[发明专利]一种室内变电站无人机视觉导航系统及方法

说明书

本发明公开了一种室内变电站无人机视觉导航系统及方法，所述系统包括与无人机飞控端连接的前向双目感知模块和下向双目感知模块；所述飞控端包括：路径规划单元,被配置为在无人机飞行过程中，实时通过无人机前向视觉感知模块获取双目图像，并构建深度图，基于深度图进行路径规划；视觉里程计单元，被配置为在无人机飞行过程中，实时通过下向视觉感知模块获取图像并计算无人机当前里程。本发明仅需局部地图即可实现避障、路径规划，极大的减小了运算量；且通过多个标识码能方便的实现对无人机定位过程中累积误差的及时纠正。

技术领域

本发明属于变电站巡检技术领域，尤其涉及一种室内变电站无人机视觉导航系统及方法。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

SLAM技术是一种应用于室内导航的同时进行定位与地图构建的技术，最早被应用在机器人领域，其目标是在没有任何先验知识的情况下，根据传感器数据实时构建周围环境地图，同时根据这个地图推测自身的定位。只利用相机作为外部感知传感器的SLAM称为视觉SLAM。相机具有视觉信息丰富、硬件成本低等优点，经典的视觉SLAM系统一般包含前端视觉里程计、后端优化、闭环检测和构图四个主要部分，如图1所示。其每个部分的功能如下所述：1)视觉里程计：仅有视觉输入的姿态估计；2)后端优化:后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿，以及闭环检测的信息，对它们进行优化，得到全局一致的轨迹和地图；3)闭环检测:指机器人在地图构建过程中,通过视觉等传感器信息检测是否发生了轨迹闭环,即判断自身是否进入历史同一地点；4)建图：根据估计的轨迹，建立与任务要求对应的地图。通过视觉SLAM技术，理论上能够实现对室内环境的可靠感知和地图构建。因为有了定位和建图，因此也能同时实现障碍物的规避动作。

但是，据发明人了解，若将传统的视觉SLAM技术应用于无人机变电站巡检，存在以下问题：1)闭环检测的步骤非常关键，但可靠性不佳，其闭环检测成功率并不是100％，一旦无法闭环检测，则产生的定位误差累积得不到修正，无人机会定位失败，此时无法完成巡检功能。2)室内变电站环境复杂，无人机飞行过程中可能需要从设备上方、左方或右方进行绕行，对环境感知能力要求更高，因此，若依赖于建立好的地图进行路径规划，建图的运算量巨大，难以在机载端的处理器实现实时的处理。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种室内变电站无人机视觉导航系统及方法，以无人机为平台，通过视觉感知技术，实现了在室内环境下的自动定位、避障、导航，解决了在室内变电站巡检场景下无人机GNSS、磁罗盘等定位设备可能失效的问题，实现了自身的定位导航、避障功能。

为实现上述目的，本发明的一个或多个实施例提供了如下技术方案：

一种室内变电站无人机视觉导航系统，包括：与无人机飞控端连接的前向双目感知模块和下向双目感知模块；所述飞控端包括：

路径规划单元,被配置为在无人机飞行过程中，实时通过无人机前向视觉感知模块获取双目图像，并构建深度图，基于深度图进行路径规划；

视觉里程计单元，被配置为在无人机飞行过程中，实时通过下向视觉感知模块获取图像并计算无人机当前里程。

进一步地，所述系统还包括预先布设于变电站各个巡检位置的多个标识码；所述飞控端还包括：

标识码识别单元，被配置为在当前巡检位置完成巡检后，根据前向视觉感知模块或下向视觉感知模块获取的图像执行标识码识别，识别到该巡检位置相应的标识码后，根据标识码位置进行位置和姿态调整。

进一步地，基于深度图进行路径规划包括：

根据深度图获取某一高度区间对应的二维障碍图，图中包含障碍物标注信息；

在二维障碍图中确定当前无人机位置和目标位置信息；