[发明专利]目标物识别方法及终端、移动装置控制方法及终端

说明书

本发明提供了一种目标物识别方法，包括：获取移动装置移动方向前方的点云图，对所述点云图做栅格处理；根据栅格中的点云数据将栅格化后所述点云图中的栅格分类成一个或多个栅格区域；根据所述栅格区域的点云数据确定所述栅格区域的结构特征，根据所述结构特征确定移动装置移动方向前方的目标物。对点云图进行栅格化处理，进而实现对点云进行栅格化分区，通过栅格分区和点云的数据实现精准地确定结构特征，基于结构特征之间的关系，实现精准地确定移动装置移动前方的目标物，如地面，进而能够根据识别结果精准地区分出地面和障碍物，特别是作业过程中的斜坡，避免无人机将斜坡识别为障碍物。

技术领域

本发明涉及图像处理、地块分割、地图构建、控制及飞行器技术领域，具体而言，本发明涉及一种目标物识别方法及终端、移动装置控制方法及终端。

背景技术

无人驾驶飞机简称无人机，能够完成航拍或侦查等事务。在农业植保方面，无人机相对于其他农用机有着巨大的优势，近年来得到了广泛的应用。但在实际应用中，无人机存在一些迫切需要解决的问题。但是，田地地面并非平整的，有斜坡或者小土包的存在。现有的无人机安装有对地测距装置，可以对离地的高度进行测量，却不能对前方的地面状况进行预测和分析，而为了实现无人机能够对有障碍物的地面进行有效地作业，现有的植保无人机上安装有避障模块，该模块主要通测量距离的测距传感器获取无人机与障碍物之间的距离，能够有效地避开无人机飞行过程中的障碍物，测距传感器，例如，激光雷达、视觉传感器、超声波雷达以及毫米波雷达等。对于斜坡，并不需要当成障碍物处理，而现有避障算法，不能够精准地区别斜坡与真实障碍物能力，例如容易将斜坡识别为障碍物，使得无人机在遇到斜坡时无法识别斜坡而将斜坡当做障碍物处理，总的来说，现有的无人机、拖拉机、地面机器人等移动装置缺少识别前方的斜坡、湖面、山丘等的能力，容易诱发飞行故障，或者作业效率不高。

发明内容

本发明的目的旨在至少解决上述技术缺陷之一，特别是现有避障算法，不能够识别斜坡的问题。

本发明实施例提供了一种目标物识别方法，包括：

获取移动装置移动方向前方的点云图，对所述点云图做栅格处理；

根据栅格中的点云数据将栅格化后所述点云图中的栅格分类成一个或多个栅格区域；

根据所述栅格区域的点云数据确定所述栅格区域的结构特征，根据所述结构特征确定移动装置移动方向前方的目标物。

进一步地，在所述根据所述结构特征确定移动装置移动方向的前方的目标物的步骤中，包括：

对所述结构特征进行分类，确定移动装置移动方向前方的目标物。

优选地，所述结构特征包括栅格海拔、栅格梯度、栅格海拔差中的任意多项。

进一步地，在所述根据所述栅格区域的点云数据确定所述栅格区域的结构特征的步骤中，具体包括：

依据同一栅格内点云高度的均值确定所述栅格海拔；

和/或，依据当前栅格和与所述当前栅格相邻的相邻栅格的所述栅格海拔确定所述栅格梯度；

和/或，依据同一栅格内点云之间的差值确定所述栅格海拔差。

进一步地，在所述依据当前栅格和与所述当前栅格相邻的相邻栅格的所述栅格海拔确定所述栅格梯度的步骤中，包括：

依据所述当前栅格的所述栅格海拔和每一个所述相邻栅格的所述栅格海拔确定栅格差值绝对值；

对比所述当前栅格和每一个所述相邻栅格之间的所述栅格差值绝对值确定最大的所述栅格差值绝对值；

将最大的所述栅格差值绝对值确定为所述栅格梯度。

进一步地，在所述依据同一栅格内点云之间的差值确定所述栅格海拔差的步骤中，具体包括：