[發明專利]一種基于點云空間二值化的無人機視覺避障方法

有效

• 申請號: 201810471344.9
• 申請日: 2018-05-17
• 公開（公告）號: CN108764080B
• 公開（公告）日: 2021-10-01
• 發明（設計）人: 柴興華;高峰;雷耀麟;胡炎
• 申請（專利權）人: 中國電子科技集團公司第五十四研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06T7/70;G06T7/80
• 代理公司: 河北東尚律師事務所 13124
• 代理人: 王文慶

1.一種基于點云空間二值化的無人機視覺避障方法，其特征在于，應用于具有雙目視覺系統的無人機，包括以下步驟：

(1)標定雙目視覺系統的攝像機內部參數及結構參數，所述內部參數包括左右攝像機的主點、焦距和二級畸變系數，所述結構參數包括左右攝像機之間坐標系轉換的旋轉矩陣及平移向量；

(2)設定無人機的當前位置點以及目標點；

(3)通過雙目視覺避障系統的左右攝像機同時采集一幀場景圖像，分別檢測兩幀圖像的SIFT特征點；

(4)采用雙目視覺系統的極線約束規則對兩幀圖像的SIFT特征點進行特征點匹配，得到特征點共軛對；

(5)根據雙目視覺測量模型，計算每一特征點共軛對所對應的空間點在世界坐標系下的三維坐標，所有這些三維坐標即構成當前場景的三維點云信息；

(6)設定步長s以及二值化閾值n₀，步長s＝v/φ，其中v為無人機的當前飛行速度，φ為攝像機的采集幀頻，二值化閾值n₀的取值范圍為3～5；

(7)以步長s為基準，將三維點云信息中的每一個三維坐標換算為整點坐標，統計每一個整點坐標的重復次數；

(8)統計所有重復次數≥n₀的整點坐標，分別計算這些整點坐標與世界坐標系原點之間的歐式距離，得到所有這些歐式距離中的最小距離；

(9)根據人工勢場方法，定義無人機勢函數和障礙物勢函數，通過計算這兩個勢函數對當前位置點的導數，得到無人機勢函數的負梯度和障礙物勢函數的負梯度；

(10)以無人機勢函數與障礙物勢函數之和作為無人機在運動空間中的合勢函數，以無人機勢函數的負梯度與障礙物勢函數的負梯度之和作為無人機在運動空間中的合力函數；將當前位置點坐標分別帶入合勢函數和合力函數，得到的合勢函數的函數值表征從高勢值位置指向低勢值位置的方向，得到的合力函數的函數值表征合力方向；以無人機從高勢值位置沿合力方向向低勢值位置運動為依據，得到無人機的避障運動速度矢量；

(11)根據避障運動速度矢量控制無人機運動到下一位置，將下一位置設定為新的當前位置點，保持目標點不變；

(12)重復步驟(3)～(11)，直至無人機到達目標點，避障過程結束。

2.根據權利要求1所述的基于點云空間二值化的無人機視覺避障方法，其特征在于，步驟(4)所述的采用雙目視覺系統的極線約束規則對兩幀圖像的SIFT特征點進行特征點匹配，得到特征點共軛對，其具體方式為：

(401)采用雙目視覺系統的極線約束規則對兩幀圖像的SIFT特征點進行特征點匹配，得到原始特征點共軛對；

(402)利用左側攝像機的二級畸變系數(k_1l,k_2l)、右側攝像機的二級畸變系數(k_1r,k_2r)、左側攝像機的主點(u_0l,v_0l)、右側攝像機的主點(u_0r,v_0r)，對原始特征點共軛對(u′_il,v′_il):(u′_ir,v′_ir)進行矯正處理，得到最終的特征點共軛對(u_il,v_il):(u_ir,v_ir)：

其中，

3.根據權利要求1所述的基于點云空間二值化的無人機視覺避障方法，其特征在于，所述無人機勢函數定義為：

所述障礙物勢函數定義為：

所述無人機勢函數的負梯度為：

所述障礙物勢函數的負梯度為：

其中，P_A表示無人機的當前位置點，P_B表示無人機的目標點，k、r為增益系數，ρ是障礙物的影響距離，ρ＝s×l，s即為步驟(6)中設定的步長，l即為步驟(8)中得到的最小距離。