[发明专利]一种基于点云空间二值化的无人机视觉避障方法

说明书

本发明公开了一种基于点云空间二值化的无人机视觉避障方法，属于机器视觉技术领域。在基于双目视觉的无人机避障技术实施过程中，由于双目图像特征匹配存在大量误匹配点，重建的三维点云包含障碍物信息的同时，也包含大量由误匹配引起的噪声信息。该发明针对内部参数及结构参数已确定的双目视觉传感器，按照一定的空间坐标规则将其视场范围分割为边长一定的空间方格，根据双目图像三维点云重建后在各空间方格内的分布数量，通过给定的阈值确定空间方格是否有效，将有效的方格进行统计计算后进行无人机飞行路径规划。该方法在有效去除误匹配点的同时，可保留障碍物的距离及尺寸信息，提高了避障算法鲁棒性和准确度。

技术领域

本发明公开了一种基于点云空间二值化的无人机视觉避障方法，属于机器视觉技术领域。

技术背景

无人机是一种技术密集的机电一体化产品，结合了机械工程、传感器、计算机控制、电子信息处理、人工智能等技术，在军事察打、航拍监控、特殊任务、危险作业等领域，得到越来越广泛的应用，不断改变着现代战争方式、劳动生产方式以及人们的生活方式。随着无人机应用范围的不断扩大，为无人机配备精确快速的信息感知系统，准确规划自身运动，实现无碰撞地从起点绕过障碍物安全到达目标点，是实现无人机安全高效完成各类任务的重要保障。尤其对低空飞行的小型旋翼无人机，由于飞行环境的不确定性及突发障碍物较多，快速避障通常是体现无人机安全性能的重要指标。

然而，无人机的工作方式及使用环境使其在障碍物规避上存在诸多限制：1)环境的不确定性决定了必须采用自主避障方式；2)有限的载重量决定了障碍物感知设备重量不能太大；3)快速的飞行速率决定了数据处理必须具有很高的实时性。因此，小型旋翼无人机精确快速避障的实现较为困难，是无人机相关技术中的研究热点之一。

根据障碍物感知方式的不同，无人机避障技术主要分为两类：1)基于探测波的避障技术，如激光雷达、超声波等；2)基于视觉成像的避障技术，如双目视觉、结构光视觉等。宁夏大学的张西忱在文章“无人机的避障技术及其应用”(《集成电路应用》，2017，34(2)：66-68)中总结了几种常见的无人机避障技术及其发展趋势。总结起来，使用探测波的避障方式存在的主要问题包括容易受到干扰、探测范围较小、需要专用处理芯片、成本昂贵等；结构光视觉避障方法，即结合单摄像机和结构光发射器构成深度摄像头，由于其“见光死”特征，只适合在暗环境、室内应用；双目视觉避障方法，采用双摄像机结构，具有与结构光视觉避障方法相反的特征，即仅适合光线质量良好稳定的场景，难以实现全天候避障。

目前，由于没有全天候、高精度、无死角的无人机避障技术，通常会采取多种避障技术集成的手段来实现不同场景下的避障。而双目视觉避障技术，以其仿照人类双眼的工作机理，具有成本低廉、作用距离远、获取信息量丰富、抗电子干扰和温度变化等优势，逐渐成为无人机避障领域的主流及多方式融合避障技术中最常用的方法，引起了众多研究者的关注。双目视觉避障技术中最耗时也最重要的过程是双目图像的三维重构问题，即在两幅图像的特征点之间建立一一对应关系并根据双目视觉模型进行三维坐标重建的过程，它是双目视觉避障算法的核心。

目前，如何快速地、精确地实现三维重构，已成为双目视觉避障技术的研究热点之一。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种基于点云空间二值化的无人机视觉避障方法，该方法能够快速地对双目图像进行三维重构，并精确地去除不正确的匹配点，提高避障算法鲁棒性和准确度。

为了实现上述目的，本发明采用的方案为：

一种基于点云空间二值化的无人机视觉避障方法，该方法应用于具有双目视觉系统的无人机，包括以下步骤：

(1)标定双目视觉系统的摄像机内部参数及结构参数，所述内部参数包括左右摄像机的主点、焦距和二级畸变系数，所述结构参数包括左右摄像机之间坐标系转换的旋转矩阵及平移向量；

(2)设定无人机的当前位置点以及目标点；