw是脉冲宽度调制缩写，它是通过对一系列脉冲的宽度进行调制，等效出所需要的波形(包含形状以及幅值)，对模拟信号电平进行数字编码，也就是说通过调节占空比的变化来调节信号、能量等的变化；
81.yolo神经模型涉及一个端到端训练的单个神经网络，它将照片作为输入并直接预测每个边界框的边界框和类标签。该技术提供较低的预测准确度(例如，更多的定位错误)，尽管以每秒45帧的速度运行，对于速度优化版本的模型，每秒运行速度高达155帧；该模型首先将输入图像拆分为一个单元格网格，如果边界框的中心落在单元格内，则每个单元格负责预测边界框。每个网格单元预测一个包含x、y坐标以及宽度和高度以及置信度的边界框，类别预测也基于每个单元格。
82.上述实施例的有益效果是：采用yolo目标识别算法，使得无人机具有一定的自主认知能力。通过双目相机计算目标物体与无人机之间的距离，使用事件相机作为视觉系统的一部分，使得无人机具有抓取动态物体的能力。使用linux上位机自主控制无人机的自主飞行及动态识别抓取，使得仿生抓取无人机具有自主作业的能力。
83.在一个实施例中，请参阅附图8，一种具有认知功能的动态仿生抓取无人机，控制单元的控制步骤包括：
84.步骤一：使用者通过采用含有目标物体的图片作为样本数据集，训练yolo神经网络模型对目标物体的颜色特征和纹理特征进行识别；从而训练linux上位机2对目标物体图像的识别能力；
85.步骤二：上电运行目标识别程序后，无人机自主爬升，linux上位机2通过相机单元6传输的图像对物体进行识别，同时通过距离算法和定位单元4来确定扫描物体的位置信
息；
86.步骤三：linux上位机2接受到抓取信号后，向px4飞行控制器3发送控制信息；px4飞行控制器3将控制信息转化为pmw信号；根据转化后的pmw信号来控制无人机的无刷电机，使得无人机靠近目标物体；同时控制抓取系统的两个自由转动的舵机与用于抓取的气泵513和气动肌腱进行目标物的抓取，当视觉模块测得无人机与目标物体位置距离小于480mm时，linux上位机2控制机械爪抓取目标物体。
87.其中，linux上位机为无人机的“大脑”，视觉模块为无人机的“眼睛”，机械爪为无人机的“爪子”；当视觉模块对无人机周围环境进行扫描，识别到目标物体后，将目标位置信息发送到无人机的上位机；上位机就会将控制信号发送到px4；px4飞控将上位机的飞行控制信息转化为电机pwm信号，控制无人机的无刷电机，使得无人机靠近目标物体；同时，上位机控制机械爪上的旋转舵机和拉线舵机进行目标物体的抓取；当视觉模块测得无人机与目标物体位置距离小于480mm时，上位机控制机械爪，抓取目标物体。
88.上述实施例的有益效果是：运行过程中，视觉系统首先进行物体识别，确定该物体为目标抓取物后，控制舵机使得摄像头实时跟随；根据舵机角度、物块在图像中的位置以及无人机自身定位信息，算法得出无人机航点坐标，前往靠近物体，抓取物体；成功抓取后识别指定地点，航点规划将物体运送至指定位置进行投放。
89.本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
90.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

技术特征：
1.一种具有认知功能的动态仿生抓取无人机，其特征在于，包括：旋翼无人机主体(1)，其顶部设置有安装平台，四周固定连接有旋转机翼(101)，底部固定连接有两个对称的支架(102)；抓取机构(5)，其顶端固定于所述旋翼无人机主体(1)下方，并设置于两个所述支架(102)间；定位单元(4)，其固定安装于所述安装平台上，用于对所述旋翼无人机主体(1)进行定位；相机单元(6)，其固定安装于所述安装平台上，用于获取目标物体的图像；控制单元，其固定连接于所述安装平台上，并与所述旋转机翼(101)和所述抓取机构(5)、所述定位单元(4)和所述相机单元(6)电连接；用于识别目标物体、确定位置信息、驱动所述旋转机翼(101)工作，控制所述抓取机构(5)动作。2.根据权利要求1所述的一种具有认知功能的动态仿生抓取无人机，其特征在于，所述安装平台包括：安装孔，其设置有多个，开设于于所述安装平台上，用于将所述定位单元(4)、所述相机单元(6)和所述控制单元嵌合在所述安装平台内；用于安装所述定位单元(4)和所述控制单元的所述安装孔开设于安装平台的顶面，用于安装所述相机单元(6)的所述安装孔开设于安装平台的侧面。3.根据权利要求1所述的一种具有认知功能的动态仿生抓取无人机，其特征在于，所述抓取机构(5)包括：舵机和欠驱动仿生爪；所述舵机包括：第一舵机(511)、第二舵机(514)；所述欠驱动仿生爪包括：气泵(513)、气压管道、气动肌腱、机械爪中心盘(515)、第一节机械爪(520)、第二节机械爪(517)、指甲(521)、扭力弹簧(516)；所述第一舵机(511)顶端转动连接于所述旋翼无人机主体(1)底部，其底端固定连接机械臂(512)；所述机械臂(512)底端与所述第二舵机(514)转动连接；所述气泵(513)设置于所述机械臂(512)上，并通过所述气压管道连接至所述气动肌腱；所述运动肌腱包括第一气动肌腱(518)和第二气动肌腱(519)，所述第一气动肌腱(518)通过螺栓连接于所述第二节机械爪(517)的中部，所述第二气动肌腱(519)通过螺栓连接于所述第一节机械爪(520)中部；所述机械爪中心盘(515)顶端固定连接于所述第二舵机(514)，其底端与所述第二节机械爪(517)的顶端转动连接；所述第二节机械爪(517)底端与所述第一节机械爪(520)的顶端转动连接；在所述第一节机械爪(520)与所述机械爪中心盘(515)的连接处和所述第二节机械爪(517)与所述第一节机械爪(520)的连接处分别设置有扭力弹簧(516)，所述扭力弹簧(516)的扭矩角度是60度；所述指甲(521)固定连接于所述第二节机械爪(517)底端。4.根据权利要求1所述的一种具有认知功能的动态仿生抓取无人机，其特征在于，所述定位单元(4)包括：惯性导航系统和定位器进行定位，实时获取自身位置信息和周围环境位置信息。5.根据权利要求1所述的一种具有认知功能的动态仿生抓取无人机，其特征在于，所述相机单元(6)包括：摄像模块，其内部包括双目摄像头和相机云台舵机；所述摄像模块与所述控制单元通
过物理接口连接，用于拍摄并发送当前状态下的图像，并根据控制单元的指令对目标物体进行跟踪。6.根据权利要求1-5所述的一种具有认知功能的动态仿生抓取无人机，其特征在于，所述控制单元包括：上位机(2)和飞行控制器(3)；所述上位机(2)与飞所述行控制器(3)通过物理接口连接，其根据计算结果生成并向所述飞行控制器(3)传输控制信息；所述上位机(2)包括目标识别算法和距离算法；所述飞行控制器(3)包括转化模块和驱动模块；所述目标识别算法包括：采用含有目标物体的图片作为样本数据集，训练神经网络模型对目标物体的颜色特征和纹理特征进行识别；在识别过程中，所述视觉模块向所述上位机(2)输入一张图片，然后对这张图片采用滑动窗口的方法进行候选框提取；随后对每个窗口中的局部信息进行特征提取；在特征提取后，对候选区域提取出的特征进行分类判定，区分出当前窗口的类别，经过复选框判定后得到一系列的检测目标的候选框，并采用一个网络管理站来对候选框进行合并，最终输出检测结果；所述距离算法包括：通过所述双目摄像头获取目标物体的两副图像，基于两幅图像提供的信息进行场景恢复；根据目标物体在两种相机中的坐标信息，使用
d＝b
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df-f计算出目标物体与无人机之间的距离信息；其中d为目标物体与无人机之间的距离，b为目标物理在两种相机中的图片映射长度之差，f为相机的焦距，d为两相机之间的间隔距离；所述转化模块用于将所述上位机(2)向所述飞行控制器(3)发送的控制信息转化为脉冲宽度调制信号；所述驱动模块包括无刷电机和所述气泵(513)，所述无刷电机用于驱动所述旋转机翼(101)工作，所述气泵(513)用于控制抓取机构(5)的动作。7.根据权利要求6所述的一种具有认知功能的动态仿生抓取无人机，其特征在于，所述控制单元的控制步骤包括：步骤一：使用者通过采用含有目标物体的图片作为样本数据集，训练yolo神经网络模型对目标物体的颜色特征和纹理特征进行识别；从而训练上位机(2)对目标物体图像的识别能力；步骤二：上电运行目标识别程序后，无人机自主爬升，所述上位机(2)通过所述相机单元(6)传输的图像对物体进行识别，同时通过距离算法和所述定位单元(4)来确定扫描物体的位置信息；步骤三：所述上位机(2)接受到抓取信号后，向所述飞行控制器(3)发送控制信息；所述飞行控制器(3)将控制信息转化为脉冲宽度调制信号；根据转化后的信号来控制无人机的所述无刷电机，使得无人机靠近目标物体；同时控制抓取系统的两个自由转动的所述舵机与用于抓取的所述气泵(513)和所述气动肌腱进行目标物的抓取，当视觉模块测得无人机与目标物体位置距离小于480mm时，所述上位机(2)控制机械爪抓取目标物体。

技术总结
本发明公开了一种具有认知功能的动态仿生抓取无人机，包括：旋翼无人机主体，其顶部设置有安装平台，四周固定连接有旋转机翼，底部固定连接有两个对称的支架；抓取机构，其顶端固定于旋翼无人机主体下方，并设置于两个支架间；定位单元，其固定安装于安装平台上；相机单元，其固定安装于安装平台上；控制单元，其固定连接于安装平台上，并与旋转机翼和抓取机构、定位单元和相机单元电连接；本发明采用仿生抓取无人机进行工作时需要无人机有一定的自主认知能力，使得无人机可以自主控制飞行，可以具有目标识别的能力和仿生爪可以实现多种表面复杂的物体的精确抓取；本发明专利实现了无人机基于认知功能主动作业的能力。人机基于认知功能主动作业的能力。人机基于认知功能主动作业的能力。


技术研发人员：朱昌赐 张兴伟 刘安仓 孙伟鹏 纪煜 杨略 孙伟生 林少国 罗鑫 吴波 沈洋 李伟青 黄平武 郭子扬 江永 秦楠 欧文 林志福 高之羽 张科 陈新辉 王双喜
受保护的技术使用者：华能（广东）能源开发有限公司 汕头大学
技术研发日：2022.11.29
技术公布日：2023/5/23