[发明专利]基于分布式地图的无人机视觉避障方法

说明书

本发明公开了一种基于分布式地图的无人机视觉避障方法，通过无人机和地面站的协作，构建分布式地图，用于视觉避障飞行。无人机通过融合IMU、VO、GPS实时位姿感知，当发现进入新的环境时，才生成新的环境地图；同时无人机接收地面站发送的飞行指令，通过改变四个电机的转速控制无人机飞行，实现视觉避障；地面站用于优化并存储无人机构建的环境地图、环境地图可视化；同时地面站还负责依据当前无人机的位姿和环境地图，规划一条安全的飞行路径，然后发送给无人机。本发明利用无人机和地面站的协作和分布式地图架构，对环境进行精确建模，适用于复杂环境下的无人机视觉避障。

技术领域

本发明涉及一种无人机避障方法，特别涉及一种基于分布式地图的视觉避障方法，属于无人机自主导航技术领域。

背景技术

无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)已经从简单的航拍飞行器演化为可飞行的多功能智能化平台，在民用和军用领域发挥着越来越重要的作用。随着各种应用需求的出现，无人机需要在复杂环境中执行特定任务，如何让无人机识别障碍物并避开障碍物飞行成为了无人机的关键技术之一。视觉避障就是指通过模拟动物的眼睛，无人机在飞行过程中可以感知环境，构建三维地图，识别障碍物，从而避开障碍物飞行。

现有的无人机视觉避障方法主要有两种，一种是无人机自主避障导航，该方法需要针对每一帧图像生成新的环境地图，并存储在无人机本身自带的存储系统中，通过对环境地图实时识别障碍物来避开障碍物飞行，这样对无人机本身带有的数据处理系统和数据存储系统有较高的要求，在各种环境条件下的处理速度、存储量和处理稳定性都应优异才能应对复杂多变的使用场景，导致无人机的成本较高；另一种是通过无人机与地面站的结合，无人机获得的自身状态和环境数据都发送给地面站去处理，无人机按照地面站处理数据后得到的飞行指令来执行飞行，这样无人机的成本会大大降低，且由于不可抗的自然因素如雷电等造成的无人机损坏，这类的损失会大大减小。目前无人机与地面站的结合来实现的无人机避障，需要对无人机获取的每一帧图像生成新的环境地图，这种方案非常耗时而且占用存储资源较大，效率很低，一旦地面站处理不及时就会使得无人机无法及时识别障碍物而被损坏。

发明内容

发明目的：针对以上问题，本发明提出一种基于分布式地图的无人机视觉避障方法，避免重复构建环境地图造成的大量数据冗余，实现高效的无人机避障和导航。

技术方案：本发明所述的基于分布式地图的无人机视觉避障方法，包括以下步骤：

(1)实时位姿感知：通过无人机上的传感器获得无人机的运动状态数据，优选的，可由惯性测量单元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。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x＝[x,y,z,θ,φ,ψ]^T，其中x,y,z分别为无人机 x,y,z方向的位置坐标，θ,φ,ψ分别为无人机的俯仰角、滚转角、偏航角；

(2)判断是否到达重复区域：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＝＜τ_k，τ＞＝arccos(τ_k·τ/||τ_k||||τ||)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遍历k，如果找到一个k，同时满足||θ||≤θ_thred,d≤d_thred，其中d_thred为距离阈值，θ_thred为方向矢量夹角阈值，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；