[发明专利]基于图像的对象检测和对应的移动调整操纵的方法和系统

说明书

一种用于基于图像确定对象深度的方法和系统，包括：获得在第一位置处捕获的基础图像；从包括特征点的基础图像中提取原始斑块；获得在第二位置处捕获的当前图像，当前图像包括更新斑块，更新斑块在更新位置处包括特征点；确定第一原始斑块和更新斑块之间的比例因子；以及基于第一比例因子，获得对特征点的对象深度的估计。一种避障方法和系统，包括：响应于检测到障碍物：如果满足长距离避障准则，则执行长距离避障操纵，包括沿着初始轨迹移动到间隙点，其中，可移动物体沿着初始轨迹的初始速度具有与原始移动路径垂直的分量。

技术领域

所公开的实施例总体上涉及用于检测对象(例如，目标和/或障碍物)并根据检测结果调整可移动物体的移动的系统和方法，并且更具体地但非排他地涉及基于由可移动物体(例如，无人机(UAV))机载的单个摄像机拍摄的图像的障碍物检测和避障。

背景技术

诸如无人机(UAV)的可移动物体经常使用成像设备来在可移动物体的移动期间捕获图像数据。捕获的图像数据可以被发送到长距离设备(例如长距离控制单元)，使得用户可以实时地查看图像数据并长距离控制UAV的移动。微型飞行器(MAV)是一种遥控UAV，其尺寸小到几厘米到几十厘米。这些小型机允许长距离观察地面载运工具、人员和/或较大飞行器无法进入的危险环境。UAV的自主控制是通过传感器和计算逻辑实现的，这些传感器和计算逻辑可以实现为检测UAV的飞行路径中的障碍物，并相应地以最少的人为干预执行避障操纵。典型地，UAV上的障碍物检测依赖来自作为UAV上的搭载物携带的传感器(如声纳、雷达、立体摄像机等)的信号。来自这些传感器的数据被实时分析(例如，基于飞行时间、三角测量等)，以获得UAV飞行路径中障碍物的大小和位置信息。基于分析结果，在UAV上实施的避障逻辑修改了UAV的飞行路径以避开检测到的障碍物。

发明内容

在UAV上实施的障碍物检测和避障的常规系统和方法需要在UAV上携带大量设备(例如，多个传感器、立体摄像机等)，这降低了UAV的可操纵性，增加了功耗和减少了UAV的总飞行时间，降低了UAV的最大高度和速度，并增加了UAV的复杂性和成本。不同的现有障碍物检测技术还存在各种其他问题，例如检测范围短(例如，与基于超声波的传感器一样)、高成本(例如与基于激光的传感器一样)以及对操作环境的限制(例如，与立体摄像机一样)，这禁止了这些检测技术的广泛适用性。在许多情况下，可移动物体(例如，如在MAV中)的小尺寸和重量还限制了这些现有障碍物检测技术的有用性，因为用于障碍物检测的所需设备通常会占用可移动物体机载所允许的太多搭载物。

另外，许多传统的障碍物检测技术仅适用于检测相对靠近可移动物体的障碍物。在这种情况下，当检测到障碍物时，可移动物体已经非常接近检测到的障碍物。由于可移动物体和检测到的障碍物之间仍然存在短距离，传统的避障技术通常需要突然停止可移动物体，并立即直接拉起可移动物体以避免与障碍物碰撞。这种避障操纵往往不成功，并且在可移动物体的致动器上产生不希望的张紧力。另外，在避障期间，可能需要中止可移动物体的其他功能(例如，监视)。

因此，需要有效且高效的障碍物检测和处理的系统和方法，其不会显著增加可移动物体的成本和重量，并且能够在距可移动物体的较大距离处检测到障碍物。另外，需要根据对象检测的结果来调整可移动物体的移动(例如，以避开障碍物和/或朝向感兴趣的对象移动)、而不必突然改变方向并且过于拉紧可移动物体的移动机构的系统和方法。

本文公开的系统和方法依赖于由可移动物体(例如，UAV或其他可移动物体)的单个机载摄像机捕获的图像来检测摄像机的视场中的对象(例如，目标和/或障碍物)以及估计对象与可移动物体的距离。由于大多数可移动物体(例如，UAV)已经具有高质量的机载摄像机(例如作为搭载物或作为集成组件)，因此需要将最小的附加重量和设备添加到可移动物体以完成对象检测(例如，障碍物检测和/或目标检测)目标。因此，本文公开的技术为需要在可移动物体上实现的其他有用功能节省了成本并保存了搭载物余量。另外，大多数可移动物体在可移动物体移动期间已经为了预期目的(例如，监视)而捕获图像，因此，本文公开的技术不可能干扰可移动物体的现有功能。