一种用于多旋翼无人机的自主导航避障方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用于多旋翼无人机的自主导航避障方法及装置，利用最小的传感器组合和最低成本的传感器获得足够精度，实现无人机低成本自主导航避障，解决小型无人机在电力、农业行业应用的瓶颈问题。通过体积小成本低的视觉传感器，获取巡检过程中特征明显的地物目标，将图像识别处理后获取无人机自身位置进行导航，同时利用双目测距获取相对距离，解决多旋翼无人机复杂环境下的自动智能巡检问题。

An Autonomous Navigation Obstacle Avoidance Method and Device for Multi-Rotor UAV

The invention discloses an autonomous navigation obstacle avoidance method and device for a multi-rotor UAV. The minimum sensor combination and the lowest cost sensor are used to obtain sufficient accuracy, realize low cost autonomous navigation obstacle avoidance of UAV, and solve the bottleneck problem of the application of small UAV in electric power and agricultural industries. Through the small volume and low cost visual sensor, the features of the ground objects in the process of inspection are acquired, and the position of the UAV is acquired after image recognition for navigation. At the same time, the relative distance is acquired by binocular ranging to solve the problem of automatic intelligent inspection in complex environment of multi-rotor UAV.

【技术实现步骤摘要】
一种用于多旋翼无人机的自主导航避障方法及装置
本专利技术涉及无人机的避障领域，尤其涉及到一种用于多旋翼无人机的自主导航避障方法及装置，在巡检飞行过程中通过视觉和雷达传感器感知并避开障碍物。
技术介绍
目前工业级多旋翼无人机市场比较成熟的领域只有农业、电力领域。以电力系统为例，我国目前有华北、东北、华东、华中、西北和南方共6个跨省区电力网，110kV以上的输电线就有50多万公里。如果把硬件设施、人员巡线成本都算上，每年的维护费用难以想想。这还不包括数据不全、恶劣环境等因素影响的额外增加费用。传统的巡线方式，单人巡线一天，只能检查6-10个基杆塔，而无人机半小时就能完成；成本、效率和安全都可以得到极大的提升。电力巡检无人机的应用目前以手动控制为主，严重依赖操作手的飞行经验，智能化程度极低，而且巡检过程中会遇到各种环境因素，严重影响飞机的稳定性，事故时有发生。对于巡检过程，其中障碍物很多，路线复杂，通常需要翻山越岭，如果能做到自动规划路径和自主导航，可以大大提高巡检效率。而上述功能的实现，均需要无人机具有高精度的自主导航避障功能。通过体积小成本低的视觉传感器，获取巡检过程中特征明显的地物目标，将图像识别处理后获取无人机自身位置进行导航，同时利用双目测距获取相对距离，解决多旋翼无人机复杂环境下的自动智能巡检问题。在飞行过程中，由于远距离飞行后惯性器件的漂移会引起较大的导航误差，GPS也容易受到电磁干扰，而光学成像导引头可以通过识别前方目标，并通过双目测距，就可以确定相对位置，实现对飞行器自身进行定位。本项目基于上述原理，将其核心技术用于多旋翼无人机的视觉避障。本项目嵌入式高速实时图像检测识别技术为核心，结合航天产品光学及惯性复合制导探测技术，应用于民用多旋翼无人机避障。利用双目视差测距，原理如图3所示。最终产品：集成视觉、测距及处理单元的独立模块，与主流无人机厂商做标准接口。在电力巡线领域，多旋翼无人机在巡检过程中需要解决复杂电磁环境下的导航和避障问题，利用光学图像处理进行导航和避障的原理与巡航导弹制导类似。首先需要解决在强电磁干扰环境GPS失效的情况下确定自身的位置，以视觉传感器为核心，实现不依赖于GPS的自主定位。然后采用双目视觉，进行识别和测距，测量导线等障碍物相对自身的位置。通过体积小成本低的视觉传感器，获取巡检过程中特征明显的地物目标，将图像识别处理后获取无人机自身位置进行导航，同时利用双目测距获取相对距离，解决多旋翼无人机复杂环境下的自动智能巡检问题。机器视觉是研究用计算机来模拟人和生物的视觉系统功能的技术学科，它是一门综合性学科，它的目的是让计算机能够感知周围的视觉世界，了解它的空间组成和变化规律。利用视频辅助引导无人机进行目标打击，它是机器视觉的在军事领域的应用，在无人机利用视频引导攻击目标的过程中，我们需要根据图像中锁定目标在图像中像素点坐标，来引导无人机飞往响应锁定的目标，地面目标处于地理坐标系，就是所谓的世界坐标系。在传统的GPS自驾仪导航原理中，当指定起始和终止的经纬度点后，自驾仪会计算出起点和终点的航线角，然后自驾仪会调整飞行的航向，通过闭环PID调节，使飞行的航向角始终逼近航线角，并且在飞行的过程实时更新航线角。当锁定并跟踪目标以后，如何引导无人机接近并攻击目标，将是至关重要的一步。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种用于多旋翼无人机的自主导航避障方法及装置，解决了现有的多旋翼无人机自动感知并避开障碍物的问题。本专利技术是根据以下技术方案实现的：一种用于多旋翼无人机的自主导航避障方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：获得固定在飞行器前端摄像头的地物及障碍物目标光学图像，对图像中的目标进行检测、提取、识别和跟踪，获得目标相对于飞行器高低方位轴的角位置偏差；步骤S2：将目标相对飞行器的偏差角结合惯性传感器的信息进行坐标变换，同时通过地理信息系统获取地面目标三个以上特征点的地理坐标，利用以上信息形成位置解算方程，最终解算出飞行器的姿态和位置；步骤S3：根据推导的位置对飞行器的预定航迹进行纠偏，控制飞行器按照正确方向飞行，在接近障碍物时，双目传感器同时摄取目标图像，利用双目视差测量两幅图像中的同一目标相对飞行器的距离，当距离值小于安全距离时，飞行器调整姿态改变飞行方向，直至避开障碍物。上述技术方案中，所述方法还包括步骤S4：在飞行过程中遇到透明的玻璃墙体时，需要在自主导航避障系统中加装超声波传感器进行备份，在双目视觉传感器无法检测出前方障碍物时，以超声波信号作为测量信号入无人机控制回路。上述技术方案中，所述无人机的载重在3公斤以上，所述障碍物包括细小的树枝或电力导线。上述技术方案中，所述无人机中高速飞行时，由高速嵌入式视觉芯片对大量图像数据进行处理，处理过程包括对高分辨率双目图像数据进行预处理、目标检测、跟踪，提高自主导航避障系统对障碍物的反应速度并控制回路的实时性。本专利技术的一种用于多旋翼无人机的自主导航避障系统，其特征在于，包括视觉传感器单元、图像匹配处理单元、环境相对信息处理模块、载体自身信息处理模块，所述视觉传感器单元与所述图像匹配处理单元连接，所述图像匹配处理单元分别与所述环境相对信息处理模块以及所述载体自身信息处理模块连接，其中所述视觉传感器单元采集飞行场景中远近目标的图像形状和灰度特征，提供给后续图像运算和处理单元，进行目标检测和提取；所述图像匹配处理单元，对视觉传感器采集到的图像灰度和形状信息进行滤波、变换和提取，检测出图像中景物的相对位置，并在后续图像序列中对目标进行持续跟踪；所述环境相对信息处理模块通过双目图像中相同景物的视差，结合图像坐标进行立体解算获取相对距离信息，实时传送到判断和控制单元，驱动无人机动作；所述载体自身信息处理模块由所述判断信号控制接入控制回路，判断无人机的减速、方向调整。上述技术方案中，所述视觉传感器单元采用双目视觉处理单元，所述双目视觉处理单元由双目摄像头探测细小且具有纹理的目标，通过双目视差测量相对距离。上述技术方案中，所述系统还包括毫米波雷达单元，所述毫米波雷达单元用于探测透明、光线差或在无角特征的情况下使用，测量目标相对距离，获得相应的避障信息，和所述视觉传感器单元配合使用。上述技术方案中，所述无人机采用以视觉为核心的自主导航避障系统，保证巡检飞行过程中的可靠性，避免无人机撞向电力导线。与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：本专利技术大幅提高无人机的安全性；并且大幅提高无人机的智能化、自动化程度，大幅减轻飞手的操控压力；本专利技术还可以大幅提高无人机对环境的适应性，扩大在农业、电力等领域的应用便捷性和作业能力。附图说明通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1为跟踪器锁定跟踪目标的示意图；图2为无人机俯仰角的侧面示意图；图3为无人机偏航角的侧面示意图；图4为跟踪器锁定跟踪目标的示意图；图5为无人机视觉导航的原理图；图6为双目测距原理图。具体实施方式下面结合具体实施例对本专利技术进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本专利技术，但不以任何形式限制本专利技术。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于多旋翼无人机的自主导航避障方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：获得固定在飞行器前端摄像头的地物及障碍物目标光学图像，对图像中的目标进行检测、提取、识别和跟踪，获得目标相对于飞行器高低方位轴的角位置偏差；步骤S2：将目标相对飞行器的偏差角结合惯性传感器的信息进行坐标变换，同时通过地理信息系统获取地面目标三个以上特征点的地理坐标，利用以上信息形成位置解算方程，最终解算出飞行器的姿态和位置；步骤S3：根据推导的位置对飞行器的预定航迹进行纠偏，控制飞行器按照正确方向飞行，在接近障碍物时，双目传感器同时摄取目标图像，利用双目视差测量两幅图像中的同一目标相对飞行器的距离，当距离值小于安全距离时，飞行器调整姿态改变飞行方向，直至避开障碍物。

【技术特征摘要】
1.一种用于多旋翼无人机的自主导航避障方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：获得固定在飞行器前端摄像头的地物及障碍物目标光学图像，对图像中的目标进行检测、提取、识别和跟踪，获得目标相对于飞行器高低方位轴的角位置偏差；步骤S2：将目标相对飞行器的偏差角结合惯性传感器的信息进行坐标变换，同时通过地理信息系统获取地面目标三个以上特征点的地理坐标，利用以上信息形成位置解算方程，最终解算出飞行器的姿态和位置；步骤S3：根据推导的位置对飞行器的预定航迹进行纠偏，控制飞行器按照正确方向飞行，在接近障碍物时，双目传感器同时摄取目标图像，利用双目视差测量两幅图像中的同一目标相对飞行器的距离，当距离值小于安全距离时，飞行器调整姿态改变飞行方向，直至避开障碍物。2.根据权利要求1所述的用于多旋翼无人机的自主导航避障方法，其特征在于，所述方法还包括步骤S4：在飞行过程中遇到透明的玻璃墙体时，需要在自主导航避障系统中加装毫米波雷达传感器进行备份，在双目视觉传感器无法检测出前方障碍物时，以超声波信号作为测量信号入无人机控制回路。3.根据权利要求1或者2所述的适用于多旋翼无人机的避障方法，其特征在于，所述无人机的载重在3公斤以上，所述障碍物包括细小的树枝或电力导线。4.根据权利要求1或者2所述的适用于多旋翼无人机的避障方法，其特征在于，所述无人机中高速飞行时，由高速嵌入式视觉芯片对大量图像数据进行处理，处理过程包括对高分辨率双目图像数据进行预处理、目标检测、跟踪，提高自主导航避障系统对障碍物的反应速度并控制回路的实时性。5.一种用于多旋翼...

【专利技术属性】
技术研发人员：訚胜利，孙波，周来，王枫，姜中昊，居闽，
申请(专利权)人：上海机电工程研究所，
类型：发明
国别省市：上海,31