[发明专利]月球表面安全区域的搜索方法、装置、设备及介质

说明书

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种月球表面安全区域的搜索方法、装置、设备及介质。其中，方法包括：对实时采集的灰度图像和点云图像进行数据融合，生成目标图像；将目标图像输入至预先训练好的地形分割模型中，得到标记有障碍区和非障碍区的分割图像；确定分割图像中每一个障碍区的形心，以基于形心进行三角剖分，确定若干个候选着陆点；针对每一个候选着陆点，均执行：分别以当前候选着陆点为中心和顶点，进行正方形扩展搜索，以得到当前候选着陆点的候选区域；基于灰度图像和候选区域，确定每一个候选着陆点的安全系数，以确定月球表面的目标安全区域。本方案，不仅可以提高搜索效率，还可以提高目标安全区域的安全系数。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术领域，特别涉及一种月球表面安全区域的搜索方法、装置、设备及介质。

背景技术

基于视觉图像进行航天器软着陆导航，日益成为月球着陆、火星着陆以及小天体探测的主要导航手段。目前的安全避障算法均需对陨坑、石头、斜坡等进行特征建模，安全区域的搜索效率和安全系数都比较低。

因此，亟需一种新的月球表面安全区域搜索方法。

发明内容

为了解决现有月球表面安全区域的搜索方法的搜索效率和安全系数都比较低的问题，本发明实施例提供了一种月球表面安全区域的搜索方法、装置、设备及介质。

第一方面，本发明实施例提供了一种月球表面安全区域的搜索方法，方法包括：

基于实时采集的灰度图像和点云图像，生成目标图像；

将所述目标图像输入至预先训练好的地形分割模型中，得到标记有障碍区和非障碍区的分割图像；其中，所述地形分割模型是基于DeepLabV3+分割网络训练生成的，所述DeepLabV3+分割网络的编码器中的特征提取网络为轻量化MobileNetV2网络；

确定所述分割图像中每一个障碍区的形心，以基于所述形心进行三角剖分，确定若干个候选着陆点；

针对每一个所述候选着陆点，均执行：分别以当前候选着陆点为中心和顶点，进行正方形扩展搜索，以得到当前候选着陆点的候选区域；

基于所述灰度图像和所述候选区域，确定每一个所述候选着陆点的安全系数，以确定月球表面的目标安全区域。

第二方面，本发明实施例还提供了一种月球表面安全区域的搜索装置，装置包括：

预处理单元，用于基于实时采集的灰度图像和点云图像，生成当前时刻的目标图像；

分割单元，用于将所述目标图像输入至预先训练好的地形分割模型中，得到标记有障碍区和非障碍区的分割图像；其中，所述地形分割模型是基于DeepLabV3+分割网络训练生成的，所述DeepLabV3+分割网络的编码器中的特征提取网络为轻量化MobileNetV2网络；

确定单元，用于确定所述分割图像中每一个障碍区的形心，以基于所述形心进行三角剖分，确定若干个候选着陆点；

搜索单元，用于针对每一个所述候选着陆点，均执行：分别以当前候选着陆点为中心和顶点，进行正方形扩展搜索，以得到当前候选着陆点的候选区域；

计算单元，用于基于所述灰度图像和所述候选区域，确定每一个所述候选着陆点的安全系数，以确定月球表面的目标安全区域。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现本说明书任一实施例所述的方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行本说明书任一实施例所述的方法。