[发明专利]应用在避障系统中的决策融合方法

说明书

技术领域

本发明属于无人机避障技术领域，尤其涉及一种应用在避障系统中的决策融合方法。

背景技术

近年来无人机技术已快速成为国内外研究开发的一个新热点，而且由于无人机具有高机动性、操作灵活、成本低、影像实时传输以及高分辨率等特点，使得无人机被应用到了社会各个领域，如灾害救援、电力巡检、林业防火、农业喷洒、植被保护、航拍摄影等。

在灾后救援现场，由于传统手段存在很多的局限性，无人机技术得到了逐渐发展。灾后救援无人机主要是在灾害事件发生后，对于环境恶劣、无法及时了解现场状况以及救援紧急的情况下，可以以最快、最便捷的手段，从空中观察干预救援现场。无人机通过高清摄像头将灾后现场的情况进行拍摄以及录制，然后将采集到的实时现场航拍数据回传。将无人机应用到灾后救援，不仅可以避免飞行人员的人身安全，还可以为救援人员在第一时间查看到灾害现场情况，安排灾后救治等工作。

由于灾后现场环境复杂未知，对于无人机在实现灾后拍摄以及录制中，可能会导致无人机发生碰撞等情况，造成无人机损坏，耽误现场救灾情况的快速了解，因此就需要在进行灾后救援过程中，保证无人机的飞行安全。

发明内容

本发明提出了一种应用在避障系统中的决策融合方法，为获得更加准确的障碍物数据信息，进而做出更准确的避障决策以及做出避障控制。

本发明提供了一种应用在避障系统中的决策融合方法，包括决策层做出如下处理：

P1,首先判断无人机与障碍物的相对距离，将相对距离进行三个部分的划分:小于N1m，N1m到N2m，N2m到N3m三个距离范围；

P2,距离划分完成后，根据无人机与障碍物的相对速度进行危险等级的划分:

P3,然后判断无人机与地面的高度值，将该高度值H进行四个等级的划分；

P4：对于危险等级，需要进行步骤P3的操作；对于警示等级，需要紧急减速后进行步骤P3的操作；对于提示等级和不相关等级，不用进行第三步骤的判断，返回重新进行检测。

进一步的，步骤P2危险等级的划分具体为：

当距离小于N1m，速度大于M1m/s,且预警时间小于Qs，则属于危险等级，速度小于M1m/s时，属于警示等级；

当距离N1m≤R<N2m，速度大于M2m/s时,处于危险等级；当速度M1m/s≤V<M2m/s时，处于警示等级，当速度小于M1m/s时，处于提示等级；

当距离N2m≤R<N3m时，当速度大于M3m/s时,处于危险等级；当速度M2m/s≤V<M3m/s时，处于警示等级，当速度M1m/s≤V<M2m/s时，处于提示等级，当速度小于M1m/s时，处于不相关等级；

进一步的，步骤P3四个等级的划分具体为：

当高度小于X1m时，障碍物包括墙、树木以及人，根据双目视觉传感器对障碍物的属性进行辨识，区分墙、树木、人，然后选择紧急悬停后进行向上爬升，通过爬升过程，对于人能完全进行避障，但是对于树木和墙需要进行进一步高度判断；

当高度X1m≤H<X2m，在这种高度时，障碍物包括墙、树木，根据双目视觉传感器对障碍物的属性进行辨识，区分墙、树木，然后选择紧急悬停后进行向上爬升，通过爬升过程，对于树木能完全进行避障，但是对于墙需要进行进一步高度判断；

当高度X2m≤H<X3m，在这种高度时，障碍物包括墙和高压线，根据视觉采集传感器对障碍物的属性进行辨识，区分墙和高压线，然后选择紧急悬停后进行向上爬升，通过爬升过程，对于树木能完全进行避障，但是对于墙需要继续进行高度判断；

当高度H≥X3m，在这种高度时根据双目视觉传感器对障碍物的属性进行辨识，如果确认还是墙面的时候，选择紧急悬停后进行折返避障。

进一步的，上述方法还包括：数据融合层对各个传感器采集到的数据进行处理：

1)毫米波雷达传感器输出数据为无人机与障碍物的相对距离R1、相对速度V1、障碍物与雷达法线之间的角度，包括方位角θ1与俯仰角ψ1；

2)超声波雷达传感器输入无人机与障碍物的相对距离R2；

3)双目视觉传感器输出物体面积S、方位角θ2以及相对距离R3；

4)雷达高度传感器输出无人机与地面的高度值R4；

5)GPS/北斗定位传感器输出时间T，定位状态S，A为定位，V为未定位，北纬N或南纬S，东经经度E或西经经度W，无人机速度V2；