[发明专利]一种目标状态估计方法、装置和无人机

权利要求书

1.一种目标状态估计方法，所述方法用于无人机，所述无人机包括摄像装置，其特征在于，所述方法包括：

获取所述摄像装置采集的目标图像，并对所述目标图像进行图像识别，以获取目标在所述目标图像中的目标图像区域；

获取所述无人机周围环境的原始点云，根据所述目标图像区域和所述原始点云获取第一目标位置；

获取所述摄像装置的姿态信息，并基于所述目标图像区域获得第一图像位置，根据所述第一图像位置和所述姿态信息获取第二目标位置；

如果所述目标图像区域的大小与所述目标图像的区域的大小之比值大于或者等于预设比例阈值，则基于所述目标图像区域获得第二图像位置，所述目标图像区域为所述目标在所述目标图像中的最小外接框，所述第二图像位置为所述最小外接框的中心坐标；

判断是否获取到所述第一目标位置，若是，则根据所述第一目标位置对所述目标状态进行初始化，将第一目标位置作为初始值，通过迭代计算，获得预测阶段扩展卡尔曼滤波器的预测值，

若否，则根据所述第二目标位置对所述目标状态进行初始化，将第二目标位置作为初始值，通过迭代计算，获得预测阶段扩展卡尔曼滤波器的预测值；

当获取到所述第一目标位置、所述第二目标位置和所述第二图像位置时，将三者按任意顺序作为所述扩展卡尔曼滤波器的测量值，对所述扩展卡尔曼滤波器的计算进行更新，最终得到所述目标状态；

当获取到所述第一目标位置、所述第二目标位置和所述第二图像位置中任意两项时，将该任意两项按任意顺序作为所述扩展卡尔曼滤波器的测量值，对所述扩展卡尔曼滤波器的计算进行更新，最终得到所述目标状态；

当仅获取到所述第一目标位置、所述第二目标位置和所述第二图像位置中的一项时，则将该项作为所述扩展卡尔曼滤波器的测量值，获得目标状态；

其中，所述目标图像为二维图像，所述第一和第二图像位置均为所述目标图像区域在所述目标图像中的位置表示方式。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像区域和所述原始点云获取第一目标位置，包括：

将所述原始点云变换至所述目标图像所在的图像坐标系下，获得所述原始点云对应的图像点云；

确定是否存在目标对应的图像点云，所述目标对应的图像点云为位于所述目标图像区域的图像点云，如果存在所述目标对应的图像点云，则根据所述目标对应的图像点云获得第一目标位置。

3.根据权利要求1-2任意一项所述的方法，其特征在于，所述姿态信息为所述摄像装置的俯仰角；

所述获取所述摄像装置的姿态信息，并基于所述目标图像区域获得第一图像位置，根据所述第一图像位置和所述姿态信息获取第二目标位置，包括：

获取所述摄像装置的俯仰角，如果所述俯仰角小于或者等于预设角度阈值，则基于所述目标图像区域获得第一图像位置，并根据所述第一图像位置、所述俯仰角以及所述目标与所述摄像装置构建的几何关系获得第二目标位置。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述目标对应的图像点云为各图像点云中坐标位于所述最小外接框内的图像点云。

5.根据权利要求2或4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标对应的图像点云获得第一目标位置，包括：

根据所述目标对应的图像点云的世界坐标获得所述目标相对于所述无人机的距离和高度。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一图像位置为所述目标在所述目标图像中的最小外接框的最高点和最低点；

所述根据所述第一图像位置、所述俯仰角以及所述目标与所述摄像装置构建的几何关系获得第二目标位置，包括：

基于所述最高点的纵坐标v_min、所述最低点的纵坐标v_max、所述目标的预设高度M和所述俯仰角，根据所述目标与所述摄像装置构建的几何关系获得所述第二目标位置。