基于三维重建质量反馈的无人机自主探索方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及基于三维重建质量反馈的无人机自主探索方法及装置，该方法包括：采集激光雷达点云数据,基于所述激光雷达点云数据构建截断式有符号距离场地图；在探索空间内搜索候选目标点，获取各个所述候选目标点到无人机当前位置的最短路径；通过所述截断式有符号距离场地图判断体素状态，计算所述候选目标点的探索增益；结合所述探索增益对所述最短路径进行评估，获取最佳路径。本发明专利技术针对传统大范围环境探索算法未考虑场景重建地图不确定性这一问题进行改进，在选择备选目标点时，不仅计算该点的未知信息增益，同时加入对表面重建效果的考虑，最终建立地下未知环境的高质量场景重建模型。建模型。建模型。

【技术实现步骤摘要】
基于三维重建质量反馈的无人机自主探索方法及装置


[0001]本专利技术涉及测绘
，特别是涉及基于三维重建质量反馈的无人机自主探索方法及装置。

技术介绍

[0002]大型工业建筑结构定期巡检等应用领域中，对三维建模准确性和系统自主性的要求越来越高。传统三维重建任务由操作人员手持测量设备执行，近年来有部分研究人员尝试利用无人载体来实现对小型物体或者小区域环境的自主探索和三维重建。然而，目前自主环境覆盖和探索规划领域中的大部分研究工作都侧重于，如何通过分析环境地图搜索出能以更小的时间和运动代价覆盖更多未知区域的最优运动轨迹，驱使载体沿着该路径运动的同时，收集传感器感知数据，最终获得完整覆盖环境的地图表达。该类探索算法有效性只根据空间中已知区域体积的比重度量，并未考虑到重建模型的不确定性。传统算法在环境特征非结构化、高度变化范围大的场景中，容易丢失局部区域的细节信息，降低环境模型置信度和完整性。为了补全局部细节，往往需要多次重复作业，导致采集的信息冗余、任务完成效率低下。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是针对传统大范围环境探索算法未考虑场景重建地图不确定性这一问题进行改进，在选择备选目标点时，不仅计算该点的未知信息增益，同时加入对表面重建效果的考虑，最终建立地下未知环境的高质量场景重建模型。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0005]基于三维重建质量反馈的无人机自主探索方法，其特征在于，包括：
[0006]采集激光雷达点云数据,基于所述激光雷达点云数据构建截断式有符号距离场地图；
[0007]在探索空间内构建随机图，搜索候选目标点，获取各个所述候选目标点到无人机当前位置的最短路径；
[0008]通过所述截断式有符号距离场地图判断体素状态，计算所述候选目标点的探索增益；
[0009]结合所述探索增益对所述最短路径进行评估，获取最佳路径。
[0010]可选地，根据所述激光雷达点云数据构建截断式有符号距离场地图包括：
[0011]将新点云中的每个激光反射点投影到全局地图的体素栅格中，合并所述激光反射点落入同一个体素中的所有激光射线，获得激光射线组；
[0012]在所述体素栅格处基于所述激光射线组执行光线追踪，遍历追踪光线末端点到传感器质心的每个体素，加权更新所述体素的投影距离和权重，构建所述截断式有符号距离场地图。
[0013]可选地，加权更新所述体素的投影距离和权重的方法为：
[0014][0015]W
i+1
(x,p)＝min(W
i
(x)+w(x,p),W
max
)
[0016]其中，x为该体素中心在导航系下的三维位置，p为新一帧点云中的某一个激光反射点在导航系下的三维位置，s为传感器在导航系下的三维位置，D
i
为地图中该体素当前存储的投影距离，W
i
为存储的权重，W
max
为体素的权重上限，d为根据新一帧点云数据得到的沿着激光射线到物体表面的距离，w为根据新一帧点云数据得到的权重，D
i+1
为更新后的投影距离，W
i+1
为更新后的权重，i为体素数据当前已更新的次数。
[0017]可选地，在所述探索空间内构建随机图包括：
[0018]将所述无人机的当前位置作为根顶点加入到随机图中，在空间中通过Sample()函数采样生成随机点，并在所述随机图中搜索距离所述随机点最近的顶点；
[0019]根据环境地图判断所述随机点指向所述顶点的连接是否可通行，若连线无碰撞，则将所述随机点作为新的顶点，即最新点，所述最新点指向所述随机点的连接作为新连接加入到所述随机图中；
[0020]所述随机图中所有位于所述最新点邻域内的顶点与所述最新点连接，若所述连线无碰撞，则将所述最新点邻域内的顶点与所述最新点连接加入到所述随机图中，获取最终的所述随机图。
[0021]可选地，搜索候选目标点，获取各个所述候选目标点到无人机当前位置的最短路径包括：
[0022]随机图中的各顶点均为候选目标点，基于加入到所述随机图中各点的连接关系，通过Dijkstra算法搜索各个所述候选目标点到无人机当前位置的最短路径。
[0023]可选地，通过所述截断式有符号距离场地图判断体素状态包括：
[0024]所述体素状态分为未知、已知有障碍物和已知无障碍物；
[0025]如果所述体素状态判断为未知，则判断以指定体素为中心的预设区域中周围预设个数的体素是否存在已知有障碍物体素。
[0026]可选地，计算所述候选目标点的探索增益包括：
[0027]如果所述体素状态为未知且周围区域中不存在已知有障碍物体素，则累计该体素数量作为所述候选目标点的未知体素增益；
[0028]如果所述体素状态为未知且周围区域中存在已知有障碍物，则所述体素为边界体素，计入所述候选目标点的重建表面增益，如果所述体素状态为已知有障碍物，当该体素的权重低于一定阈值时，同样计入所述候选目标点的重建表面增益；
[0029]根据所述未知体素增益和所述重建表面增益进行加权计算，获取所述候选目标点的探索增益。
[0030]可选地，获取所述最佳路径包括：
[0031]根据路径长度、角度偏差和所述探索增益之和评估所有最短路径，获取路径探索增益最高的最短路径作为所述最佳路径。
[0032]为实现上述目的，本专利技术提供了基于三维重建质量反馈的无人机自主探索装置，包括：
[0033]构图模块，用于根据激光雷达点云数据构建截断式有符号距离场地图；
[0034]筛选点模块，用于在载体附近搜索候选目标点；
[0035]路径优化模块，用于获取各个所述候选目标点到无人机的当前位置的的最短路径；
[0036]体素状态判断模块，用于通过所述截断式有符号距离场地图判断体素状态，计算所述候选目标点的探索增益；
[0037]路径评估模块，用于计算所有最短路径的路径探索增益，获取最短路径和探索增益最高的最佳路径。
[0038]本专利技术的有益效果为：
[0039]本专利技术首先根据激光雷达点云数据构建截断式有符号距离场地图，然后，在探索空间内通过RRG算法搜索候选目标点。其次，通过Dijkstra算法搜索各个候选目标点到当前位置的最短路径，再基于地图数据判断体素状态，计算候选目标点的探索增益。最后，评估所有最短路径，执行路径探索增益最高的最佳路径。采用本专利技术的技术方案，无人机在执行自主探索任务时可以判断三维重建地图的不确定性，最终能提升场景重建的质量和置信度。
附图说明
[0040]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于三维重建质量反馈的无人机自主探索方法，其特征在于，包括：采集激光雷达点云数据,基于所述激光雷达点云数据构建截断式有符号距离场地图；在探索空间内构建随机图，搜索候选目标点，获取各个所述候选目标点到无人机当前位置的最短路径；通过所述截断式有符号距离场地图判断体素状态，计算所述候选目标点的探索增益；结合所述探索增益对所述最短路径进行评估，获取最佳路径。2.根据权利要求1所述的基于三维重建质量反馈的无人机自主探索方法，其特征在于，根据所述激光雷达点云数据构建截断式有符号距离场地图包括：将新点云中的每个激光反射点投影到全局地图的体素栅格中，合并所述激光反射点落入同一个体素中的所有激光射线，获得激光射线组；在所述体素栅格处基于所述激光射线组执行光线追踪，遍历追踪光线末端点到传感器质心的每个体素，加权更新所述体素的投影距离和权重，构建所述截断式有符号距离场地图。3.根据权利要求2所述的基于三维重建质量反馈的无人机自主探索方法，其特征在于，加权更新所述体素的投影距离和权重的方法为：W
i+1
(x,p)＝min(W
i
(x)+w(x,p),W
max
)其中，x为该体素中心在导航系下的三维位置，p为新一帧点云中的某一个激光反射点在导航系下的三维位置，s为传感器在导航系下的三维位置，D
i
为地图中该体素当前存储的投影距离，W
i
为存储的权重，W
max
为体素的权重上限，d为根据新一帧点云数据得到的沿着激光射线到物体表面的距离，w为根据新一帧点云数据得到的权重，D
i+1
为更新后的投影距离，W
i+1
为更新后的权重，i为体素数据当前已更新的次数。4.根据权利要求1所述的基于三维重建质量反馈的无人机自主探索方法，其特征在于，在所述探索空间内构建随机图包括：将所述无人机的当前位置作为根顶点加入到随机图中，在空间中通过Sample()函数采样生成随机点，并在所述随机图中搜索距离所述随机点最近的顶点；根据环境地图判断所述随机点指向所述顶点的连接是否可通行，若连线无碰撞，则将所述随机点作为新的顶点，即最新点，所述最新点指向所述随机点...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕品，卞尹蕾，赖际舟，谢彧颖，刘威，温烨贝，付林，谢盛弘，
申请(专利权)人：南京航空航天大学秦淮创新研究院，
类型：发明
国别省市：