一种大型固定翼无人机自主避障方法技术

本发明专利技术公开了一种大型固定翼无人机自主避障方法，该方法包括：对跑道路面图像进行网络分割，得到一张语义分割图像；根据前视相机在大型固定翼无人机上的安装位置，得到语义分割图像中每个跑道像素在前视相机坐标系下的三维空间坐标；前视相机安装在大型固定翼无人机机头前端；将语义分割图像中有障碍物遮挡的跑道路面投影为俯视图，通过该俯视图与建立好的机场栅格地图对比，得到障碍物在机场栅格地图中的位置；将机场栅格地图中的障碍物区域设为占据，用算法规划短期路径，引导大型固定翼无人机避障。本发明专利技术仅通过相机的单帧观测图像即可实现未知障碍物的识别和定位，并引导大型固定翼无人机实现最短路径避障。大型固定翼无人机实现最短路径避障。大型固定翼无人机实现最短路径避障。

【技术实现步骤摘要】
一种大型固定翼无人机自主避障方法


[0001]本专利技术涉及无人机
，特别是一种大型固定翼无人机自主避障方法。

技术介绍

[0002]随着大型无人机飞行员数量的增加速度越来越难以赶上大型无人机的市场需求，进一步提高大型无人机的智能化水平势在必行。大型无人机需要实现出库、滑行、起飞、巡航、降落全流程自主完成的同时，提高无人机应对复杂情况的能力。目前，无人机出库后滑行到起飞点的过程是通过预先设定好路线，然后依靠GNSS和地面差分站提供高精度定位，实现自主驶入。此时无人机虽然可以自主驶入起飞点，但不能进行避障，当地面上存在固定障碍物时，将给无人机带来的严重的安全问题。

技术实现思路

[0003]鉴于此，本专利技术提供一种大型固定翼无人机自主避障方法，以解决上述技术问题。
[0004]本专利技术公开了一种大型固定翼无人机自主避障方法，其包括：步骤1：大型固定翼无人机在机场跑道处于滑行阶段时，通过其前视相机观测到一张跑道路面图像，对该跑道路面图像进行网络分割，得到一张语义分割图像；步骤2：根据前视相机在大型固定翼无人机上的安装位置，得到语义分割图像中每个跑道像素在前视相机坐标系下的三维空间坐标；前视相机安装在大型固定翼无人机机头前端；步骤3：将语义分割图像中有障碍物遮挡的跑道路面投影为俯视图，通过该俯视图与建立好的机场栅格地图对比，得到障碍物在机场栅格地图中的位置；步骤4：将机场栅格地图中的障碍物区域设为占据，用算法规划短期路径，引导大型固定翼无人机避障。
[0005]进一步地，在所述步骤1之前，还包括：识别出机场卫星地图中跑道像素并将其作为可行区域，其余像素为非可行区域，得到机场栅格地图；该机场栅格地图由机场卫星地图经过语义分割得到。
[0006]进一步地，在所述机场栅格地图中，白色表示可行区域；黑色表示非可行区域；获取机场栅格地图中每个像素与其GNSS坐标，即经纬度坐标的对应转换关系：取位于机场栅格地图中心的像素的GNSS坐标，预先计算机场栅格地图中每个像素宽度对应的经纬度跨度：整个机场总的经度跨度，即经度最大值与最小值之差，除以经度方向的像素数量，即得到每个像素宽度对应的经度跨度；用机场总的纬度跨度除以纬度方向总的像素数量，即得到每个像素宽度对应的纬度跨度；对于其余非中心的像素，根据其距离中心像素的像素个数，得到其对应的经纬度。
[0007]进一步地，所述对于其余非中心的像素，根据其距离中心像素的像素个数，分别通过如下公式计算其对应的经纬度：
其中，位于所述机场栅格地图的第行和第列的非中心的像素的经度和纬度分别为和，是每个非中心的像素的经度跨度，是每个非中心的像素的纬度跨度，是中心像素的行数，是所述机场栅格地图的中心像素的列数。
[0008]进一步地，在所述语义分割图像中，白色表示跑道路面区域，黑色表示其他区域；所述步骤2包括：前视相机在大型固定翼无人机上的安装位置已知，且地面是水平面，则地平面相对于前视相机的位置是固定的，地平面与前视相机的坐标系之间存在如下约束公式：其中，P是相机的像素点投影到相机深度归一化平面上的向量，n表示地平面在前视相机坐标系下的法向量，d表示地平面与前视相机坐标系之间的距离。
[0009]进一步地，n和d能够根据前视相机的安装位置计算得到，向量P中的未知量只有一个深度分量；根据约束公式计算出每个跑道像素在前视相机坐标系下的深度，即距离，由此得到每个跑道像素在前视相机坐标系下的三维坐标。
[0010]进一步地，在所述步骤3中：大型固定翼无人机通过GNSS和惯性导航系统得到其在世界坐标系下的位置；继而把前视相机坐标系下的跑道区域的三维点变换到世界坐标系下，然后投影为俯视图并与机场栅格地图融合。
[0011]进一步地，在所述步骤4中：由于只能看到跑道上障碍物的一部分，被障碍物遮挡的部分都当做障碍物显示在机场栅格地图上；大型固定翼无人机在所述机场栅格地图上进行一次路径规划，路径规划的目标点是初始规划好的不受障碍物遮挡的距离大型固定翼无人机起始点，即大型固定翼无人机在机场栅格地图的起点像素，最近的航迹点；规划好路径后，大型固定翼无人机沿该路径前进至该目标点；然后，大型固定翼无人机在该目标点上继续进行下一次路径规划，直至前进至路径的终点为止。
[0012]进一步地，所述步骤4具体包括：步骤91：在所述机场栅格地图中，从大型固定翼无人机的起点像素开始，依次判断其预设邻域范围内的像素值是否为0或1，若为1，则表示与该像素值对应的像素点属于障碍物，并将该像素点放入拒止队列；若为0，则计算该像素值对应的像素点距离所述目标点的距离并将该像素点放入候选队列；其中，机场栅格地图中白色的可行区域的像素值均为0，黑色的障碍物区域像素值均为1；步骤92：从所述候选队列中选取距离所述目标点距离最近的像素点，然后将该像素点看作为步骤91中的起点像素，重复执行步骤91；步骤93：重复执行步骤92，直至得到的候选队列中出现距离所述目标点的距离为0
的像素点，即出现与所述目标点重合的像素点；步骤94：将起点像素，步骤92至步骤93中依次获取的距离所述目标点距离最近的像素点以及所述目标点依次连接起来，即得到大型固定翼无人机在所述机场栅格地图中的子轨迹；通过所述机场栅格地图中每个像素与其GNSS坐标，即经纬度坐标的对应转换关系，将子轨迹中的每个像素坐标变换为经纬度度坐标的子路径；大型固定翼无人机按照该子路径行驶至所述目标点；步骤95：将所述目标点看作为步骤91中的起点像素，然后重复执行步骤91至步骤95，直至大型固定翼无人机前进至预设行驶终点为止。
[0013]进一步地，在所述步骤4中，将大型固定翼无人机抽象为一个质点，只占据一个像素点；考虑到大型固定翼无人机自身的结构参数，将障碍物所占据的像素变多，变多的尺寸等于安全管道的半径，以保证规划路径的安全性；其中，所述安全管道为大型固定翼无人机能够在所述机场栅格地图避开障碍物安全行使的最短路径通道；其中，所述结构参数包括翼展和机长。
[0014]由于采用了上述技术方案，本专利技术具有如下的优点：仅通过相机的单帧观测图像就能实现未知障碍物的识别和定位，并引导大型固定翼无人机实现最短路径避障；同时本方法的运行速度快，对计算平台的要求不高。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述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实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0016]图1为本专利技术实施例的一种大型固定翼无人机自主避障方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例的机场卫星地图示意图；图3为本专利技术实施例的机场栅格地图示意图；图4(a)为本专利技术实施例的跑道路面图像示意图；图4(b)为本专利技术实施例的图4(a)的语义分割图像示意图；图5(a)为本专利技术实施例的有障碍物情况下的机场跑道路面图像示意图；图5(b)为本专利技术实施例的有障碍物情况下的机场跑道路面的语义分割图像示意图；图6为本专利技术实施例的无本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大型固定翼无人机自主避障方法，其特征在于，包括：步骤1：大型固定翼无人机在机场跑道处于滑行阶段时，通过其前视相机观测到一张跑道路面图像，对该跑道路面图像进行网络分割，得到一张语义分割图像；步骤2：根据前视相机在大型固定翼无人机上的安装位置，得到语义分割图像中每个跑道像素在前视相机坐标系下的三维空间坐标；前视相机安装在大型固定翼无人机机头前端；步骤3：将语义分割图像中有障碍物遮挡的跑道路面投影为俯视图，通过该俯视图与建立好的机场栅格地图对比，得到障碍物在机场栅格地图中的位置；步骤4：将机场栅格地图中的障碍物区域设为占据，用算法规划短期路径，引导大型固定翼无人机避障。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤1之前，还包括：识别出机场卫星地图中所有机场跑道的像素并将其作为可行区域，其余像素为非可行区域，得到机场栅格地图；该机场栅格地图由机场卫星地图经过语义分割得到。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述机场栅格地图中，白色表示可行区域；黑色表示非可行区域；获取机场栅格地图中每个像素与其GNSS坐标，即经纬度坐标的对应转换关系：取位于机场栅格地图中心的像素的GNSS坐标，预先计算机场栅格地图中每个像素宽度对应的经纬度跨度：整个机场总的经度跨度，即经度最大值与最小值之差，除以经度方向的像素数量，即得到每个像素宽度对应的经度跨度；用机场总的纬度跨度除以纬度方向总的像素数量，即得到每个像素宽度对应的纬度跨度；对于其余非中心的像素，根据其距离中心像素的像素个数，得到其对应的经纬度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对于其余非中心的像素，根据其距离中心像素的像素个数，分别通过如下公式计算其对应的经纬度：其中，位于所述机场栅格地图的第行和第列的非中心的像素的经度和纬度分别为和，是每个非中心的像素的经度跨度，是每个非中心的像素的纬度跨度，是中心像素的行数，是所述机场栅格地图的中心像素的列数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述语义分割图像中，白色表示跑道路面区域，黑色表示其他区域；所述步骤2包括：前视相机在大型固定翼无人机上的安装位置已知，且地面是水平面，则地平面相对于前视相机的位置是固定的，地平面与前视相机的坐标系之间存在如下约束公式：其中，P是相机的像素点投影到相机深度归一化平面上的向量，n表示地平面在前视相机坐标系下的法向量，d表示地平面与前视相机坐标系之间的距离。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，n和d能够根据前视相机的安装位置计算得
到，向量P中的未知量只有一个深度分量；根据约束公式计算出每个跑道像素在前视相机坐标系下的深度，即...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁文斌，张波，徐宇，陈益阳，方琪鸿，
申请(专利权)人：四川腾盾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：