[發明專利]一種基于雙目視覺的無人機自主障礙物檢測系統及方法在審
| 申請號: | 201510688485.2 | 申請日: | 2015-10-22 |
| 公開(公告)號: | CN105222760A | 公開(公告)日: | 2016-01-06 |
| 發明(設計)人: | 齊俊桐;盧翔 | 申請(專利權)人: | 一飛智控(天津)科技有限公司 |
| 主分類號: | G01C11/02 | 分類號: | G01C11/02;G05D1/10;G08C17/02 |
| 代理公司: | 天津盛理知識產權代理有限公司 12209 | 代理人: | 王利文 |
| 地址: | 300450 天津市濱海新*** | 國省代碼: | 天津;12 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 雙目 視覺 無人機 自主 障礙物 檢測 系統 方法 | ||
1.一種基于雙目視覺的無人機自主障礙物檢測系統,包括無人機,其特征在于:在無人機上裝載有雙目視覺系統、其他傳感器模塊及飛行控制系統;
所述雙目視覺系統由兩臺機載攝像機、視覺采集處理單元構成,所述兩臺機載攝像機用于獲取無人機的視覺信息,所述視覺采集處理單元處理視覺數據建立三維飛行環境信息,該視覺采集處理單元由完成圖像的并行算法的現場可編程門陣列FPGA模塊和完成圖像的串行算法以及結果發布的嵌入式處理器ARM模塊構成;
所述其他傳感器模塊包含慣性測量單元IMU、全球定位系統GPS、磁羅盤及氣壓計;
所述飛行控制系統接收來自于雙目視覺系統及其他傳感器單元的視覺信息和無人機飛行狀態數據,通過融合處理生成飛行控制指令,用于控制無人機飛行;
所述無人機根據飛行控制系統的飛行控制指令進行飛行,實現對障礙物規避飛行功能。
2.根據權利要求1所述的一種基于雙目視覺的無人機自主障礙物檢測系統,其特征在于:所述視覺采集處理單元的具體結構為:所述嵌入式處理器ARM模塊通過AMBA與外部IO單元進行連接,通過AMBA實現對靜態內存單元的控制;現場可編程門陣列FPGA模塊包括標準IO接口與外部設備進行連接,對機載攝像機進行同步控制,通過GigE模塊實現GigE攝像機的視頻采集,通過PCIe接口進行內部數據傳輸;所述嵌入式處理器ARM模塊與現場可編程門陣列FPGA模塊通過AXI接口進行信息交互。
3.根據權利要求1或2所述的一種基于雙目視覺的無人機自主障礙物檢測系統,其特征在于:所述雙目視覺系統和其他傳感器模塊與飛行控制系統之間采用CAN總線的方式進行通信。
4.根據權利要求1或2所述的一種基于雙目視覺的無人機自主障礙物檢測系統,其特征在于:所述系統還包括遙控器和地面站,所述遙控器、地面站與飛行控制系統及無人機之間以無線鏈路的方式進行通信。
5.一種如權利要求1至4任一項所述無人機自主障礙物檢測系統的檢測方法,其特征在于包括以下步驟:
步驟1、雙目視覺系統獲取無人機飛行環境的視覺信息,并經處理得到障礙物信息;
步驟2、其他傳感器單元獲取無人機的狀態信息;
步驟3、飛行控制系統接收障礙物信息和無人機狀態信息,建立飛行路徑,生成飛行控制指令并向無人機發送;
步驟4、無人機根據飛行控制系統的飛行控制指令規避障礙物飛行。
6.根據權利要求5所述的一種基于雙目視覺的無人機自主障礙物檢測方法,其特征在于:所述步驟1的具體實現方法為:
步驟⑴、兩臺機載攝像機獲取無人機的視覺信息;
步驟⑵、視覺采集處理單元獲取同步圖像;
步驟⑶、視覺采集處理單元對兩路圖像信息進行校正;
步驟⑷、視覺采集處理單元處理獲取視差圖像;
步驟⑸、視覺采集處理單元利用視差圖進行環境信息的三維重建,從而獲得障礙物信息。
7.根據權利要求6所述的一種基于雙目視覺的無人機自主障礙物檢測方法,其特征在于:所述步驟⑵視覺采集處理單元獲取同步圖像的具體方法為:現場可編程門陣列FPGA模塊通過控制同步觸發單元產生同步信號,控制機載攝像機同步采集圖像,并將圖像傳輸給嵌入式處理器ARM模塊,利用時間戳標識圖像,用于后續處理分析;所述步驟⑶視覺采集處理單元對兩路圖像信息進行校正的具體方法為:嵌入式處理器ARM模塊獲取帶有時間戳標識的圖像后,根據攝像機的標定結果對圖像進行失真校正及立體匹配矯正,處理結果傳遞給現場可編程門陣列FPGA模塊。
8.根據權利要求6所述的一種基于雙目視覺的無人機自主障礙物檢測方法,其特征在于:所述步驟⑷視覺采集處理單元處理獲取視差圖像的具體方法為:現場可編程門陣列FPGA模塊利用并行處理技術,首先利用均值漂移算法對圖像進行分割處理,然后計算像素間的匹配代價,再結合圖像分割信息構造新的全局能量函數,之后在多方向上進行匹配代價的聚合,最后選取使得全局能量函數最小的視差圖為視差圖像;
所述步驟⑸視覺采集處理單元利用視差圖進行環境信息的三維重建,從而獲得障礙物信息的具體方法為:結合圖像特征與視差圖像通過興趣點匹配及對應興趣點距離解算、3D特征點重建、圖像關聯、野點檢測、相對位姿解算及位姿誤差估計以及基于最小誤差的運動決策,從而獲得障礙物信息。
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