[发明专利]一种基于双目视觉系统的无人机避障方法

摘要

本发明公开了一种基于双目视觉系统的无人机避障方法，该方法通过双目视觉系统获得图像信息后得到深度图信息；利用生态学方法结合指数加权移动平均值算法对深度图进行去噪操作；基于区域生长的阈值分割算法提取障碍轮廓，同时用矩形框进行拟合得出视差值；通过相似三角定理求出障碍距离；将所得距离传入飞行控制器，与预先设定的阈值距离作比较后发出不同指令，无人机在准确的时机完成避障；本发明将形态学方法与指数加权移动平均值算法结合，提升了深度图去噪程度，提高了无人机与障碍物之间距离的计算精度，提高了无人机快速视觉避障能力，其准确度相较于现存算法有较大提升。

主权项

1.一种基于双目视觉系统的无人机避障方法，其特征在于，具体包括以下步骤：1）利用双目摄像机获取无人机正前方的图像，得到左图像和右图像；2）对图像进行灰度化，得到图像的各像素点特征信息，对这些信息进行立体匹配，从而得到深度图信息；3）获取深度图，依次使用形态学方法和指数加权移动平均值算法进行深度图去噪；所述的形态学方法是将深度图转换为二值深度图，三次形态开放操作在二值深度图，三次形态关闭操作在进程图像；所述的指数加权移动平均值算法具体计算公式为：EWMA(t)=aY(t)+(1‑a)EWMA(t‑1)，t=1，2，……，n；其中，EWMA(t)为t时刻的估计值，Y(t)为t时刻的测量值，n为观察总时间，a(0<a<1)为历史测量值权重系数；取多个a值，并通过信噪比曲线来确定最大信噪比所对应a值；4）用基于区域生长的阈值分割算法提取障碍轮廓，同时用矩形框进行拟合；5）得到视差值，从而得到障碍物与无人机之间的距离；6）设置无人机避障阈值距离，将得到距离与阈值进行比较，并将这些数据信息传入飞行控制器，飞行控制器根据这些信息进行判断，从而做出相应的动作。