一种障碍物识别方法技术

本发明专利技术实施例提供一种障碍物识别方法，属于目标识别领域。所述方法包括：获取同一时刻同一物体的左右两幅图像对；提取所述左右两幅图像对中的特征点；将所述左右两幅图像对中的特征点进行匹配；计算目标点的特征点在所述左右两幅图像对中的视差；根据三角关系和所述视差计算得到所述目标点的深度；将所述目标点的深度信息转换入世界坐标系中，以得到所述目标点在所述世界坐标系中的位置。该方法能够快速确定障碍物的位置。确定障碍物的位置。确定障碍物的位置。

【技术实现步骤摘要】
一种障碍物识别方法


[0001]本专利技术涉及目标识别领域，具体地涉及一种障碍物识别方法。

技术介绍

[0002]在传统无人机避障方法中，在其障碍物距离探测技术中大都使用光流法(Optical Flow，OF)和运动重构物体结构法(Structure From Motion，SFM)等技术。这类方法大都灵感来自自然界中鸟类生物对于检测障前方碍物和躲避可能危险的启发。在光流法和运动重构物体结构的算法中计算量巨大，在检测计算障碍物位置时耗时较久，因此需要一种能够简单快速识别障碍物的方法。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例的目的是提供一种障碍物识别方法，该方法能够快速确定障碍物的位置。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种障碍物识别方法，所述方法包括：
[0005]获取同一时刻同一物体的左右两幅图像对；
[0006]提取所述左右两幅图像对中的特征点；
[0007]将所述左右两幅图像对中的特征点进行匹配；
[0008]计算目标点的特征点在所述左右两幅图像对中的视差；
[0009]根据三角关系和所述视差计算得到所述目标点的深度；
[0010]将所述目标点的深度信息转换入世界坐标系中，以得到所述目标点在所述世界坐标系中的位置。
[0011]可选的，获取同一时刻同一物体的左右两幅图像对包括：
[0012]标定获取同一时刻同一物体的左右两幅图像对的摄像头的焦距和成像原点；
[0013]所述摄像头获取所述左右两幅图像对。
[0014]可选的，获取同一时刻同一物体的左右两幅图像对包括：
[0015]获取所述左右两幅图像对；
[0016]将所述左右两幅图像对进行剪裁，使得所述左右两幅图像对的尺寸一致；
[0017]对剪裁后的所述左右两幅图像对进行畸变矫正，以使得所述左右两幅图像对精确对应且使得所述左右两幅图像对的对极线在相同水平面。
[0018]可选的，根据三角关系和所述视差计算得到所述目标点的深度包括：
[0019]获取所述目标点分别在所述左右两幅图像对中的水平坐标；
[0020]获取所述摄像头的焦距；
[0021]获取所述目标点在所述摄像头间的视差值；
[0022]获取基线长度；
[0023]根据公式(1)获得所述目标点在深度图中的深度：
[0024][0025]其中，D为所述目标点的深度，T为所述基线长度，x
l
、x
r
为所述目标点分别在所述左右两幅图像对中的水平坐标，d为所述视差值。
[0026]可选的，将所述左右两幅图像对中的特征点进行匹配需要去除强光的干扰。
[0027]可选的，将所述左右两幅图像对中的特征点进行匹配需要去除光滑外表面反射的干扰。
[0028]可选的，将所述左右两幅图像对中的特征点进行匹配需要去除透明玻璃带来的干扰。
[0029]通过上述技术方案，本专利技术提供的一种障碍物识别方法通过获取同一时刻的同一物体的左右两幅图像对，并且将该左右两幅图像对的中的特征点提取并匹配后，可以根据目标点在左右图像对中的视差和三角关系计算该目标点的深度，然后将该目标点的深度信息转换入世界坐标系中，从而可以得到该目标点在该世界坐标系中的位置，进而可以有效的对该目标点进行避障。
[0030]本专利技术实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0031]附图是用来提供对本专利技术实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本专利技术实施例，但并不构成对本专利技术实施例的限制。在附图中：
[0032]图1是根据本专利技术的一个实施方式的一种障碍物识别方法的流程图；
[0033]图2是根据本专利技术的一个实施方式的一种障碍物识别方法的处理左右两幅图像对的流程图；
[0034]图3是根据本专利技术的一个实施方式的一种障碍物识别方法获取目标点的深度的流程图。
具体实施方式
[0035]以下结合附图对本专利技术实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本专利技术实施例，并不用于限制本专利技术实施例。
[0036]图1是根据本专利技术的一个实施方式的一种障碍物识别方法的流程图。在本专利技术中，该障碍物识别方法的流程可以包括：
[0037]在步骤S1中，获取同一时刻同一物体的左右两幅图像对。
[0038]在步骤S2中，提取左右亮度图像对中的特征点。
[0039]在步骤S3中，将左右两幅图像对中的特征点进行匹配。
[0040]在步骤S4中，计算目标点的特征点在左右两幅图像对中的视差。
[0041]在步骤S5中，根据三角关系和视差计算得到目标点的深度。
[0042]在步骤S6中，将目标点的深度信息转换入世界坐标系中，以得到目标点在世界坐标系中的位置。
[0043]在本专利技术中，在获取到同一个物体的同一时刻的左右两幅图像对后可以对该左右
两幅图像对进行特征提取，在得到该左右两幅图像对后可以将该左右两幅图像对中的特征点进行匹配，使得该左右两幅图像对中的一个图中的特征点可以对应该左右两幅图像对中的另一个图中的特征点且二者都对应同一个物体。在将该左右两幅图像对中的特征点匹配后可以获取该左右两幅图像对中的目标点的特征点，然后可以计算该左右两幅图像对中的目标点的特征点的视差，在得到该目标点的视差后可以根据该目标点和获取该目标点的摄像头之间的三角关系计算得到该目标点的深度。获取到该目标点的深度信息后可以将该深度信息转换到获取该目标点的摄像头的坐标系中，然后可以将该摄像头的坐标系转换到世界坐标系中，从而可以得到该目标点在该世界坐标系中的位置，也可以计算该摄像头和目标点在世界坐标系中的相对位置。
[0044]在本专利技术的一个实施方式中，在获取到同一时刻同一物体的左右两幅图像对时，可以首先标定获取该同一时刻同一物体的左右两幅图像对的摄像头的焦距和成像原点，然后可以通过该摄像头获取该左右两幅图像对。
[0045]在本专利技术的一个实施方式中，如图2所示，处理左右两幅图像对的流程可以包括：
[0046]在步骤S7中，获取左右两幅图像对。
[0047]在步骤S8中，将左右两幅图像对进行剪裁，使得左右两幅图像对的尺寸一致。
[0048]在步骤S9中，对剪裁后的左右两幅图像对进行畸变矫正，以使得左右两幅图像对精确对应且使得左右两幅图像对的对极线在相同水平面。
[0049]在本专利技术中，在获取该左右两幅图像对后，需要对该左右两幅图像对进行预处理，从而才可以使得该左右两幅图像对可以满足后续的计算需要。将该左右两幅图像对进行剪裁，使得该左右两幅图像对的尺寸一致，并且可以通过结合极限约束的原理将获得的左右两幅图像对转换到一维，在对该目标点的搜寻时，也可以转换到一维进行搜索。对剪裁后的左右两幅图像对进行畸变矫正，可以使得该左右两幅图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种障碍物识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取同一时刻同一物体的左右两幅图像对；提取所述左右两幅图像对中的特征点；将所述左右两幅图像对中的特征点进行匹配；计算目标点的特征点在所述左右两幅图像对中的视差；根据三角关系和所述视差计算得到所述目标点的深度；将所述目标点的深度信息转换入世界坐标系中，以得到所述目标点在所述世界坐标系中的位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取同一时刻同一物体的左右两幅图像对包括：标定获取同一时刻同一物体的左右两幅图像对的摄像头的焦距和成像原点；所述摄像头获取所述左右两幅图像对。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取同一时刻同一物体的左右两幅图像对包括：获取所述左右两幅图像对；将所述左右两幅图像对进行剪裁，使得所述左右两幅图像对的尺寸一致；对剪裁后的所述左右两幅图像对进行畸变矫正，以使得所述左右两幅图像对精确对应且使得所述左右两幅图像对...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪伟伟，刘文涛，马欢，朱元付，刘鑫，吴翔，汪运，朱仲贤，杜瑶，杜鹏，郭振宇，蒲道杰，蔡科伟，黄道钧，张学友，郭龙刚，常文婧，徐蒙福，臧春华，陈迎，翁凌，杨乃旗，邵华，沈国堂，魏南，施雯，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：