自动检测和规避系统技术方案

自动检测和规避系统。总体上，本公开的特定示例提供一种用于载具的检测和规避系统。根据各种示例，该检测和规避系统包括成像单元，其被配置为在第一相机通道处获得视野的第一图像。该第一相机通道过滤一波长的辐射，其中所述视野中的一个或更多个对象没有发射所述波长的辐射。该检测和规避系统还包括：处理单元，其被配置为从成像单元接收第一图像并检测其中的一个或更多个对象；以及通知单元，其被配置为将基于所检测到的一个或更多个对象确定的碰撞危险信息传送给载具的引航控制系统。因此，引航控制操纵载具以规避所检测到的对象。

Automatic Detection and Evasion System

Automatic detection and evasion system. In general, specific examples of the present disclosure provide a detection and evasion system for vehicles. According to various examples, the detection and avoidance system includes an imaging unit configured to obtain a first image of the field of view at the first camera channel. The first camera channel filters a wavelength of radiation, and one or more objects in the field of view do not emit the wavelength of radiation. The detection and evasion system also includes a processing unit configured to receive the first image from the imaging unit and detect one or more of the objects, and a notification unit configured to transmit collision risk information determined based on one or more detected objects to the pilot control system of the vehicle. Therefore, pilotage control operates the vehicle to avoid the detected object.

【技术实现步骤摘要】
自动检测和规避系统
本公开总体上涉及碰撞检测和规避系统，更具体地讲，涉及利用阈值图像来自动碰撞检测和规避的系统和方法。
技术介绍
无人驾驶空中载具(UAV)、遥控引航或自引航飞行器经常负责执行超出传统监视和目标跟踪的各种功能。UAV尽管小且重量轻，但是可承载相机、传感器、通信设备或其它有效载荷。然而，为了在共享空域中安全地操作，UAV需要距所有类型的空中碰撞危险(例如，有人驾驶飞行器、其它UAV、鸟类和低空障碍物)安全距离自己引航。诸如交通碰撞规避系统(TCAS)和自动相关监视-广播(ADS-B)的传统自动检测和规避系统对于尺寸相对较小的载具或UAV而言可能不切实际。特别是，在UAV上使用这些传统设备可能给UAV的非常有限的设备承载能力带来显著的重量和功耗。此外，诸如TCAS和应答机的设备的成本高。另外，标准TCAS设备无法与未配备配套设备的非协作飞行或静止(非移动)对象交互。因此，在这些情况下，标准TCAS设备无法引导UAV远离碰撞。因此，需要用于UAV的紧凑、重量轻且经济的机载碰撞检测和规避系统以自动地检测并规避空中交通碰撞。
技术实现思路
以下呈现本公开的简要总结以便提供本公开的特定示例的基本理解。本
技术实现思路
不是本公开的广泛概述，并且其并非标识本公开的关键/重要要素或划定本公开的范围。其唯一目的是以简化形式呈现本文所公开的一些概念，作为稍后呈现的更详细描述的序言。总体来说，本公开的特定示例提供了用于碰撞检测和规避的系统、方法和载具。根据各种示例，提供了一种用于载具的检测和规避系统，其包括被配置为在第一相机通道处获得视野的第一图像的成像单元。第一相机通道过滤一波长的辐射，其中视野中的一个或更多个对象不发射该波长的辐射。该检测和规避系统还包括：处理单元，其被配置为从成像单元接收第一图像并检测其中的一个或更多个对象；以及通知单元，其被配置为将基于所检测到的一个或更多个对象确定的碰撞危险信息传送给载具的引航控制系统。在一些示例中，该检测和规避系统的第一相机通道过滤辐射的波长在紫外线(UV)范围内，并且第一相机通道利用具有在紫外线范围内的带通波长范围的滤光器来过滤辐射。在一些示例中，该检测和规避系统的第一图像的处理包括地平线检测。在一些示例中，地平线检测包括通过添加邻近像素以包括从地平线区域的边缘延伸的地面对象来使地平线区域生长。在一些示例中，利用连通组件标记(CCL)来检测所述一个或更多个对象。在一些示例中，第一图像的处理还包括按照标准从所检测到的一个或更多个对象选择以排除不太可能是碰撞危险的对象。在一些示例中，该检测和规避系统还包括分析单元，其被配置用于基于所检测到的一个或更多个对象确定碰撞危险信息。在一些示例中，分析单元包括学习机制以在识别时对所述一个或更多个对象进行分类。在一些示例中，成像单元还被配置为在第二相机通道处获得基本上相同的视野的第二图像，该第二相机通道不过滤所述波长的辐射。处理单元被配置为在第一图像中标识与所述一个或更多个对象对应的一个或更多个第一区域，并且在第二图像中标识与所述一个或更多个第一区域对应的一个或更多个第二区域。该检测和规避系统还包括分析单元，其被配置为基于一个或更多个第一区域和一个或更多个第二区域来确定碰撞危险信息。在一些示例中，第二图像是彩色图像。在一些示例中，分析单元包括学习机制以在识别时对对象进行分类。在一些示例中，除了分类之外，分析单元在识别时为所述一个或更多个对象生成区域分割。在一些示例中，该检测和规避系统用于无人驾驶载具。在一些示例中，该检测和规避系统用于无人驾驶空中载具。在本公开的另一示例中，提供了一种载具的检测和规避方法，其包括在第一相机通道处获得视野的第一图像。第一相机通道过滤一波长的辐射，其中视野中的一个或更多个对象不发射该波长的辐射。该方法还包括处理第一图像以检测一个或更多个对象，并且将基于所检测到的一个或更多个对象确定的碰撞危险信息传送给载具的引航控制系统。在一些示例中，第一相机通道过滤辐射的波长在紫外线范围内，并且第一相机通道利用具有在紫外线范围内的带通波长范围的滤光器来过滤辐射。在一些示例中，第一图像的处理包括地平线检测。在一些示例中，地平线检测包括通过添加邻近像素以包括从地平线区域的边缘延伸的地面对象来使地平线区域生长。在一些示例中，利用连通组件标记(CCL)来检测所述一个或更多个对象。在一些示例中，第一图像的处理还包括按照标准从所检测到的一个或更多个对象选择以排除不太可能是碰撞危险的对象。在一些示例中，该方法还包括将所检测到的一个或更多个对象传送给分析单元以确定碰撞危险信息。在一些示例中，分析单元包括学习机制以在识别时对所述一个或更多个对象进行分类。在一些示例中，该方法还包括在第二相机通道处获得基本上相同的视野的第二图像，该第二相机通道不过滤所述波长的辐射。该方法还包括在第一图像中标识与所述一个或更多个对象对应的一个或更多个第一区域，并且在第二图像中标识与所述一个或更多个第一区域对应的一个或更多个第二区域。该方法还包括将一个或更多个第一区域和一个或更多个第二区域传送给分析单元以确定碰撞危险信息。在一些示例中，第二图像是彩色图像。在一些示例中，分析单元包括学习机制以在识别时对对象进行分类。在一些示例中，除了分类之外，分析单元在识别时为所述一个或更多个对象生成区域分割。在一些示例中，该方法还包括执行操纵以规避所检测到的一个或更多个对象。在一些示例中，该方法操纵载具。在一些示例中，所述载具是无人驾驶陆地载具；在一些其它示例中，所述载具是无人驾驶空中载具。在本公开的另一示例中，提供了一种航空载具，其包括引航控制系统以及检测和规避(DAA)系统。该检测和规避系统包括成像单元，其被配置为在第一相机通道处获得视野的第一图像。第一相机通道过滤一波长的辐射，其中视野中的一个或更多个对象不发射该波长的辐射。该检测和规避系统还包括：处理单元，其被配置为从成像单元接收第一图像并检测其中的一个或更多个对象；以及通知单元，其被配置为将基于所检测到的一个或更多个对象确定的碰撞危险信息传送给引航控制系统。在一些示例中，第一相机通道过滤辐射的波长在紫外线范围内，并且第一相机通道利用具有在紫外线范围内的带通波长范围的滤光器来过滤辐射。在一些示例中，第一图像的处理包括地平线检测。在一些示例中，第一图像的处理还包括按照标准从所检测到的一个或更多个对象选择以排除不太可能是碰撞危险的对象。在一些示例中，该检测和规避系统还包括分析单元，其被配置用于基于所检测到的一个或更多个对象来确定碰撞危险信息。在一些示例中，该航空载具的检测和规避系统的成像单元还被配置为在第二相机通道处获得基本上相同的视野的第二图像，该第二相机通道不过滤所述波长的辐射。该航空载具的检测和规避系统的处理单元还被配置为在第一图像中标识与所述一个或更多个对象对应的一个或更多个第一区域，并且在第二图像中标识与所述一个或更多个第一区域对应的一个或更多个第二区域。该航空载具的检测和规避系统还包括分析单元，其被配置为基于一个或更多个第一区域和一个或更多个第二区域来确定碰撞危险信息。在一些示例中，第二图像是彩色图像。在一些示例中，该航空载具的检测和规避系统的分析单元包括学习机制以在识别时对对象进行分类。在一些示例中，除了本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种载具(500)的检测和规避系统(100)，该检测和规避系统包括：成像单元(102)，该成像单元被配置为在第一相机通道(112)处获得视野(506)的第一图像(200)，该第一相机通道过滤一波长的辐射，其中，所述视野中的一个或更多个对象(212,220)没有发射所述波长的辐射；处理单元(104)，该处理单元被配置为从所述成像单元接收所述第一图像并检测其中的一个或更多个对象；以及通知单元(108)，该通知单元被配置为将基于所检测到的一个或更多个对象(220)确定的碰撞危险信息传送给所述载具的引航控制系统(150)。

【技术特征摘要】
2017.08.11 US 15/675,5911.一种载具(500)的检测和规避系统(100)，该检测和规避系统包括：成像单元(102)，该成像单元被配置为在第一相机通道(112)处获得视野(506)的第一图像(200)，该第一相机通道过滤一波长的辐射，其中，所述视野中的一个或更多个对象(212,220)没有发射所述波长的辐射；处理单元(104)，该处理单元被配置为从所述成像单元接收所述第一图像并检测其中的一个或更多个对象；以及通知单元(108)，该通知单元被配置为将基于所检测到的一个或更多个对象(220)确定的碰撞危险信息传送给所述载具的引航控制系统(150)。2.根据权利要求1所述的检测和规避系统，其中，下列项中的至少一个：所述波长在紫外线范围内，并且所述第一相机通道利用具有在紫外线范围中的带通波长范围的滤光器(112A)来过滤辐射；利用连通组件标记(CCL)来检测(124)所述一个或更多个对象(422)；所述第一图像的所述处理还包括按照标准从所检测到的一个或更多个对象选择(126)以排除不太可能是碰撞危险的对象；所述通知单元通知所述引航控制系统执行操纵以规避所检测到的一个或更多个对象；所述载具是无人驾驶载具；以及所述载具是无人驾驶空中载具。3.根据权利要求1所述的检测和规避系统，其中，所述第一图像的所述处理包括地平线检测(122)，并且其中，所述地平线检测包括通过添加邻近像素以包括从地平线区域(214)的边缘(214A)延伸的地面对象(214B)来使所述地平线区域生长。4.根据权利要求1所述的检测和规避系统，该检测和规避系统还包括被配置用于基于所检测到的一个或更多个对象确定碰撞危险信息的分析单元(106)，其中，所述分析单元包括学习机制(142,144)以在识别时对所述一个或更多个对象进行分类。5.根据权利要求1所述的检测和规避系统，其中，所述成像单元还被配置为在第二相机通道(114)处获得基本上相同视野(506)的第二图像(250)，该第二相机通道不过滤所述波长的辐射，其中，所述处理单元还被配置为在所述第一图像中标识与所述一个或更多个对象对应的一个或更多个第一区域(222)，并且在所述第二图像中标识与所述一个或更多个第一区域对应的一个或更多个第二区域(252)；并且其中，所述检测和规避系统还包括被配置为基于所述一个或更多个第一区域和所述一个或更多个第二区域确定碰撞危险信息的分析单元(106)。6.根据权利要求5所述的检测和规避系统，其中，下列项中的至少一个：所述第二图像是彩色图像，所述分析单元包括学习机制(142,144)以在识别时对对象进行分类，以及所述分析单元在识别时针对所述一个或更多个对象生成区域分割(234)。7.一种载具(500)的检测和规避方法(400)，该方法包括以下步骤：在第一相机通道(112)处获得(402)视野(506)的第一图像(200)，该第一相机通道过滤一波长的辐射，其中，所述视野中的一个或更多个对象(212,220)没有发射所述波长的辐射；处理(404)所述第一图像以检测所述一个或更多个对象；以及将基于所检测到的一个或更多个对象(220)确定的碰撞危险信息传送(40...

【专利技术属性】
技术研发人员：A·Y·莫谢尔，C·B·斯皮内利，M·E·库克，
申请(专利权)人：波音公司，
类型：发明
国别省市：美国,US