[发明专利]基于分布式地图的无人机视觉避障方法

权利要求书

1.一种基于分布式地图的无人机视觉避障方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)通过无人机上的传感器获得无人机当前的加速度、角速度以及视觉位姿数据，通过拓展卡尔曼滤波数据融合算法，获得无人机的当前位姿信息，当前位姿信息中包括无人机当前时刻的三维位置坐标以及俯仰角、滚转角、偏航角；

(2)根据无人机当前的俯仰角、滚转角和偏航角，计算出当前时刻无人机的正前方方向矢量τ；根据无人机任意k时刻的俯仰角、滚转角和偏航角，计算出k时刻无人机的正前方方向矢量τ_k；计算两个方向矢量τ和τ_k的夹角θ，以及当前时刻无人机所处位置与k时刻所处位置之间的距离d；遍历k，如果找到一个k，同时满足||θ||≤θ_thred，d≤d_thred，其中θ_thred为方向矢量夹角阈值，d_thred为距离阈值，则判断该无人机重复到达了某区域，不需要再次采集该区域的地图数据；如果没有k同时满足以上条件，则判断无人机到达了新的区域或者无人机视角与之前在此位置的视角差别较大，无人机采集新的地图数据；

(3)通过无人机前端的相机，获得当前时刻的RGB图和深度图，然后依据RGB图和深度图生成当前相机坐标系下的点云图，即相机坐标系下的新地图，并计算RGB图中各个像素点对应的点云在当前相机坐标系下的三维坐标数据；

(4)无人机将当前的位姿信息x和RGB图中所有像素点对应的点云三维坐标数据发送给地面站后，由地面站的数据处理系统对点云三维坐标数据进行处理和优化，并存储在数据存储系统中；

(5)地面站将世界坐标系下的三维空间分割为许多个相同规格的正方体网格，每个网格存储该区域内对应的环境地图，地面站的可视化程序提供一系列可视化接口将环境地图和无人机的飞行轨迹可视化，当有新地图数据生成时，可视化软件刷新显示对应网格内更新后的环境地图；

(6)将环境地图转换为占据栅格地图，识别环境地图中的障碍物位置，然后通过A*算法规划飞行路径；

(7)计算出飞行路径后，地面站通过无线网络将下一步飞行指令发送给无人机，无人机依据接收到的指令来计算飞行参数控制飞行，从而避开障碍物。

2.根据权利要求1所述的基于分布式地图的无人机视觉避障方法，其特征在于：步骤(1)中所述的通过传感器获得无人机当前的加速度、角速度以及视觉位姿数据，是由惯性测量单元IMU获得无人机当前的加速度、角速度数据，视觉里程计VO获得无人机的视觉位姿数据，当GPS可用时读取GPS的位置信息。

3.根据权利要求1所述的基于分布式地图的无人机视觉避障方法，其特征在于：步骤(2)中所述的距离阈值取值范围为0﹤d_thred﹤5，单位米；方向矢量夹角阈值取值范围为0﹤θ_thred﹤40，单位度。

4.根据权利要求1所述的基于分布式地图的无人机视觉避障方法，其特征在于：步骤(3)中所述的计算RGB图中像素点对应的点云在当前相机坐标系下的三维坐标数据，包括以下过程：

(31)对于RGB图中像素坐标为(u,v)^T的像素点，首先从深度图中得到该像素点的深度值d_u,v；

(32)分别计算该像素点对应的点云在当前相机坐标系下的x、y、z坐标，计算方法为x_u,v＝(u-c_x)/f_x*d_u,v，y_u,v＝(v-c_y)/f_y*d_u,v，z_u,v＝d_u,v，其中f_x为相机的焦距水平分量，f_y为相机的焦距垂直分量，c_x为相机的像素坐标水平中心偏移,c_y为相机的像素坐标垂直中心偏移；

(33)该像素点对应的点云在当前相机坐标系下的三维坐标为：