[发明专利]障碍物检测方法、装置、无人机和存储介质

说明书

本申请公开了障碍物检测方法、装置、无人机和存储介质。所述方法包括：获取无人机的位姿数据和视差图，所述位姿数据和所述视差图具有对应关系；根据所述位姿数据确定所述视差图中第一指定方向上的像素连通性，根据所述像素连通性从所述视差图中提取条状视差特征；对所述条状视差特征进行聚类，得到聚类信息；根据所述聚类信息确定障碍物信息。该技术方案在检测障碍物时利用了无人机的位姿数据，能够避免因无人机自身运动造成的障碍物信息漂移，并且整个流程复杂度低，对计算资源的消耗较少，在保证了障碍物检测精度的同时降低了障碍物检测时间，特别适合无人机等依赖于轻量级计算资源进行障碍物检测的设备。

技术领域

本申请涉及避障技术领域，具体涉及障碍物检测方法、装置、无人机和存储介质。

背景技术

无人机配送业务中，无人机在自主飞行状态下躲避障碍物的能力必不可少。无人机避障方案中，双目传感器因为其价格低、功耗低、重量低、蕴含障碍物信息丰富等优点，逐渐成为目前大多数无人机避障中的主要传感器之一。目前基于双目传感器进行障碍物检测的方法，大多为直接使用双目传感器匹配计算出的视差数据或深度数据，直接转换为三维空间点作为障碍物。但这类方法的缺点也较为明显，例如可探测距离较短、误检过多等等，不利于实际应用。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的障碍物检测方法、装置、无人机和存储介质。

依据本申请的一个方面，提供了一种障碍物检测方法，包括：获取无人机的位姿数据和视差图，所述位姿数据和所述视差图具有对应关系；根据所述位姿数据确定所述视差图中第一指定方向上的像素连通性，根据所述像素连通性从所述视差图中提取条状视差特征；对所述条状视差特征进行聚类，得到聚类信息；根据所述聚类信息确定障碍物信息。

可选地，上述方法中，所述获取无人机的位姿数据和视差图包括：获取无人机的图像采集设备采集的原始图像；在位姿数据缓存区中查找出时间戳与所述原始图像匹配的位姿数据，以及根据所述原始图像生成所述视差图。

可选地，上述方法中，所述根据所述原始图像生成所述视差图包括：根据所述原始图像生成初始视差图；对所述初始视差图进行压缩处理，得到所述视差图。

可选地，上述方法中，所述压缩处理包括：降采样处理和/或将像素点沿第二指定方向进行压缩。

可选地，上述方法中，所述根据无人机的位姿数据确定视差图中第一指定方向上的像素连通性包括：利用所述位姿数据对所述视差图进行姿态矫正，得到矫正图像；将所述矫正图像的目标区域中的像素点按第一指定方向划分为多个组，对每组像素点分别进行像素连通性检测。

可选地，上述方法中，所述像素连通性检测包括：根据各像素点的视差信息和无人机的位姿数据，确定各像素点的空间描述信息；根据各像素点的空间描述信息和预设的空间阈值确定像素连通性，所述空间阈值包括高度阈值和/或距离阈值。

可选地，上述方法中，所述根据无人机的位姿数据确定视差图中第一指定方向上的像素连通性还包括：根据无人机的位姿数据和预设的安全飞行距离，确定所述视差图中的安全等势线；根据所述安全等势线确定所述矫正图像中需进行像素连通性检测的目标区域。

依据本申请的另一方面，提供了一种障碍物检测装置，包括：获取单元，用于获取无人机的位姿数据和视差图，所述位姿数据和所述视差图具有对应关系；特征提取单元，用于根据所述位姿数据确定所述视差图中第一指定方向上的像素连通性，根据所述像素连通性从所述视差图中提取条状视差特征；聚类单元，用于对所述条状视差特征进行聚类，得到聚类信息；障碍物信息单元，用于根据所述聚类信息确定障碍物信息。

可选地，上述装置中，所述获取单元，用于获取无人机的图像采集设备采集的原始图像；在位姿数据缓存区中查找出时间戳与所述原始图像匹配的位姿数据，以及根据所述原始图像生成所述视差图。