[發(fā)明專利]用于可移動平臺的測繪方法、可移動平臺和存儲介質

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202080006511.8
• 申請日: 2020-06-22
• 公開（公告）號: CN113167577A
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發(fā)明（設計）人: 曹紅偉;吳迪;杜丹陽
• 申請（專利權）人: 深圳市大疆創(chuàng)新科技有限公司
• 主分類號: G01C3/00
• 分類號: G01C3/00;G01C11/04
• 代理公司: 深圳市力道知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙) 44507
• 代理人: 賀小旺

一種用于可移動平臺(600)的測繪方法、可移動平臺(600)和存儲介質，可移動平臺(600)搭載拍攝裝置(20,40,700)，方法包括：在當前位置，改變拍攝裝置(20,40,700)的姿態(tài)，使目標物體的不同部位位于拍攝窗口中的預設位置，并獲取拍攝裝置(20,40,700)的姿態(tài)信息(S11)；根據(jù)當前位置以及姿態(tài)信息確定目標物體的尺寸(S12)。能夠基于搭載拍攝裝置(20,40,700)的可移動平臺(600)對目標物體進行測繪。

技術領域

本申請涉及可移動平臺技術領域，尤其涉及一種用于可移動平臺的測繪方法、可移動平臺和存儲介質。

背景技術

工程用的測繪儀常被應用于工程測繪領域，但是其體積大，測量過程復雜、價格昂貴很難用于民用。在一方案中，可以通過單目圖像雙目視覺立體成像的原理，獲得立體重建之后的三維數(shù)據(jù)，進而求出視線內物體的測繪信息；該方法計算量比較大，而且針對較遠處或者較近的物體測量誤差較大，對于無法出現(xiàn)在同一幅圖片內的物體高度無法測量。在另一方案中，可以通過深度學習的方式經(jīng)過U-Net(Convolutional Networks forBiomedical Image Segmentation)自編碼網(wǎng)絡求出RGB圖像每個象素所對應的深度信息進而達到測繪的目的，該方法精度較低，誤差較高且計算量很大，目前暫無法應用到實際生活環(huán)境中。

發(fā)明內容

基于此，本申請?zhí)峁┝艘环N用于可移動平臺的測繪方法、可移動平臺和存儲介質，能夠基于搭載拍攝裝置的可移動平臺對目標物體進行測繪，計算量較小。

第一方面，本申請實施例提供了一種用于可移動平臺的測繪方法，所述可移動平臺搭載拍攝裝置，所述方法包括：

在當前位置，通過改變所述拍攝裝置的姿態(tài)，使目標物體的不同部位分別位于拍攝窗口中相同的預設位置，并獲取所述拍攝裝置在所述目標物體的不同部位分別位于所述拍攝窗口中相同的預設位置時的姿態(tài)信息；

根據(jù)所述當前位置的位置信息、以及所述拍攝裝置在所述目標物體的不同部位分別位于所述拍攝窗口中相同的預設位置時的姿態(tài)信息，確定所述目標物體的相應尺寸。

第二方面，本申請實施例提供了一種用于可移動平臺的測繪方法，所述可移動平臺搭載拍攝裝置，所述方法包括：

獲取所述拍攝裝置在當前位置時相對地面的高度；

在所述當前位置，通過改變所述拍攝裝置的姿態(tài)，使目標物體的底部位于拍攝窗口中的預設位置，并獲取所述拍攝裝置的第一姿態(tài)信息；

根據(jù)所述拍攝裝置在當前位置時相對地面的高度和所述第一姿態(tài)信息確定所述可移動平臺和所述目標物體之間的目標距離。

第三方面，本申請實施例提供了一種可移動平臺，所述可移動平臺能夠搭載拍攝裝置；

所述可移動平臺包括存儲器和處理器；

所述存儲器用于存儲計算機程序；

所述處理器，用于執(zhí)行所述計算機程序并在執(zhí)行所述計算機程序時，實現(xiàn)如下步驟：

在當前位置，通過改變所述拍攝裝置的姿態(tài)，使目標物體的不同部位分別位于拍攝窗口中相同的預設位置，并獲取所述拍攝裝置在所述目標物體的不同部位分別位于所述拍攝窗口中相同的預設位置時的姿態(tài)信息；

根據(jù)所述當前位置的位置信息、以及所述拍攝裝置在所述目標物體的不同部位分別位于所述拍攝窗口中相同的預設位置時的姿態(tài)信息，確定所述目標物體的相應尺寸。

第四方面，本申請實施例提供了一種可移動平臺，所述可移動平臺能夠搭載拍攝裝置；

所述可移動平臺包括存儲器和處理器；

所述存儲器用于存儲計算機程序；