[发明专利]一种基于事件触发机制的无人机实时导航方法

说明书

本发明公开了一种基于事件触发机制的无人机实时导航方法，包括下述步骤：采样图像：设置指挥机的摄像机的采样频率，指挥机根据采样频率实时采集图像，指挥机对采集的图像进行边缘化处理；执行机定位：通过执行机和指挥机配合，识别执行机的保护环，并获得执行机的三维坐标；深度图计算：将执行机的三维坐标位置与目的地的三维坐标位置连线，选取靠近执行机的区域作为深度计算区域，并划分为多个子区域，计算各子区域的深度；路径规划、事件触发；到达目的后，结束本次导航。本申请旨在提供一种基于事件触发机制的无人机实时导航方法，处理速度快，适应性强，对环境要求低的无人机实时导航的方法。

技术领域

本发明涉及无人机飞行导航领域，尤其涉及一种基于事件触发机制的无人机实时导航方法。

背景技术

无人机具有使用灵活、适应性强和性价比高等优点，在实际需求与技术发展的双重推动下，其应用范围不断拓展。无人机导航是指无人机利用传感器等信息获取自身位置、目的位置以及周围环境信息，通过各种决策算法实现路径规划、避障等步骤的过程，是实现无人机自主驾驶的一个重要步骤，实现快速实时的导航能力对于无人机的自主驾驶有着重要意义。

现有的无人机导航技术对于位置的定位主要依赖于GPS等位置传感器或SLAM三维图来获取，对于避障决策主要是通过SLAM建立三维稠密图的方式，缺点主要有：处理时间长，对信号要求高，对设备要求高等，抗扰能力弱等。对于已有无人机位置信息的获取方法来说：利用GPS等位置传感器获得无人机位置的方法，对信号环境要求较高，在无GPS的环境下或GPS受干扰严重的环境下极容易出错；利用SLAM三维图获取无人机位置的方法需构造地图，实时构建地图需处理大量的特征点，处理时间长且对处理器及存储设备要求较高，离线构建地图需要提前知道环境情况，应用广度低；对于已有避障决策来说：利用SLAM建立三维稠密图的方式，同样会面临在线处理实时性低，对设备要求高，离线处理需要已知环境信息，应用广度低的情况。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于事件触发机制的无人机实时导航方法，处理速度快，适应性强，对环境要求低的无人机实时导航的方法。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：一种基于事件触发机制的无人机实时导航方法，包括下述步骤：

采样图像：设置指挥机的摄像机的采样频率，指挥机根据采样频率实时采集图像，指挥机对采集的图像进行边缘化处理；

执行机定位：通过执行机和指挥机配合，识别执行机的保护环，并获得执行机的三维坐标；

深度图计算：将执行机的三维坐标位置与目的地的三维坐标位置连线，选取靠近执行机的区域作为深度计算区域，并划分为多个子区域，计算各子区域的深度；

路径规划：通过子区域的深度和执行机的深度构成障碍图，更新障碍图直至出现可行路径，执行机沿可行路径飞行至目的地；

事件触发：执行机在飞行至目的地过程中，若深度计算区域内低于执行机的像素数与总像素数的比值小于递减阈值，则跳过下一帧图像的识别和深度图计算；否则，返回执行机定位步骤；

到达目的：执行机抵达目的地，结束本次导航。

优选的，在执行机定位的步骤中，包括：

执行机通过传感器将自身的翻滚角α，俯仰角β发送至指挥机，指挥机计算在俯视图中执行机保护环的两个轴的长度比值p，计算公式为：

p＝b/a＝sinβ/sinα；

执行机保护环的椭圆曲率的计算公式为：其中t为椭圆的离心角，a为椭圆短轴长度，b为椭圆长轴长度；

在采集的图像中提取符合曲率范围ρ±γ的边缘，根据椭圆曲率、边缘的凸性和边缘的连接关系构建有向邻接矩阵M，对有向邻接矩阵M进行双向遍历，得到所有边缘组合形成候选椭圆组，对每个候选椭圆组进行快速拟合与验证，再通过聚类方法去除重复椭圆；