1.一种基于激光雷达的无人机精准降落方法，其特征在于，所述方法包括：S1.设计圆形凸台式地面标识；

S2.无人机通过激光雷达实时采集地面信息，即点云数据；

S3.对激光雷达点云数据进行处理，提取圆形凸台式地面标识的特征信息，找到需要的轮廓关键点；

S4.根据轮廓关键点和无人机当前高度解算出的信息来控制无人机到达圆形凸台式地面标识中心上空并开始下降；

S5.无人机持续降落，并进行一些必要的检查，包括对无人机当前高度，地面标识是否存在，无人机是否偏离圆形凸台式地面标识的圆心，直到无人机精准降落到地面标识中心。

2.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的无人机精准降落方法，其特征在于，步骤S1，所述的圆形凸台地面标识由高为h，半径为r1、r2的两个同心圆柱体和可伸缩三角支架组合而成；其中，两个圆柱体的高h大于激光雷达的最小分辨率，能被激光雷达显著地区分；r1大于无人机外接圆的半径，保证无人机有足够落地空间，不至于倾倒，r2的半径满足r2‑r1大于激光雷达分辨率；能伸缩三角支架，保证地标能够在凹凸不平的地面保证用于降落的凸台式地面标识水平，保证无人机能够平稳落在地面标识上。

3.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的无人机精准降落方法，其特征在于，步骤S2中，所述激光雷达安装于无人机机体正下方中心处，激光雷达0角度方向垂直无人机机身竖直向下，发射垂直向下的散射波束来获取投影线上的地面特征信息，即地形的凹凸信息反应在点云数据中；激光雷达采用单线激光雷达，激光雷达沿着无人机机头—机尾方向进行扫描，散射的波束投影到地面为线状，实时采集无人机行进方向的地面信息。

4.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的无人机精准降落方法，其特征在于，步骤S3中，所述的对雷达点云数据进行处理的具体内容和方法步骤包括：(1)增加点云数据密度：通过对无人机同一位置采集的多帧激光雷达点云数据进行融合，提高点云数据的密度；

(2)对增加密度后的点云数据进行滤波：采用直通滤波器保留点云数据深度小于6m的点云数据；

(3)对点云数据进行变换：原始的点云数据为原点为激光雷达中心的极坐标系形式，通过三角解算求取每个点云数据间的高度差，得到高度差形式的点云数据；得到两种形式的点云数据。

5.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的无人机精准降落方法，其特征在于，步骤S3中，所述的提取圆形凸台式地面标识的特征信息，找到需要的轮廓关键点需要对权利要求4所述的两种形式的点云数据同时进行如下操作：(1)采用移动最小二乘法获取点云数据的特征函数，将点云数据拟合为一个分段函数；

当点云数据中包含凸台式地面标识的特征信息时，即点云数据拟合的特征函数符合凸台式地面标识的特征函数，则代表无人机已经到达降落位置上空；

(2)对包含凸台式地面标识的点云数据进行轮廓关键点的提取：轮廓关键点是激光雷达波束面与凸台式地面标识内圆、外圆边缘的交点；凸台式地面标识中两个圆台的高度差在特征函数的图像中为一段具有斜率的线段，线段的端点就是需要提取出来的轮廓关键点；根据特征函数中每一个分段间的几何关系即能提取出了轮廓关键点；

(3)通过对两种形式的点云数据进行特征检测和轮廓关键点提取结果的对比，能够交叉验证目前检测到的凸台地面标识的特征和轮廓关键点的正确性；进一步地验证无人机已经到达预定下降位置附近，已经准确找到轮廓关键点。

6.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的无人机精准降落方法，其特征在于，步骤S4中，所述的根据轮廓关键点和无人机当前高度解算出的信息来控制无人机到达圆形凸台式地面标识中心上空并开始下降的具体流程如下：(1)凸台式地面标识最外圆的轮廓关键点和激光雷达0度方向点，即0度方向点包含无人机当前高度信息进行三角解算得到外圆轮廓关键点与波束面的割线长度，即外圆的一条弦长；通过弦长计算得到弦中点；无人机距弦中点的距离和无人机当前高度为需要的信息；

(2)无人机移动到弦中点，激光雷达扫描方法旋转90度，获取另一条弦长和弦中点，此时的弦长为外圆直径，弦中点为外圆圆心；无人机移动到圆心处，即无人机到达圆形凸台式地面标识中心上空；然后无人机开始下降。

7.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达无人机精准降落方法，其特征在于，步骤S5无人机持续下降过程中，通过激光雷达不停检测无人机高度和计算凸台式地面标识的圆心坐标，当出现偏离圆心，则通过步骤S4校正无人机到圆心位置，特征提取结果不符合凸台式地面标识的特征时，则升高无人机高度并从步骤S2开始。