一种电网巡检无人机障碍物检测方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术涉及电网巡检技术领域，公开了一种电网巡检无人机障碍物检测方法、系统及存储介质，包括：建立双目视觉模型，双目视觉模型是在无人机两端平行位置上各安装一个摄像头，获取两个摄像头光心距离和焦距；利用平行光轴进行双目视觉标定；在飞行过程中，通过双目视觉模型对无人机飞行路线上的障碍物进行拍摄，获得同一障碍物的两幅图像；通过双目视觉标定的参数计算两幅图像的视差，恢复场景深度信息，获得障碍物与无人机的相对距离；判断障碍物与无人机的相对距离是否小于设定阈值距离；若小于设定阈值距离，调整无人机的运动方向，使无人机朝远离所述障碍物的方向运动；本发明专利技术解决了现有的无人机检测方法存在识别精度较低的问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
一种电网巡检无人机障碍物检测方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及电网巡检
，尤其涉及一种电网巡检无人机障碍物检测方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]随着无人机技术的快速发展，无人机的使用范围越来越广泛，而随着电网系统建设的高速发展，电网系统的规模越来越大，在对电网系统进行人工巡检时，所投入的人力成本也越来越大，因此，为了减少人力成本的投入，可以通过无人机对电网系统进行巡检，从而减轻运检人员的负担。目前，在使用无人机对电网系统进行巡检时，无人机大多采用视觉识别的方法来识别行进过程中的障碍物，但现有的视觉识别方式对方位角的判断能力较差，容易出现无人机对障碍物的判断距离不够从而影响无人机对障碍物的规避。可见，现有的无人机检测方法存在识别精度较低的问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种电网巡检无人机障碍物检测方法、系统及存储介质，以解决现有的无人机检测方法存在识别精度较低的问题。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术通过如下的技术方案来实现：
[0005]第一方面，本专利技术提供一种电网巡检无人机障碍物检测方法，包括：
[0006]建立双目视觉模型，所述双目视觉模型是在无人机两端平行位置上各安装一个摄像头，获取两个摄像头光心距离和焦距；
[0007]利用平行光轴进行双目视觉标定；
[0008]在飞行过程中，通过所述双目视觉模型对无人机飞行路线上的障碍物进行拍摄，获得同一障碍物的两幅图像；
[0009]通过所述双目视觉标定的参数计算两幅图像的视差，恢复场景深度信息，获得障碍物与无人机的相对距离；
[0010]判断障碍物与无人机的相对距离是否小于设定阈值距离；
[0011]若小于设定阈值距离，调整所述无人机的运动方向，使所述无人机朝远离所述障碍物的方向运动。
[0012]优选的，所述建立双目视觉模型的步骤包括：
[0013]设所述摄像头光心距离为L，焦距为f，以左摄像头的光心为原点建立坐标系；
[0014]左摄像头和右摄像头分别为两个成像平面x1‑
y和x2‑
y，(x1，y)为障碍物点P在左摄像头成像平面下的坐标，(x2，y)为障碍物点P在右摄像头成像平面下的坐标；
[0015]令障碍物点P的坐标为(X，Y，Z)，得出图像坐标系中P点坐标的关系式：
[0016][0017][0018][0019]其中，(X，Y，Z)为障碍物点P的坐标，(x1，y)为障碍物点P在左摄像头成像平面下的坐标，(x2，y)为障碍物点P在右摄像头成像平面下的坐标，L为摄像头光心距离，f为焦距。
[0020]优选的，所述方法还包括：通过图像坐标系和像素坐标系的转换得出像素坐标系中P点坐标的关系式：
[0021][0022][0023][0024]其中，(u1，v1)是障碍物点P在左摄像头下的像素值，(u2，v2)是障碍物点P在右摄像头下的像素值；d
y
为v轴方向的像素间隔，d
x
为u轴方向的像素间隔；
[0025]所述像素坐标系是以像素为单位的坐标系，原点在图像左上方，像素坐标系的原点是像素值为O(u0，v0)的点，即摄像头光轴与图像坐标系平面的交点，u/v轴分别平行与图像坐标系的x/y轴。
[0026]优选的，所述利用平行光轴进行双目视觉标定的步骤包括：
[0027]获取障碍物点P在左摄像头成像平面下的坐标(x
p1
，y
p1
，z
p1
)，和障碍物点P在右摄像头成像平面下的坐标(x
p2
，y
p2
，z
p2
)；
[0028]根据平行光轴特性获得左坐标(x
p1
，y
p1
，z
p1
)和右坐标(x
p2
，y
p2
，z
p2
)的关系式:
[0029][0030][0031][0032]其中，L为摄像头光心距离；
[0033]将关系式代入像素坐标系得出障碍物点P相对于左摄像头的三维立体坐标和相对距离其中包括五个未知参数m,n,u0,v0,L，标定五个参数即可求得障碍物点与无人机的相对距离D。
[0034]优选的，所述设定阈值距离包括十米、四米、二米，共三个档位，对应无人机避障飞行的四种模式，所述四种模式包括：
[0035]距离大于十米，判定无人机为安全模式，控制无人机按原始路线继续飞行；
[0036]距离大于四米且小于十米，判定无人机为降速飞行模式，根据无人机与目标物体的距离限制最大飞行速度；
[0037]距离大于二米且小于四米，判定无人机为悬停模式，控制无人机在无动作指令时执行悬停动作；
[0038]距离小于二米，判定无人机为紧急避障模式，控制无人机在悬停模式基础上执行竖直向上飞行动作，并继续检测无人机周边最短的障碍物距离。
[0039]优选的，所述通过所述双目视觉标定的参数计算两幅图像的视差，恢复场景深度信息，获得障碍物与无人机的相对距离，包括：
[0040]将所述左图像和右图像进行立体匹配，获得所述左图像和右图像之间的视差图；
[0041]根据所述视差图，确定深度图像；
[0042]提取所述深度图像中深度信息，并根据所述深度信息确定所述障碍物的三维坐标；
[0043]根据所述障碍物的三维坐标，确定所述障碍物与无人机之间的距离。
[0044]第二方面，本申请实施例提供一种电网巡检无人机障碍物检测系统，包括：
[0045]拍摄模块、传输模块、计算模块、控制模块；
[0046]所述拍摄模块是平行设置在无人机两端的左摄像头和右摄像头，用于拍摄无人机飞行路线上的障碍物；
[0047]所述传输模块用于将所述拍摄模块拍摄的图像传输至计算模块；
[0048]所述计算模块预设双目视觉标定参数和图像视差算法，可通过拍摄图像恢复场景深度信息，获得所述障碍物与无人机的相对距离；
[0049]所述控制模块用于判断障碍物与无人机的相对距离是否小于预设安全距离，若小于预设安全距离，则控制无人机调整飞行方向远离障碍物。
[0050]优选的，系统还包括：包括储存器、处理器以及储存在所述储存器中并可被所述处理器执行的控制程序，所述处理器执行所述控制程序时实现如第一方面中任意一项所述的电网巡检无人机障碍物检测方法。
[0051]第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法步骤。
[0052]有益效果：
[0053]本专利技术提供的电网巡检无人机障碍物检测方法，通过双目视觉模型获取同一障碍物的两幅图片，并通过双目标定的参数计算两幅图片的视差，得到障碍物与无人机的相对距离，最后通过相对距离与设定阈值距离的大小调整无人本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电网巡检无人机障碍物检测方法，其特征在于，包括：建立双目视觉模型，所述双目视觉模型是在无人机两端平行位置上各安装一个摄像头，获取两个摄像头光心距离和焦距；利用平行光轴进行双目视觉标定；在飞行过程中，通过所述双目视觉模型对无人机飞行路线上的障碍物进行拍摄，获得同一障碍物的两幅图像；通过所述双目视觉标定的参数计算两幅图像的视差，恢复场景深度信息，获得障碍物与无人机的相对距离；判断障碍物与无人机的相对距离是否小于设定阈值距离；若小于设定阈值距离，调整所述无人机的运动方向，使所述无人机朝远离所述障碍物的方向运动。2.根据权利要求1所述的电网巡检无人机障碍物检测方法，其特征在于，所述建立双目视觉模型的步骤包括：设所述摄像头光心距离为L，焦距为f，以左摄像头的光心为原点建立坐标系；左摄像头和右摄像头分别为两个成像平面x1‑
y和x2‑
y，(x1，y)为障碍物点P在左摄像头成像平面下的坐标，(x2，y)为障碍物点P在右摄像头成像平面下的坐标；令障碍物点P的坐标为(X，Y，Z)，得出图像坐标系中P点坐标的关系式：令障碍物点P的坐标为(X，Y，Z)，得出图像坐标系中P点坐标的关系式：令障碍物点P的坐标为(X，Y，Z)，得出图像坐标系中P点坐标的关系式：其中，(X，Y，Z)为障碍物点P的坐标，(x1，y)为障碍物点P在左摄像头成像平面下的坐标，(x2，y)为障碍物点P在右摄像头成像平面下的坐标，L为摄像头光心距离，f为焦距。3.根据权利要求2所述的电网巡检无人机障碍物检测方法，其特征在于，所述方法还包括：通过图像坐标系和像素坐标系的转换得出像素坐标系中P点坐标的关系式：括：通过图像坐标系和像素坐标系的转换得出像素坐标系中P点坐标的关系式：括：通过图像坐标系和像素坐标系的转换得出像素坐标系中P点坐标的关系式：其中，(u1，v1)是障碍物点P在左摄像头下的像素值，(u2，v2)是障碍物点P在右摄像头下的像素值；d
y
为v轴方向的像素间隔，d
x
为u轴方向的像素间隔；所述像素坐标系是以像素为单位的坐标系，原点在图像左上方，像素坐标系的原点是像素值为O(u0，v0)的点，即摄像头光轴与图像坐标系平面的交点，u/v轴分别平行与图像坐标系的x/y轴。4.根据权利要求1所述的电网巡检无人机障碍物检测方法，其特征在于，所述利用平行光轴进行双目视觉标定的步骤包括：
获取障碍物点P在左摄像头成像平面下的坐标(x
p1
，y
p1
，z
p1
)，和障碍物点P在右摄像头成像平面下的坐标(x
p2
，y
p2
，z
p...

【专利技术属性】
技术研发人员：李游，刘卫东，邓维，曾昭强，于艺盛，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司超高压变电公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：