[发明专利]一种基于无人机自主飞行态势感知趋势的分析方法与系统

权利要求书

1.一种基于无人机自主飞行态势感知趋势的分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

根据无人机采集的图像信息、无人机的姿态角及三维加速度信息，采用改进的视觉即时定位与地图构建算法获取无人机的三维位置和姿态信息；

利用多传感器获取环境下多目标态势数据，包括场景三维点云、深度图像、彩色图像，首先进行时间配准和空间配准并融合，采用MobileNetSSD算法识别目标并确定目标框；然后采用ORB算法提取目标框中目标的特征，并与特定目标的特征进行特征匹配，预估目标的移动轨迹；

根据无人机的三维位置和姿态信息，以及预估目标的移动轨迹，获取避障路径；

根据避障路径实时调整全局路径，获取调整后导航路径；

采用MobileNetSSD算法识别目标并确定目标框，具体包括：

调用开源的神经网络框架，输入时间配准和空间配准并融合后的场景三维点云、深度图像、彩色图像，输出检测结果，所述检测结果包括目标包围矩形框的对角坐标和目标类别；

将检测结果输出为xml格式文件，在输入视频图像中绘制出矩形框，可视化检测结果；

对检测结果进行统计；

采用ORB算法提取目标框中目标的特征，具体包括：

构造尺度金字塔；

在每层金字塔上采用Fast算法提取特征点，采用Moravec角点响应函数，按角点响应值排序，选取前N个特征点，N的取值范围为和检测出的特征点个数有关，N为检测出特征点个数的20％～60％，且N为正整数；

计算每个特征点的主方向，旋转每个特征点的Patch块到主方向；

进行特征点匹配。

2.根据权利要求1所述的一种基于无人机自主飞行态势感知趋势的分析方法，其特征在于，根据无人机的三维位置和姿态信息，以及预估目标的移动轨迹，获取避障路径，具体为：

根据无人机的三维位置和姿态信息，以及预估目标的移动轨迹，实时获取所述无人机与目标的移动轨迹距离信息；

若所述无人机与目标的移动轨迹距离信息大于预设飞行安全距离，则无人机继续根据设定路径飞行；

若所述无人机与目标的移动轨迹距离信息小于预设飞行安全距离，则获取避障路径。

3.一种基于无人机自主飞行态势感知趋势的分析系统，其特征在于，包括：

无人机自身信息采集模块：根据无人机采集的图像信息、无人机的姿态角及三维加速度信息，采用改进的视觉即时定位与地图构建算法获取无人机的三维位置和姿态信息；

环境态势感知模块：利用多传感器获取环境下多目标态势数据，包括场景三维点云、深度图像、彩色图像，首先进行时间配准和空间配准并融合，采用MobileNetSSD算法识别目标并确定目标框；然后采用ORB算法提取目标框中目标的特征，并与特定目标的特征进行特征匹配，预估目标的移动轨迹；

避障路径生成模块：根据无人机的三维位置和姿态信息，以及预估目标的移动轨迹，获取避障路径；

导航路径获取模块：根据避障路径实时调整全局路径，获取调整后导航路径；

所述环境态势感知模块中，采用MobileNetSSD算法识别目标并确定目标框，具体包括：

调用开源的神经网络框架，输入时间配准和空间配准并融合后的场景三维点云、深度图像、彩色图像，输出检测结果，所述检测结果包括目标包围矩形框的对角坐标和目标类别；

将检测结果输出为xml格式文件，在输入视频图像中绘制出矩形框，可视化检测结果；

对检测结果进行统计；

所述环境态势感知模块中，采用ORB算法提取目标框中目标的特征，具体包括：

构造尺度金字塔；

在每层金字塔上采用Fast算法提取特征点，采用Moravec角点响应函数，按角点响应值排序，选取前N个特征点，N的取值范围为和检测出的特征点个数有关，N为检测出特征点个数的20％～60％，且N为正整数；

计算每个特征点的主方向，旋转每个特征点的Patch到主方向；

进行特征点匹配。