一种基于无人机的边境围栏自主巡航方法技术

本发明专利技术公开了一种基于无人机的边境围栏自主巡航方法，将彩色图像输入到改进型VO模型，获得无人机位姿；利用语义分割网络分割彩色图像，标记出彩色图像中围栏区域像素点；将彩色图像中围栏区域像素点投影到深度图像中，以确定深度图像中围栏区域像素点；将像素坐标系下的包含语义信息的深度图像素转换为世界坐标系下的语义点云，再将语义点云转换为语义栅格地图；根据语义栅格地图中围栏信息生成无人机巡航初始路径点序列；基于A*算法将初始路径点序列转化为无碰撞的栅格点轨迹，将无碰撞的栅格点轨迹进行采样，得到无碰撞路径点序列，然后将无碰撞路径点序列转化为MINCO(Minimum Control Effort)轨迹的参数，形成初始MINCO轨迹；最后使用最小化Snap(Minimum Snap)得到优化后的MINCO轨迹，再将优化后的MINCO轨迹转换成最优的巡航多项式轨迹；本发明专利技术定位更准确、巡航安全性更高、巡航效率更高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及边境巡检，更具体的说是涉及一种基于无人机的边境围栏自主巡航方法。

技术介绍

1、边境巡检在维护国家主权和保障边境安全方面发挥着关键作用。这一任务涉及对边境线上的关键区域进行详细的监控和检查，以识别安全隐患或非法活动。然而，由于边境地区环境复杂、地形险峻，传统的人工巡检方式面临着效率低下、成本高昂以及安全风险等挑战。对于像中国这样拥有超过22,000公里陆地边境线的国家来说，这些挑战尤为突出。在这种背景下，无人机巡航作为执行任务的主要方式之一成为边境围栏巡检的重要组成部分。

2、但是现有的无人机自主巡航方法在定位准确性、巡航安全性、巡航效率等方面均存在不足：

3、定位准确性：现有边境自主巡航场景下的vo技术的特征选取方式易导致vo失败，在图像质量较差、存在噪声或图像旋转的情况下采用的中心差分法计算梯度易产生偏差，且现有的vo技术缺少灵活处理图像结构进而影响后端优化的方法。

4、巡航安全性：在边境围栏自主巡航时，现有的自主避障方式存在安全问题，可能会产生碰撞。

5、巡航效率：现有的巡航路径有待优化，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于无人机的边境围栏自主巡航方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于无人机的边境围栏自主巡航方法，其特征在于，所述改进型VO模型采用STRGAN模型识别彩色图像的显著区域，然后对显著区域进行特征选取；

3.根据权利要求1所述的一种基于无人机的边境围栏自主巡航方法，其特征在于，所述改进型VO模型采用Scharr算子进行梯度计算。

4.根据权利要求1所述的一种基于无人机的边境围栏自主巡航方法，其特征在于，所述改进型VO模型根据梯度幅值大小和局部图像结构对权重进行动态调整；所述局部图像结构为局部梯度幅值的方差和全局梯度幅值的...

【技术特征摘要】

1.一种基于无人机的边境围栏自主巡航方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于无人机的边境围栏自主巡航方法，其特征在于，所述改进型vo模型采用strgan模型识别彩色图像的显著区域，然后对显著区域进行特征选取；

3.根据权利要求1所述的一种基于无人机的边境围栏自主巡航方法，其特征在于，所述改进型vo模型采用scharr算子进行梯度计算。

4.根据权利要求1所述的一种基于无人机的边境围栏自主巡航方法，其特征在于，所述改进型vo模型根据梯度幅值大小和局部图像结构对权重进行动态调整；所述局部图像结构为局部梯度幅值的方差和全局梯度幅值的方差的差值绝对值。

5.根据权利要求1所述的一种基于无人机的边境围...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄宝琦，李祥宇，乔锦涛，贾冰，
申请(专利权)人：内蒙古大学，
类型：发明
国别省市：