[发明专利]基于双目与超声波融合的无人机三维避撞方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于双目与超声波融合的无人机三维避撞方法及系统，包括：通过双目摄像头和超声波传感器探测环境中的障碍物；对三维空间进行网格划分，分析每一帧得到的局部双目点云落在网格中的概率，通过障碍物地图融合模块对局部双目点云进行坐标系转换后生成障碍物地图；采用A*算法遍历无人机从起点到终点的所有可能的路径点，选择出最优路径。本发明结合双目摄像头和超声波传感器能够检测出多种不同材质的障碍物，提高了系统的鲁棒性和无人机的安全性；并基于垂直方向采样的2.5维A*避撞技术来计算最优路径，通过控制旋翼无人机按照得到的最优路径飞行，大大降低传统方法的计算时间，提高了无人机的飞行效率。

技术领域

本发明涉及无人机控制技术领域，具体地，涉及基于双目与超声波融合的无人机三维避撞方法及系统。

背景技术

近年来，随着无人机技术的不断发展和完善，它已经由军事领域逐步扩展到民事领域。并且随着航拍旋翼无人机的出现，使其逐步被大众所知晓，并产生了无人机热潮。旋翼无人机的普及使得其安全性被更多的人所关注，如何使得旋翼无人机在完成特定任务的同时，保证自身与周围人员的安全是如今民用无人机亟待解决的问题之一。

目前，现有的民用无人机所采用的避撞技术均可称为紧急避撞，即对无人机飞行过程中出现的单一障碍物进行躲避。但是，许多常规场景下的障碍物分布比较密集，如室内环境中墙壁、桌椅等，在这种环境下，不仅仅需要无人机做出紧急避撞，而且需要其对障碍物的分布进行分析，并规划出一条最优路线，使旋翼无人机在躲避障碍物的同时，到达预定的目的地，正常完成任务。本发明提出了一种基于粗糙障碍物地图的三维避撞方法。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于双目与超声波融合的无人机三维避撞方法及系统。

根据本发明提供的基于双目与超声波融合的无人机三维避撞方法，包括如下步骤：

障碍物探测步骤：通过双目摄像头和超声波传感器探测环境中的障碍物，并将障碍物信息以点云的形式进行保存后等待融合；

障碍物地图生成步骤：对三维空间进行网格划分，分析每一帧得到的局部双目点云落在网格中的概率，对局部双目点云进行坐标系转换后通过融合生成障碍物地图；

最优路径规划步骤：基于障碍物地图，采用A*算法遍历无人机从起点到终点的所有可能的路径点，选择出最优路径。

优选地，所述障碍物探测步骤包括将双目摄像头作为视觉传感器，通过图像匹配与空间几何计算的方法，得到当前帧的深度点云PC₀，具体地，包括如下步骤：

步骤A1：预先对双目摄像头进行标定，得到双目摄像头的内参矩阵P₁与P₂，两个摄像头的畸变向量K₁与K₂，以及两个摄像头之间的位移向量T和旋转矩阵R；

步骤A2：对双目摄像头得到的图像进行校正，使得双目摄像头处于同一水平面；然后，使用SGBM算法对校正后的左右两幅图像进匹配，并算出每一对匹配点的视差，得到相应的视差图；

步骤A3：通过空间几何学以及反投影公式，将所述视差图中的每一个点在图中的位置坐标(x,y)及视差信息d投影到双目摄像头的空间内的一点P，形成一个含噪的局部空间点云，记为PC₀。

优选地，所述障碍物探测步骤还包括通过超声波传感器探测环境中的障碍物，并通过超声波传感器的探测信息对双目摄像头得到的局部空间点云进行滤波处理，消除局部空间点云的部分噪声；具体地，滤波处理的步骤如下：

步骤B1：判断含噪点云PC₀中的每一个点与摄像头的距离，若距离大于5m，则滤除该点，若距离小于等于5m，则执行步骤B2；