CN105955303A - 无人机自主避障方法、装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无人机自主避障方法、装置，该避障方法包括：开启装配的多个方向上的距离传感器；接收所述距离传感器发送的距离传感数据；解算所述距离传感数据成距离，当该距离小于预设距离时，改变自身航向为预设航向，以躲避障碍物。此外本发明还提供一种多功能控制设备用于执行所述避障方法。本发明提供了一种依据多个距离传感器的距离传感数据生成距离，并通过将该距离与预设距离相比较而生成避障动作的方案，所提出的避障方法可靠、实时、准确，能够有效防止机体损伤，也能够保证飞行过程中不破坏其他物品。

Description

无人机自主避障方法、装置

技术领域

本发明涉及航空科学技术领域，更具体地，涉及一种无人机自主避障方法、装置。

背景技术

无人驾驶无人机简称无人机，是利用遥控方法和自备的程序控制装置操纵的不载人的无人机。为了维持机体平衡以及完成工作任务，无人机体上可安装的传感器越来越多，而随着微电子技术的发展，在小型无人机上集成高精度的传感器已经成为现实。目前，无人机能够实现的功能也越来越多，已经广泛应用于空中侦察、监视、通信、反潜、电子干扰等。

目前无人机飞行避障仍依赖于依靠操作者用遥控设备远程控制，目前所提出的避障策略多是采用激光测距模块实现，一种避障系统包括信息采集模块、姿态识别模块、信息处理模块、姿态调整模块、避障执行模块，其避障方法是用信息采集模块采用激光测距阵列进行多轴无人机前进方向上立体场景的信息采集，然后将采集的信息传输至所述信息处理模块；信息处理模块接收并处理从所述姿态识别模块获取的信息，然后向姿态调整模块发送调整避障系统姿态的指令；姿态识别模块识别多轴无人机的飞行姿态信息，并将识别到的信息传输至所述信息处理模块；姿态调整模块根据所述信息处理模块发送的姿态调整指令对避障系统进行姿态调整，以使多轴无人机避障系统保持关注其飞行方向正前方的水平方向；避障执行模块接收并执行从信息处理模块发出的避障指令。

上述方法能够有效地实现前进方向上的避障，但却无法实现全方位的避障，例如在飞行区域比较狭窄时，无人机不止能受到前方障碍物的影响，两侧也会受到碰触到障碍物的威胁，故此方案只适用于宽阔场景下的避障，并不能实现全方位避障。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提出了一种无人机自主避障方法，其通过安装在机体上多个方向上的距离传感器实现多个方向上的距离检测，从而实现了不止能够在前进方向上自主避障，而且也实现多个方向的自主避障，从而更全面的保证了机体的安全。

第一方面，本发明提供了一种无人机自主避障方法，包括如下步骤：

开启装配的多个方向上的距离传感器；

接收所述距离传感器发送的距离传感数据；

解算所述距离传感数据成距离，当该距离小于预设距离时，改变自身航向为预设航向，以躲避障碍物。

在本发明中，开启多个方向上的距离传感器，并接收距离传感器的距离传感数据，解算所述距离传感器成距离并与预设距离进行比较，从而作为改变自身航向的基准。采用这种方案简单，实时，可靠，能够从多个方向保护无人机体。

结合第一方面，在第一方面的第一个实施例中，所述距离传感器包括视觉传感器、激光测距传感器、超声波传感器、雷达传感器中的任意一项。

本发明中，距离传感器为视觉传感器、激光测距传感器、超声波传感器、雷达传感器中的任意一项，根据实际情景和无人机大小的不同，选用不同的测距传感器。

结合第一方面，在第一方面的第二个实施例中，每个方向上的距离传感器均包括多个，且以测量方向轴发散的形式排列成阵列，以获取该方向的多个距离传感数据。

在本实施例中，所有的距离传感器均以测量方向轴发散的形式排列成阵列，采用测量方向轴发散式可以扩大检测距离的范围，而增大无人机的保护范围，在条件允许的情况下，安装越多的距离传感器，其测量精度越高，避障越实时。

结合第一方面的第二个实施例，解算多个所述距离传感数据成多个距离，取其中最小距离与预设距离进行比较，其比较结果作为改变自身航向为预设航向的依据。

在本实施例中，解算距离传感数据成距离，并取其中最小距离作为与预设距离进行比较，选取最小距离能够最大限度的保护无人机体。

结合第一方面的第二个实施例，依据所述多个距离传感数据解算出多个距离，以此模拟出障碍物大小和形状。

在本实施例中，在多个距离传感数据解算出的多个距离后，可以根据获取到的距离传感数据模拟出障碍的大小和形状，为后序躲避障碍物提供保障。

结合第一方面，在本发明的第三个实施例中，每个方向上均装配两个视觉传感器构造出双目视觉系统，利用该双目视觉系统构造观测场景的视差图，以从视差图上分离出障碍物。

结合第一方面的第三个实施例，包括如下步骤：

利用双目视觉系统构造观测场景的视差图；

将视差图上所有像素点的值归一化到0～255范围内；

遍历视差图，统计每个视差值出现的次数；

当视差在预设范围内的像素点总个数超过预设阈值时则确定为障碍物。

在本实施例中，利用双目视觉算法判断障碍物，以在无人机飞行遇到障碍物时及时躲避。

结合第一方面，在第一方面的第四个实施例中，解算出装配在本体的测量方向轴垂直向下的距离传感器发送的距离传感数据成距离，以根据该距离计算出飞行高度，并据此调整飞行高度。

装配在本体的测量方向垂直向下的距离传感器可以用于检测机体与地面的距离，从而检测出无人机的飞行高度，从而保护无人机。

结合第一方面的第四个实施例，所述测量方向轴垂直向下的距离传感器包括多个，均用于测量本体与地面的距离参数，依据多个所述距离参数检测本体的俯仰角和滚转角以确定本体的姿态变化，并据此调整飞行姿态。

根据垂直向下的多个距离传感器可以测量出机体的飞行姿态，从而达到飞行平稳的目的。

结合第一方面，在第一方面的第五个实施例中，所述预设航向包括多个方向的预设航向，所述预设航向至少包括东、西、南、北、垂直向上、垂直向下方向。

结合第一方面的第五个实施例：

当改变自身航向为第一预设航向后，检测到与该预设航向前方的障碍物的距离小于预设距离时，改变自身航向为第二预设航向；

当改变自身航向为第二预设航向飞行时，仍检测到与该预设航向前方的障碍物的距离小于预设距离时，改变自身航向为第三预设航向；

依次类推，直到检测不到与任意一个方向的障碍物的距离小于预设距离，升高预设高度后保持初始操控方向继续飞行。

通过循环检测多个方向的方法，可以在机体不撞到障碍物的情况下，达到绕过障碍物并按照初始操控方向飞行的效果，从而提升用户体验。

结合第一方面，在第一方面的第六个实施例中，以中心对称的方式装配多个方向上的距离传感器在本体上，且其装配的对称中心在本体重心线上。

将多个距离传感器中心对称安装，可以保证机体重量平衡，从而保证飞行过程中平稳飞行。

第二方面，本发明提供了一种无人机自主避障装置，包括：

采集单元，用于飞行过程中，开启装配的多个方向上的距离传感器；

接收单元，用于接收所述距离传感器发送的距离传感数据；

判断单元，用于解算所述距离传感数据成距离，当该距离小于预设距离时，改变自身航向为预设航向，以躲避障碍物。

结合第二方面，在第二方面的第一个实施例中，所述距离传感器包括视觉传感器、激光测距传感器、超声波传感器、雷达传感器中的任意一项。

结合第二方面，在第二方面的第二个实施例中，每个方向上的距离传感器均包括多个，且以测量方向轴发散的形式排列成阵列，以获取该方向的多个距离传感数据。

结合第二方面的第二个实施例，解算多个所述距离传感数据成多个距离，取其中最小距离与预设距离进行比较，其比较结果作为改变自身航向为预设航向的依据。

结合第二方面的第二个实施例，依据所述多个距离传感数据解算出多个距离，以此模拟出障碍物大小和形状。

结合第二方面，在第二方面的第三个实施例中，

每个方向上均装配两个视觉传感器构造出双目视觉系统，利用该双目视觉系统构造观测场景的视差图，以从视差图上分离出障碍物。

结合第二方面的第三个实施例，所述判断单元包括：

构造模块，用于利用双目视觉系统构造观测场景的视差图；

归一模块，用于将视差图上所有像素点的值归一化到0～255范围内；

遍历模块，用于遍历视差图，统计每个视差值出现的次数；

确定模块，用于当视差在预设范围内的像素点总个数超过预设阈值时则确定为障碍物。

结合第二方面，在第二方面的第四个实施例中，解算出装配在本体的测量方向轴垂直向下的距离传感器发送的距离传感数据成距离，以根据该距离计算出飞行高度，并据此调整飞行高度。

结合第二方面的第四个实施例，所述测量方向轴垂直向下的距离传感器包括多个，均用于测量本体与地面的距离参数，依据多个所述距离参数检测本体的俯仰角和滚转角以确定本体的姿态变化，并据此调整飞行姿态。

结合第二方面，在第二方面的第五个实施例中，所述预设航向包括多个方向的预设航向，所述预设航向至少包括东、西、南、北、垂直向上、垂直向下方向。

结合第二方面的第五个实施例：

当改变自身航向为第一预设航向后，检测到与该预设航向前方的障碍物的距离小于预设距离时，改变自身航向为第二预设航向；

当改变自身航向为第二预设航向飞行时，仍检测到与该预设航向前方的障碍物的距离小于预设距离时，改变自身航向为第三预设航向；

依次类推，直到检测不到与任意一个方向的障碍物的距离小于预设距离，升高预设高度后保持初始操控方向继续飞行。

结合第二方面，在第二方面的第六个实施例中，以中心对称的方式装配多个方向上的距离传感器在本体上，且其装配的对称中心在本体重心线上。

本发明提供了一种依据多个距离传感器的距离传感数据生成距离，并通过将该距离与预设距离相比较而生成避障动作的方案，所提出的避障方法可靠、实时、准确，能够有效防止机体损伤，也能够保证飞行过程中不破坏其他物品。

第三方面，本发明实施例中提供了一种多功能控制设备，包括：

显示器，用于显示程序执行的结果；

存储器，用于存储支持收发装置执行上述无人机自主避障方法的程序；

通信接口，用于上述无人机自主避障装置与其他设备或通信网络通信；

一个或多个处理器，用于执行所述存储器中存储的程序；

一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序被配置为用于执行根据无人机自主避障的任何方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，用于储存为上述无人机自主避障装置所用的计算机软件指令，其包含用于执行上述方面为无人机自主避障装置所设计的程序。

本发明在离线状态下，利用在无人机多个方向上装配的多个距离传感器采集多个方向的距离传感数据，解算距离传感数据成距离并用于判断是否改变航向的基准，其提供了一种在飞行状态时躲避障碍物的方法，所提出的避障方法可靠、实时、准确，能够有效防止机体损伤，也能够保证飞行过程中不破坏其他物品。

本发明的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了根据本发明一个实施例的一种装配有距离传感器的无人机示意图。

图2示出了根据本发明一个实施例的一种用于无人机自主避障的设备结构框图。

图3示出了根据本发明一个实施例的一种无人机自主避障方法流程图。

图4示出了根据发发明一个实施例的一种无人机检测平面的示意图。

图5示出了根据本发明一个实施例的一种无人机利用双目视觉判断障碍物的方法流程图。

图6示出了根据本发明一个实施例的一种无人机单目视觉成像示意图。

图7示出了根据本发明一个实施例的一种无人机双目视觉理想模型。

图8示出了根据本发明一个实施例的一种无人机双目视觉检测出的视差图。

图9示出了根据本发明一个实施例的一种无人机检测出的障碍物图。

图10示出了根据本发明一个实施例的一种无人机自主避障装置框图。

图11示出了根据本发明一个实施例的一种无人机自主避障装置的判断单元的具体框图。

图12示出了根据本发明一个实施例的一种多功能控制设备框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

本发明的发明人注意到随着微电子技术的发展，在无人机体上安装多个高精度小体积的器件已经不是难题，可以利用这样的现有技术条件在无人机上安装多个距离传感器，从而根据多个距离传感器测量的距离数据实现实时的避障，实现全方位的无人机避障，最大限度减少机体损伤和人员伤害。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

对于本发明中用到的专有名词解释如下：

距离传感器，在本发明中，距离传感器是指用于测量距离的传感器，例如激光测距传感器，红外传感器、超声波传感器、雷达、大气压力传感器等，距离传感器可以检测出距离数据，例如采用大气压力传感器，在无人机飞行高度变化时，检测相应高度的气压强度从而判断无人机的飞行高度。

距离传感数据，在本发明中，距离传感数据来自距离传感器，通过距离传感数据能够算出距离。

测量方向轴，在本发明中，测量方向轴是指距离传感器测量的方向，例如在无人机上采用了激光测距传感器，在无人机的正下方安装，其用于检测正下方的距离数据。测量方向轴发散的形式是指在测量一个方向时，采用多个距离传感器时，测量方向相互不平行的发散形式，基于此种设计方法，测量方向轴可以与正下方方向有夹角，通过发散的设计可以保证获取较、大的测量面积。

初始操控方向，在本发明中，初始操控方向是指操作人员设置的无人机飞行方向，例如操作者控制无人机向正北方向飞行，这根据预先设置，可以在遇到障碍物时，绕过障碍物继续向北飞行。

在本发明的实施例中，装配有距离传感器的无人机示意图如图1所示，包括无人机1000，其机体上装配有多个方向的距离传感器2000，例如在本发明的一个实施例中，在机体的垂直向下、垂直向上、东、南、西、北六个方向分别安装了用于测量距离的激光测距传感器阵列。在无人机飞行过程中，可以随时通过六个方向的距离传感数据获取可能遇到的任何障碍物距离机体的数据，从而及时的做出避障动作，保证机体安全。

在本发明的一个实施例中，用于完成无人机的自主避障方法的设备结构框图如图2所示，整体结构包括系统处理中心、传感器模块、控制器、执行控制端等，其中传感器模块包括惯性传感器、磁强计、超声波传感器、激光测距传感器、视觉传感器等，用于生成各种传感器数据从而生成用于表征无人机飞行过程中的姿态信息、高度数据、航向数据、图像数据、距离数据等，从而反映无人机飞行中的各项参数，便于无人机做自身的调整。例如当无人机受到刮风影响时，利用惯性传感器可以检测出无人机的姿态数据发生变化，无人机获取姿态数据后调整自身姿态以保证按照操控指令飞行；又如当用户想通过图像控制无人机飞行时，在本发明的一个实施例中，如图3所示，采用视觉传感器获取动态图像，继而从动态图像的每一帧图片中识别人的手势，从而根据人的手势与预存模板库的匹配结果判断将要完成的操作指令；在本发明的一个实施例中，当无人机飞行过程中某个方向遇到障碍物时，可以利用这个方向的距离传感器检测出与障碍物的距离，从而迅速做出避障动作，从而保证机身不损伤，而且当无人机有了避障措施后，能够单独执行空间检测等任务。系统处理中心是完成数据整合、发送控制、执行操作执行的核心部分，其在收到传感器模块发送的数据时，通过一系列的算法从数据中识别出特定的信息，从而根据这些信息判断将要执行的操作，本领域内技术人员可以理解，系统处理中心不止能够完成传感器数据的整合和发送指令，还可以进行其他的操作，在本发明中，系统处理中心应具备能够完成无人机自主避障的任何方法。控制器是用于控制无人机的控制器件，一般地，当远程遥控设备作为控制器控制无人机时，需要设置无人机与控制器的控制频率，以保证有效控制无人机飞行。执行控制端用于无人机执行操作指令，执行控制端与系统处理中心互相通讯，以保证无人机按照操作指令执行。

在本发明中，开启多个方向上的距离传感器，并接收距离传感器的距离传感数据，解算所述距离传感器成距离并与预设距离进行比较，从而作为改变自身航向的基准。采用这种方案简单，实时，可靠，能够从多个方向保护无人机体。

第一方面，本发明提供了一种无人机自主避障方法，如图3所示，包括如下步骤：

S101，开启装配的多个方向上的距离传感器。

结合第一方面，在第一方面的一种实施例中，所述距离传感器包括视觉传感器、激光测距传感器、超声波传感器、雷达传感器中的任意一项。

本发明中，距离传感器为视觉传感器、激光测距传感器、超声波传感器、雷达传感器中的任意一项，根据实际情景和无人机大小的不同，选用不同的测距传感器。结合第一方面，在第一方面的一种实施例中，所述距离传感器包括超声波传感器、激光测距传感器、雷达传感器中的任意一项，根据实际情景和无人机大小的不同，选用不同的测距传感器。但是根据实际情况，也不排除使用视觉传感器、气压传感器等传感器检测距离的情况。以使用小型激光测距传感器为例，在无人机的多个方向上装配上多个激光测距传感器，其中每个方向都安装一组测量方向轴发散的激光测距传感器。每个激光测距传感器都有设定的标记用于区分其他的激光测距传感器，每个激光测距传感器都标明测量的方向。单个激光测距传感器与普通激光测距传感器的测距原理一致，包括激光发射模块和激光接收模块，在开启激光测距传感器后，激光测距传感器的发射模块就会以一定频率不停的向外发送激光，本领域内技术人员可以理解，当激光接触到障碍物时，会弹回而被激光接收模块接收到，从而生成距离传感数据，本领域内技术人员可以理解根据光的传播速度和传播时间可以计算出无人机与障碍物之间的距离，例如采用公式2s＝vt，在公式中s代表无人机与障碍物之间的距离，v代表光速，t代表传输时间，本领域内技术人员可以理解，在本实施例中，v和t是距离传感数据，而计算出来的s为距离。

结合第一方面，在第一方面的一种实施例中，每个方向上的距离传感器均包括多个，且以测量方向轴发散的形式排列成阵列，以获取该方向的多个距离传感数据。

在本发明的一个实施例中，所有的距离传感器均以测量方向轴发散的形式排列成阵列，采用测量方向轴发散式可以扩大检测距离的范围，而增大无人机的保护范围，在条件允许的情况下，安装越多的距离传感器，其测量精度越高，避障越实时。

S102，接收所述距离传感器发送的距离传感数据。

在本发明的一个实施例中，从多个距离传感器中获取表征机体自身与周围障碍物之间的距离传感数据，并且将距离传感数据计算成距离，以激光测距传感器为例，利用激光测距传感器采集的距离传感器数据是多个检测方向的传输时间和光传输频率等，通过这些数据可以算出机体与周围障碍物之间的距离。

S103，解算所述距离传感数据成距离，当该距离小于预设距离时，改变自身航向为预设航向，以躲避障碍物。

在本发明的一个实施例中，解算多个所述距离传感数据成多个距离，取其中最小距离与预设距离进行比较，其比较结果作为改变自身航向为预设航向的依据。在本发明的一个实施例中，解算距离传感数据成距离，并取其中最小距离作为与预设距离进行比较，选取最小距离能够最大限度的保护无人机体。

本领域内技术人员可以理解，当在某个方向上具有多个距离传感器阵列时，多个距离传感器可以测量多个距离传感数据，从而从多个距离传感数据中可以计算出多个距离来，本领域内技术人员可以理解，在这些距离数据中选取最小距离与预设距离做出实时比较，当距离过近时，说明有撞上障碍物的危险，此时改变航向。例如在向东方向的四个激光距离传感器分别测出1.0m，1.2m，1.2m，1.1m，而预设距离是1m，此时装配在东方向的四个激光测距传感器中的其中一个已经测出和预设距离相等的距离，此时需要改变航向，以保证机体不损伤，最大限度保护机体。

进一步，依据所述多个距离传感数据解算出多个距离，以此模拟出障碍物大小和形状。

解算单个方向上的多个距离传感器成多个距离，本发明的一个实施例中，如图4所示，激光测距传感器测量方向轴以发散的形式排布成阵列，由于是以发散形式排列，其测量的范围也会加大，在单个方向上能够测量更大的范围，本领域内技术人员不难理解，在测量了多个与障碍物的距离后，就可以模拟出各种形状的障碍物来；例如在本发明的一个实施例中，如图4所示，在图中无人机的右侧方向安装了8个激光测距传感器，通过测量发现根据距离传感数据算出的多个距离数据是线性变化的，从而判断该方向前方的障碍物很可能是平面，再根据单个激光测距传感器射在障碍物上的A、B、C、D四个点的空间相对位置求取出平面公式，从而确定障碍物的一侧为平整的形状，且根据是否能够接收到激光返回的数据确定障碍物的边缘。除了本实施例中表征的平整的障碍物外，其他不规则的障碍物如树木、悬崖、隧道等，可根据建立数学模型等方法对障碍物的形状和大小进行模拟，本发明对完成测量障碍物形状和大小的算法不做限制。

在上述实施例中，在多个距离传感数据解算出的多个距离后，可以根据获取到的距离传感数据模拟出障碍的大小和形状，为后序躲避障碍物提供保障。

结合第一方面，在本发明的第三个实施例中，每个方向上均装配两个视觉传感器构造出双目视觉系统，利用该双目视觉系统构造观测场景的视差图，以从视差图上分离出障碍物。

结合第一方面的第三个实施例，如图5所示，包括如下步骤：

S201，利用双目视觉系统构造观测场景的视差图；

S202，将视差图上所有像素点的值归一化到0～255范围内；

S203，遍历视差图，统计每个视差值出现的次数；

S204，当视差在预设范围内的像素点总个数超过预设阈值时则确定为障碍物。

在本实施例中，利用双目视觉算法判断障碍物，以在无人机飞行遇到障碍物时及时躲避。首先需要对摄像机进行标定，摄像机标定的目的是建立有效的摄像机成像模型，确定摄像机的内外属性参数，以便正确建立空间坐标系中物体的空间点与像点之间的对应关系。双目立体视觉系统中的单个摄像机的成像采用针孔摄像机数学模型来描述，即任何点Q在图像中的投影位置q，为光心与Q点的连线与图像平面的交点，如图6所示。

物理世界中的点Q，其坐标为(X,Y,Z)。投影为点(x,y,f)，如下公式所示：

$\left.\begin{array}{c}x=f_x\left(\frac{X}{Z}\right)+c_x\\ y=f_y\left(\frac{X}{Z}\right)+c_y\end{array}\right\}$

式中，c_x和c_y为成像芯片的中心与光轴的偏移；f_x和f_y为透镜的物理焦距长度与成像仪每个单元尺寸s_x和s_y的乘积.则写成矩阵形式为

q＝MQ

其中

$q=\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ w\end{array}\right],M=\left[\begin{array}{ccc}{f}_x& 0& c_x\\ 0& f_y& c_y\\ 0& 0& 1\end{array}\right],Q=\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]$

矩阵M称为摄像机的内参数矩阵，在摄像机标定过程中可以同时求出镜头畸变向量，对镜头畸变进行校正。而立体标定是计算空间上两台摄像机几何关系的过程，即寻找两台摄像机之间的旋转矩阵R和平移矩阵T，标定图像黑白棋盘图，标定过程中在摄像头前平移和旋转棋盘图，在不同角度获取棋盘图上的角点位置，给定立体图像间的旋转矩阵R和平移矩阵T，使用相关算法进行立体校正，例如使用Bouguet算法，立体校正的目的是使两个视觉传感器所拍摄的图像的对应匹配点分别在两图像的同名像素行中，从而将匹配搜索方位限制在一个像素行内。

在生成视差图之前需要进行图像预处理，以利于生成更为明显的视差图，在经过大量测试后，高斯滤波算法具有很好的效果，经过高斯滤波后图像纹理明显增强。本领域内技术人员可以理解，为了生成更好的视差图，不排除使用其他预处理算法。

图7为经过校正后的理想的双目视觉立体坐标系其坐标原点为左摄像头投影中心，X轴由原点指向右摄像头投影中心，Z轴垂直于摄像机成像平面指向前方，Y轴垂直于X-Z平面箭头向下。

对于校正好的摄像机需要进行立体匹配，以生成视差图，例如选择区域灰度相关法进行立体匹配。对于无人机视觉导航来说，如果计算能够以很快的速度完成，则系统就可以提早探测到障碍物而及时采取有利的行动。

例如选用相似性检测因子：像素灰度差的绝对值和，如下公式所示：

$C_{SAD}(p,d)=\underset{(x,y)\∈W_p}{\Σ}|I_l(x,y)-I_r(x+d,y)|$

其中I_l(x，y)和I_r(x，y)分别为左图和右图的像素灰度值，假设匹配以左图为参考图，则W_p为左图中以P_l点为中心的邻域窗口。如图8所示，对于左图像中的点P_l在右图像中沿着其对应的极线搜索匹配像素，当区域中的像素使相似性准则最小时，则认为是匹配的。

经过高斯滤波算法，在经过匹配而得到的视差图，视差图上每一个值代表位于摄像头前的某一距离值。视差越大表示距离越近，其中灰度值越大的区域亮度越高，表示与摄像头的相对距离越近。

从视差图中分离出障碍物的方法有很多种。例如使用区域生长算法分离视差图上相近视差区域，并且判断该区域中像素的多少决定是否是障碍物；又例如通过引入一系列滤波器对视差图进行处理，检测细长型的障碍物效果比较理想。

在获得视差图后，首先将视差图上所有像素点的值归一化到0～255范围内，然后遍历整个视差图，统计每个视差值出现的次数，视差在预设范围内的像素点总个数超过预设阈值时则认为可能是障碍物，例如在占有图片四分之一范围内的同一个像素值的像素点个数为超过100个为障碍物。图9为使用该方法提取出的障碍物。

因为研究对象是三维避障问题，所以首先判断是否可以直接越过障碍物。对于不能越过的障碍物通过双目立体视觉系统获取其相对距离以及大小，判断其危险等级，危险等级应与可通过区域的大小成反比，相对距离成反比。针对危险等级最高的障碍物，考虑加入立体视觉系统的位置不确定性和轮廓不确定性，生成危险区域。结合危险区域的范围、无人机的尺寸以及走廊环境内的空间，在障碍物附近生成一系列控制点，引导无人机安全飞过障碍物区域。

结合第一方面，在第一方面的一种实施例中，解算出装配在本体的测量方向轴垂直向下的距离传感器发送的距离传感数据成距离，以根据该距离计算出飞行高度，并据此调整飞行高度。

在本发明的一个实施例中，可以通过垂直向上、垂直向上的距离传感器的距离传感数据判断飞行高度，以保证飞行平稳。例如可以采用激光测距传感器测量距离时，根据距离传感数据计算出垂直向上、垂直向下方向的障碍物距离本机的距离分别是1米和10米，则可以判断机体距离上障碍物较近，容易碰触到上障碍物，故控制本机与上障碍物保持安全距离飞行，例如下降3米飞行。本领域内技术人员可以理解，该方法亦可适用于检测其他方向的障碍物的情况，例如距离本机飞行方向的左侧障碍物距离近到1米时，及时采取避障动作，向右继续飞行。在达到对所有方向都有效避障后，无人机在检测空间结构时机体就不会受伤，甚至根本不用认为操控，无人机就可以自主完成空间结构检测的任务。

在上述实施例中，装配在本体的测量方向垂直向下的距离传感器可以用于检测机体与地面的距离，从而检测出无人机的飞行高度，从而保护无人机。

进一步，所述测量方向轴垂直向下的距离传感器包括多个，均用于测量本体与地面的距离参数，依据多个所述距离参数检测本体的俯仰角和滚转角以确定本体的姿态变化，并据此调整飞行姿态。

根据多个垂直向上、垂直向下方向的距离传感器的距离传感数据可以判断本机的飞行姿态，从而可以用于调整飞行姿态，保证机体平衡。在本发明的一个实施例中，在无人机的垂直向上、垂直向下方向分别安装了多个距离传感器，例如安装激光测距传感器阵列。当无人机收到刮风等影响时，自身的飞行就会出现失衡，能体现无人机失衡的参数就是俯仰角和翻滚角，当其数据在极短时间内发生快速变化则代表着飞行姿态不平稳，而本发明中的距离传感器可以用于检测出飞行姿态的变化，例如两个同为检测垂直向下方向的激光测距传感器以平行于重心线、且以重心线对称的形式安装在机体两侧，当正常飞行状态时，两侧激光测距传感器均用于检测本机与地面的距离，距离传感器的数据基本相等；当无人机收到外界环境干扰而姿态发生变化时，两侧激光测距传感器测得的本机与地面的距离将会发生很大偏差，说明飞行姿态不正常，机体倾斜。通过该方法可以调整飞行姿态，保证飞行平稳。

结合第一方面，在第一方面的一种实施例中，所述预设航向包括多个方向的预设航向，所述预设航向至少包括东、西、南、北、垂直向上、垂直向下方向。

进一步，当改变自身航向为第一预设航向后，检测到与该预设航向前方的障碍物的距离小于预设距离时，改变自身航向为第二预设航向；

当改变自身航向为第二预设航向飞行时，仍检测到与该预设航向前方的障碍物的距离小于预设距离时，改变自身航向为第三预设航向；

依次类推，直到检测不到与任意一个方向的障碍物的距离小于预设距离，升高预设高度后保持初始操控方向继续飞行。

在本发明的一个实施例中，当检测与障碍物距离小于预设距离时，自身已经改变为第一预设航向时，仍然检测到与障碍物距离小于预设距离时，则改变自身航向为第二预设航向，当改变自身航向为第二预设航向时仍检测到有障碍物距离小于预设距离，则改变成第三预设航向，依次类推，直到与所有航向的障碍物的距离都大于预设距离，升高预设高度后以初始方向继续飞行。例如，在无人机上预设了向上、向下、向东、向西、向南、向北六个预设航向，预设第一、第二、第三、第四、第五、第六预设航向分别为向上、向下、向东、向西、向南、向北，而此时初始操控方向为向东飞行，当遇到障碍物与本机的距离到达预设距离时，首先按照向上飞行躲避障碍物；当向上方向没有检测到有任何障碍物与本机的距离到达预设距离，则升高预设高度例如1m继续按照初始操控方向即东方向飞行，当向上方向也检测到有障碍物与本机的距离到达预设距离，则改变自身航向为向下飞行，依次类推。通过循环检测多个方向的方法，可以在机体不撞到障碍物的情况下，达到绕过障碍物并按照初始操控方向飞行的效果，从而提升用户体验。

结合第一方面，在第一方面的一种实施例中，以中心对称的方式装配多个方向上的距离传感器在本体上，且其装配的对称中心在本体重心线上。

具体地，在机体上装配的多个方向上的距离传感器为测量方向轴中心对称的方式装配在机体上，例如在东、南、西、北四个方向上以同一个水平面安装激光测距传感器，每个方向上安装的激光测距传感器的个数都一样。

将多个距离传感器中心对称安装，可以保证机体重量平衡，从而保证飞行过程中平稳飞行。

第二方面，本发明提供了一种无人机自主避障装置，该自主避障装置具有实现上述第一方面中无人机自主避障的功能。所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。如图10所示，该无人机自主避障装置包括如下单元：

采集单元101，用于开启装配的多个方向上的距离传感器。

接收单元102，用于接收所述距离传感器发送的距离传感数据。

在本发明的一个实施例中，接收单元102能够从多个距离传感器中获取表征机体自身与周围障碍物之间的距离传感数据，并且将距离传感数据计算成距离，以激光测距传感器为例，利用激光测距传感器采集的距离传感器数据是多个检测方向的传输时间和光传输频率等，通过这些数据可以算出机体与周围障碍物之间的距离。

判断单元103，用于解算所述距离传感数据成距离，当该距离小于预设距离时，改变自身航向为预设航向，以躲避障碍物。

在本发明的一个实施例中，判断单元103用于解算多个所述距离传感数据成多个距离，取其中最小距离与预设距离进行比较，其比较结果作为改变自身航向为预设航向的依据。在本发明的一个实施例中，解算距离传感数据成距离，并取其中最小距离作为与预设距离进行比较，选取最小距离能够最大限度的保护无人机体。

结合第二方面，在第二方面的一种实施例中，所述距离传感器包括视觉传感器、激光测距传感器、超声波传感器、雷达传感器中的任意一项。

本发明中，距离传感器为视觉传感器、激光测距传感器、超声波传感器、雷达传感器中的任意一项，根据实际情景和无人机大小的不同，选用不同的测距传感器。但是根据实际情况，也不排除使用视觉传感器、气压传感器等传感器检测距离的情况。以使用小型激光测距传感器为例，在无人机的多个方向上装配上多个激光测距传感器，其中每个方向都安装一组测量方向轴发散的激光测距传感器。每个激光测距传感器都有设定的标记用于区分其他的激光测距传感器，每个激光测距传感器都标明测量的方向。单个激光测距传感器与普通激光测距传感器的测距原理一致，包括激光发射模块和激光接收模块，在开启激光测距传感器后，激光测距传感器的发射模块就会以一定频率不停的向外发送激光，本领域内技术人员可以理解，当激光接触到障碍物时，会弹回而被激光接收模块接收到，从而生成距离传感数据，本领域内技术人员可以理解根据光的传播速度和传播时间可以计算出无人机与障碍物之间的距离，例如采用2s＝vt，在公式中s代表无人机与障碍物之间的距离，v代表光速，t代表传输时间，本领域内技术人员可以理解，在本实施例中，v和t是距离传感数据，而计算出来的s为距离。

结合第二方面，在第二方面的一种实施例中，每个方向上的距离传感器均包括多个，且以测量方向轴发散的形式排列成阵列，以获取该方向的多个距离传感数据。

在本发明的一个实施例中，所有的距离传感器均以测量方向轴发散的形式排列成阵列，采用测量方向轴发散式可以扩大检测距离的范围，而增大无人机的保护范围，在条件允许的情况下，安装越多的距离传感器，其测量精度越高，避障越实时。本领域内技术人员可以理解，在本发明中一个方向上装配有多个距离传感器形成阵列，这些传感器测量方向轴发散，所测的范围也是发散的范围，例如在向下的方向装配多个激光测距传感器形成激光测距传感器阵列，并且测量方向轴发散，则这些激光测距传感器不可能每个都能测试正下方方向，本领域内技术人员可以理解，本发明中所说的某个方向的多个传感器的测量方向轴与该方向允许有偏差，例如某个激光测距传感器的测量方向与垂直向下方向偏离5°。

本领域内技术人员可以理解，当在某个方向上具有多个距离传感器阵列时，多个距离传感器可以测量多个距离传感数据，从而从多个距离传感数据中可以计算出多个距离来，本领域内技术人员可以理解，在这些距离数据中选取最小距离与预设距离做出实时比较，当距离过近时，说明有撞上障碍物的危险，此时改变航向。例如在向东方向的四个激光距离传感器分别测出1.0m，1.2m，1.2m，1.1m，而预设距离是1m，此时装配在东方向的四个激光测距传感器中的其中一个已经测出和预设距离相等的距离，此时需要改变航向，以保证机体不损伤，最大限度保护机体。

进一步，依据所述多个距离传感数据解算出多个距离，以此模拟出障碍物大小和形状。

解算单个方向上的多个距离传感器成多个距离，本发明的一个实施例中，如图4所示，激光测距传感器测量方向轴以发散的形式排布成阵列，由于是以发散形式排列，其测量的范围也会加大，在单个方向上能够测量更大的范围，本领域内技术人员不难理解，在测量了多个与障碍物的距离后，就可以模拟出各种形状的障碍物来；例如在本发明的一个实施例中，如图4所示，在图中无人机的右侧方向安装了8个激光测距传感器，通过测量发现根据距离传感数据算出的多个距离数据是线性变化的，从而判断该方向前方的障碍物很可能是平面，再根据单个激光测距传感器射在障碍物上的A、B、C、D四个点的空间相对位置是可以求取平面公式，从而确定障碍物的一侧为平整的形状，且根据是否能够接收到激光返回的数据确定障碍物的边缘。除了本实施例中表征的平整的障碍物外，其他不规则的障碍物如树木、悬崖、隧道等，可根据建立数学模型等方法对障碍物的形状和大小进行模拟，本发明对完成测量障碍物形状和大小的算法不做限制。

在上述实施例中，在多个距离传感数据解算出的多个距离后，可以根据获取到的距离传感数据模拟出障碍的大小和形状，为后序躲避障碍物提供保障。

结合第二方面，在第二方面的第三个实施例中，每个方向上均装配两个视觉传感器构造出双目视觉系统，利用该双目视觉系统构造观测场景的视差图，以从视差图上分离出障碍物。

结合第二方面的第三个实施例，如图11所示，所述判断单元103包括：

构造模块201，用于利用双目视觉系统构造观测场景的视差图；

归一模块202，用于将视差图上所有像素点的值归一化到0～255范围内；

遍历模块203，用于遍历视差图，统计每个视差值出现的次数；

确定模块204，用于当视差在预设范围内的像素点总个数超过预设阈值时则确定为障碍物。

在本实施例中，利用双目视觉算法判断障碍物，以在无人机飞行遇到障碍物时及时躲避。首先需要对摄像机进行标定，摄像机标定的目的是建立有效的摄像机成像模型，确定摄像机的内外属性参数，以便正确建立空间坐标系中物体的空间点与像点之间的对应关系。双目立体视觉系统中的单个摄像机的成像采用针孔摄像机数学模型来描述，即任何点Q在图像中的投影位置q，为光心与Q点的连线与图像平面的交点，如图6所示。

物理世界中的点Q，其坐标为(X,Y,Z)。投影为点(x,y,f)，如下公式所示：

$\left.\begin{array}{c}x=f_x\left(\frac{X}{Z}\right)+c_x\\ y=f_y\left(\frac{X}{Z}\right)+c_y\end{array}\right\}$

式中，c_x和c_y为成像芯片的中心与光轴的偏移；f_x和f_y为透镜的物理焦距长度与成像仪每个单元尺寸s_x和s_y的乘积.则写成矩阵形式为

q＝MQ

其中

$q=\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ w\end{array}\right],M=\left[\begin{array}{ccc}{f}_x& 0& c_x\\ 0& f_y& c_y\\ 0& 0& 1\end{array}\right],Q=\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]$

矩阵M称为摄像机的内参数矩阵，在摄像机标定过程中可以同时求出镜头畸变向量，对镜头畸变进行校正。而立体标定是计算空间上两台摄像机几何关系的过程，即寻找两台摄像机之间的旋转矩阵R和平移矩阵T，标定图像黑白棋盘图，标定过程中在摄像头前平移和旋转棋盘图，在不同角度获取棋盘图上的角点位置，给定立体图像间的旋转矩阵R和平移矩阵T，使用相关算法进行立体校正，例如使用Bouguet算法，立体校正的目的是使两个视觉传感器所拍摄的图像的对应匹配点分别在两图像的同名像素行中，从而将匹配搜索方位限制在一个像素行内。

在生成视差图之前需要进行图像预处理，以利于生成更为明显的视差图，在经过大量测试后，高斯滤波算法具有很好的效果，经过高斯滤波后图像纹理明显增强。本领域内技术人员可以理解，为了生成更好的视差图，不排除使用其他预处理算法。

图7为经过校正后的理想的双目视觉立体坐标系其坐标原点为左摄像头投影中心，X轴由原点指向右摄像头投影中心，Z轴垂直于摄像机成像平面指向前方，Y轴垂直于X-Z平面箭头向下。

对于校正好的摄像机需要进行立体匹配，以生成视差图，例如选择区域灰度相关法进行立体匹配。对于无人机视觉导航来说，如果计算能够以很快的速度完成，则系统就可以提早探测到障碍物而及时采取有利的行动。

例如选用相似性检测因子：像素灰度差的绝对值和，如下公式所示：

$C_{SAD}(p,d)=\underset{(x,y)W_p}{\Σ}|I_l(x,y)-I_r(x+d,y)|$

其中I_l(x，y)和I_r(x，y)分别为左图和右图的像素灰度值，假设匹配以左图为参考图，则W_p为左图中以Pl点为中心的邻域窗口。如图12所示，对于左图像中的点P_l在右图像中沿着其对应的极线搜索匹配像素，当区域中的像素使相似性准则最小时，则认为是匹配的。

经过高斯滤波算法，在经过匹配而得到的视差图，视差图上每一个值代表位于摄像头前的某一距离值。视差越大表示距离越近，其中灰度值越大的区域亮度越高，表示与摄像头的相对距离越近。

从视差图中分离出障碍物的方法有很多种。例如使用区域生长算法分离视差图上相近视差区域，并且判断该区域中像素的多少决定是否是障碍物；又例如通过引入一系列滤波器对视差图进行处理，检测细长型的障碍物效果比较理想。

在获得视差图后，首先将视差图上所有像素点的值归一化到0～255范围内，然后遍历整个视差图，统计每个视差值出现的次数，视差在预设范围内的像素点总个数超过预设阈值时则认为可能是障碍物，例如在占有图片四分之一范围内的同一个像素值的像素点个数为超过100个为障碍物。图9为使用该方法提取出的障碍物。

因为研究对象是三维避障问题，所以首先判断是否可以直接越过障碍物。对于不能越过的障碍物通过双目立体视觉系统获取其相对距离以及大小，判断其危险等级，危险等级应与可通过区域的大小成反比，相对距离成反比。针对危险等级最高的障碍物，考虑加入立体视觉系统的位置不确定性和轮廓不确定性，生成危险区域。结合危险区域的范围、无人机的尺寸以及走廊环境内的空间，在障碍物附近生成一系列控制点，引导无人机安全飞过障碍物区域。

结合第二方面，在第二方面的一种实施例中，解算出装配在本体的测量方向轴垂直向下的距离传感器发送的距离传感数据成距离，以根据该距离计算出飞行高度，并据此调整飞行高度。

在本发明的一个实施例中，可以通过垂直向上、垂直向上的距离传感器的距离传感数据判断飞行高度，以保证飞行平稳。例如可以采用激光测距传感器测量距离时，根据距离传感数据计算出垂直向上、垂直向下方向的障碍物距离本机的距离分别是1米和10米，则可以判断机体距离上障碍物较近，容易碰触到上障碍物，故控制本机与上障碍物保持安全距离飞行，例如下降3米飞行。本领域内技术人员可以理解，该方法亦可适用于检测其他方向的障碍物的情况，例如距离本机飞行方向的左侧障碍物距离近到1米时，即使采取避障动作，向右继续飞行。在达到对所有方向都有效避障后，无人机在检测空间结构时机体不会受伤，甚至根本不用人为操控，无人机就可以自主完成空间结构检测的任务。

在上述实施例中，装配在本体的测量方向垂直向下的距离传感器可以用于检测机体与地面的距离，从而检测出无人机的飞行高度，从而保护无人机。

进一步，所述测量方向轴垂直向下的距离传感器包括多个，均用于测量本体与地面的距离参数，依据多个所述距离参数检测本体的俯仰角和滚转角以确定本体的姿态变化，并据此调整飞行姿态。

根据多个垂直向上、垂直向下方向的距离传感器的距离传感数据可以判断本机的飞行姿态，从而可以用于调整飞行姿态，保证机体平衡。在本发明的一个实施例中，在无人机的垂直向上、垂直向下方向分别安装了多个距离传感器，例如安装激光测距传感器阵列。当无人机收到刮风等影响时，自身的飞行就会出现失衡，能体现无人机失衡的参数就是俯仰角和翻滚角，当其数据在极短时间内发生快速变化则代表着飞行姿态不平稳，而本发明中的距离传感器可以用于检测出飞行姿态的变化，例如两个同为检检测垂直向下方向的激光测距传感器以平行于重心线、且以重心线对称安装在机体两侧，当正常飞行状态时，两侧激光测距传感器均用于检测本机与地面的距离，距离传感器的数据基本相等；当无人机收到外界环境干扰而姿态发生变化时，两侧激光测距传感器测得的本机与地面的距离将会发生很大偏差，说明飞行姿态不正常，机体倾斜。通过该方法可以调整飞行姿态，保证飞行平稳。

结合第二方面，在第二方面的一种实施例中，所述预设航向包括多个方向的预设航向，所述预设航向至少包括东、西、南、北、垂直向上、垂直向下方向。

进一步，当改变自身航向为第一预设航向后，检测到与该预设航向前方的障碍物的距离小于预设距离时，改变自身航向为第二预设航向。

当改变自身航向为第二预设航向飞行时，仍检测到与该预设航向前方的障碍物的距离小于预设距离时，改变自身航向为第三预设航向。

依次类推，直到检测不到与任意一个方向的障碍物的距离小于预设距离，升高预设高度后保持初始操控方向继续飞行。

在本发明的一个实施例中，当检测与障碍物距离小于预设距离时，自身已经改变为第一预设航向时，仍然检测到与障碍物距离小于预设距离时，则改变自身航向为第二预设航向，当改变自身航向为第二预设航向时仍检测到有障碍物距离小于预设距离，则改变成第三预设航向，依次类推，直到与所有航向的障碍物的距离都大于预设距离，升高预设高度后以初始方向继续飞行。例如，在无人机上预设了向上、向下、向东、向西、向南、向北六个预设航向，预设第一、第二、第三、第四、第五、第六预设航向分别为向上、向下、向东、向西、向南、向北，而此时初始操控方向为向东飞行，当遇到障碍物与本机的距离到达预设距离时，首先按照向上飞行躲避障碍物；当向上方向没有检测到有任何障碍物与本机的距离到达预设距离，则升高预设高度例如1m继续按照初始操控方向即东方向飞行，当向上方向也检测到有障碍物与本机的距离到达预设距离，则改变自身航向为向下飞行，依次类推。通过循环检测多个方向的方法，可以在机体不撞到障碍物的情况下，达到绕过障碍物并按照初始操控方向飞行的效果，从而提升用户体验。

通过循环检测多个方向的方法，可以在机体不撞到障碍物的情况下，达到绕过障碍物并按照初始操控方向飞行的效果，从而提升用户体验。

结合第二方面，在第二方面的一种实施例中，以中心对称的方式装配多个方向上的距离传感器在本体上，且其装配的对称中心在本体重心线上。

具体地，在机体上装配的多个方向上的距离传感器为测量方向轴中心对称的方式装配在机体上，例如在东、南、西、北四个方向上以同一个水平面安装激光测距传感器，每个方向上安装的激光测距传感器的个数都一样。

将多个距离传感器中心对称安装，可以保证机体重量平衡，从而保证飞行过程中平稳飞行。

第三方面，本发明实施例还提供了一种多功能控制设备，包括：

显示器，用于显示程序执行的结果；

存储器，用于存储支持收发装置执行上述无人机自主避障方法的程序；

通信接口，用于上述无人机自主避障装置与其他设备或通信网络通信；

一个或多个处理器，用于执行所述存储器中存储的程序；

一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序被配置为用于执行无人机自主避障的任何方法。

本发明所述的多功能控制设备是指具有能够将距离传感数据处理成距离的控制设备，如图12所示，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该控制设备可以为电脑、智能手表、智能手环，手机、PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助理)、POS(Point of Sales，销售终端)、车载电脑、平板电脑等，以电脑为例进行说明：

图12示出的是与本发明实施例提供的电脑的部分结构的框图。参考图12，电脑包括：存储器702、通信接口703、一个或多个处理器704、一个或多个应用程序705、以及电源706、WiFi发送与接收模块707等部件。本领域技术人员可以理解，图12中示出的电脑结构并不构成对电脑的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

下面结合图12对电脑的各个构成部件进行具体的介绍：

显示器701既可以是只包含显示器的器件，可为触摸屏和显示屏合二为一的整体，触摸屏和显示屏各占一层，本发明不限制所采用的显示器类型；以触摸屏和显示屏合二为一的整体为例，触摸屏包括触摸面板，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板上或在触控面板附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器704，并能接收处理器704发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板。除了触控面板，显示屏可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及智能手表1002的各种菜单。显示屏包括显示面板，可选的，可以采用液晶显示器(Liquid CrystalDisplay，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-EmittingDiode,OLED)等形式来配置显示面板。进一步的，触控面板可覆盖显示面板，当触控面板检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器704以确定触摸事件的类型，随后处理器704根据触摸事件的类型在显示面板上提供相应的视觉输出。虽然在图12中，触控面板与显示面板是作为两个独立的部件来实现智能手表1002的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板与显示面板集成而实现电脑的输入和输出功能。

存储器702可用于存储软件程序以及模块，处理器704通过运行存储在存储器702的软件程序以及模块，从而执行电脑的各种功能应用以及数据处理。存储器702可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序705(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据智能手表1002的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器702可以包括高速随机存取存储区702，还可以包括非易失性存储区702，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

通信接口703，用于上述无人机自主避障装置与其他设备或通信网络通信。通信接口703是处理器704与其他设备进行通信的接口，用于处理器704与其他设备之间信息的传输，同时通信接口也是处理器与云端服务器1000进行通信的主要媒介。

处理器704是电脑的控制中心，利用各种通信接口703和线路连接整个电脑的各个部分，通过运行或执行存储在存储区702内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储区702内的数据，执行电脑的各种功能和处理数据，从而对电脑进行整体监控。可选的，处理器704可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器704可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序705等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器704中。

一个或多个应用程序705，优选地，这些应用程序705都被存储在所述存储区702中并被配置为由所述一个或多个处理器704执行，所述一个或多个应用程序705被配置为用于执行所述无人机自主避障方法的任何实施例。

电脑还包括给各个部件供电的电源706(比如电池)，优选的，电源706可以通过电源管理系统与处理器704逻辑相连，从而通过电源706管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

WiFi属于短距离无线传输技术，电脑通过WiFi模块707可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。

尽管未示出，电脑还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。

在本发明实施例中，该多功能控制设备所包括的处理器704还具有以下功能：

开启装配的多个方向上的距离传感器；

接收所述距离传感器发送的距离传感数据；

解算所述距离传感数据成距离，当该距离小于预设距离时，改变自身航向为预设航向，以躲避障碍物。

本发明实施例中还提供了一种计算机存储介质，用于储存为上述无人机自主避障装置所用的计算机软件指令，其包含用于执行上述第二方面为无人机自主避障装置所设计的程序。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。

综上所述，本发明提供的技术方案概述如下：

A1、一种无人机自主避障方法，包括：

开启装配的多个方向上的距离传感器；

接收所述距离传感器发送的距离传感数据；

解算所述距离传感数据成距离，当该距离小于预设距离时，改变自身航向为预设航向，以躲避障碍物。

A2、根据权利要求A1所述的自主避障方法，包括：

所述距离传感器包括视觉传感器、激光测距传感器、超声波传感器、雷达传感器中的任意一项。

A3、根据权利要求A1所述的自主避障方法，包括：

每个方向上的距离传感器均包括多个，且以测量方向轴发散的形式排列成阵列，以获取该方向的多个距离传感数据。

A4、根据权利要求A3所述的自主避障方法，包括：

解算多个所述距离传感数据成多个距离，取其中最小距离与预设距离进行比较，其比较结果作为改变自身航向为预设航向的依据。

A5、根据权利要求A3所述的自主避障方法，包括：

依据所述多个距离传感数据解算出多个距离，以此模拟出障碍物大小和形状。

A6、根据权利要求A1所述的自主避障方法，包括：

每个方向上均装配两个视觉传感器构造出双目视觉系统，利用该双目视觉系统构造观测场景的视差图，以从视差图上分离出障碍物。

A7、根据权利要求A6所述的自主避障方法，还包括：

利用双目视觉系统构造观测场景的视差图；

将视差图上所有像素点的值归一化到0～255范围内；

遍历视差图，统计每个视差值出现的次数；

当视差在预设范围内的像素点总个数超过预设阈值时则确定为障碍物。

A8、根据权利要求A1所述的自主避障方法，还包括：

解算出装配在本体的测量方向轴垂直向下的距离传感器发送的距离传感数据成距离，以根据该距离计算出飞行高度，并据此调整飞行高度。

A9、根据权利要求A8所述的自主避障方法，包括：

所述测量方向轴垂直向下的距离传感器包括多个，均用于测量本体与地面的距离参数，依据多个所述距离参数检测本体的俯仰角和滚转角以确定本体的姿态变化，并据此调整飞行姿态。

A10、根据权利要求A1所述的自主避障方法，包括：

所述预设航向包括多个方向的预设航向，所述预设航向至少包括东、西、南、北、垂直向上、垂直向下方向。

A11、根据权利要求A10所述的自主避障方法，包括：

当改变自身航向为第一预设航向后，检测到与该预设航向前方的障碍物的距离小于预设距离时，改变自身航向为第二预设航向；

当改变自身航向为第二预设航向飞行时，仍检测到与该预设航向前方的障碍物的距离小于预设距离时，改变自身航向为第三预设航向。

依次类推，直到检测不到与任意一个方向的障碍物的距离小于预设距离，升高预设高度后保持初始操控方向继续飞行。

A12、根据权利要求A1所述的自主避障方法，包括：

以中心对称的方式装配多个方向上的距离传感器在本体上，且其装配的对称中心在本体重心线上。

B13、一种无人机自主避障装置，包括：

采集单元，用于开启装配的多个方向上的距离传感器；

接收单元，用于接收所述距离传感器发送的距离传感数据；

判断单元，用于解算所述距离传感数据成距离，当该距离小于预设距离时，改变自身航向为预设航向，以躲避障碍物。

B14、根据权利要求B13所述的自主避障装置，包括：

所述距离传感器包括视觉传感器、激光测距传感器、超声波传感器、雷达传感器中的任意一项。

B15、根据权利要求B13所述的自主避障装置，包括：

每个方向上的距离传感器均包括多个，且以测量方向轴发散的形式排列成阵列，以获取该方向的多个距离传感数据。

B16、根据权利要求B15所述的自主避障装置，包括：

解算多个所述距离传感数据成多个距离，取其中最小距离与预设距离进行比较，其比较结果作为改变自身航向为预设航向的依据。

B17、根据权利要求B15所述的自主避障装置，包括：

依据所述多个距离传感数据解算出多个距离，以此模拟出障碍物大小和形状。

B18、根据权利要求B13所述的自主避障装置，包括：

每个方向上均装配两个视觉传感器构造出双目视觉系统，利用该双目视觉系统构造观测场景的视差图，以从视差图上分离出障碍物。

B19、根据权利要求B18所述的自主避障装置，所述判断单元还包括：

构造模块，用于利用双目视觉系统构造观测场景的视差图；

归一模块，用于将视差图上所有像素点的值归一化到0～255范围内；

遍历模块，用于遍历视差图，统计每个视差值出现的次数；

确定模块，用于当视差在预设范围内的像素点总个数超过预设阈值时则确定为障碍物。

B20、根据权利要求B13所述的自主避障装置，还包括：

解算出装配在本体的测量方向轴垂直向下的距离传感器发送的距离传感数据成距离，以根据该距离计算出飞行高度，并据此调整飞行高度。

B21、根据权利要求B20所述的自主避障装置，包括：

所述测量方向轴垂直向下的距离传感器包括多个，均用于测量本体与地面的距离参数，依据多个所述距离参数检测本体的俯仰角和滚转角以确定本体的姿态变化，并据此调整飞行姿态。

B22、根据权利要求B13所述的自主避障装置，包括：

所述预设航向包括多个方向的预设航向，所述预设航向至少包括东、西、南、北、垂直向上、垂直向下方向。

B23、根据权利要求B22所述的自主避障装置，包括：

当改变自身航向为第一预设航向后，检测到与该预设航向前方的障碍物的距离小于预设距离时，改变自身航向为第二预设航向；

当改变自身航向为第二预设航向飞行时，仍检测到与该预设航向前方的障碍物的距离小于预设距离时，改变自身航向为第三预设航向；

依次类推，直到检测不到与任意一个方向的障碍物的距离小于预设距离，升高预设高度后保持初始操控方向继续飞行。

B24、根据权利要求B13所述的自主避障装置，包括：

以中心对称的方式装配多个方向上的距离传感器在本体上，且其装配的对称中心在本体重心线上。

C25、一种多功能控制设备，包括：

显示器，用于显示程序执行的结果；

存储器，用于存储支持收发装置执行上述无人机自主避障方法的程序；

通信接口，用于上述无人机自主避障装置与其他设备或通信网络通信；

一个或多个处理器，用于执行所述存储器中存储的程序；

一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序被配置为用于执行根据权利要求A1至A12所述的任何方法。

以上对本发明所提供的一种多功能控制设备进行了详细介绍，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种无人机自主避障方法，其特征在于，包括：

开启装配的多个方向上的距离传感器；

接收所述距离传感器发送的距离传感数据；

解算所述距离传感数据成距离，当该距离小于预设距离时，改变自身航向为预设航向，以躲避障碍物。

2.根据权利要求1所述的自主避障方法，其特征在于，包括：

所述距离传感器包括视觉传感器、激光测距传感器、超声波传感器、雷达传感器中的任意一项。

3.根据权利要求1所述的自主避障方法，其特征在于，包括：

每个方向上均装配两个视觉传感器构造出双目视觉系统，利用该双目视觉系统构造观测场景的视差图，以从视差图上分离出障碍物。

4.根据权利要求3所述的自主避障方法，其特征在于，还包括：

利用双目视觉系统构造观测场景的视差图；

将视差图上所有像素点的值归一化到0～255范围内；

遍历视差图，统计每个视差值出现的次数；

当视差在预设范围内的像素点总个数超过预设阈值时则确定为障碍物。

5.一种无人机自主避障装置，其特征在于，包括：

采集单元，用于开启装配的多个方向上的距离传感器；

接收单元，用于接收所述距离传感器发送的距离传感数据；

判断单元，用于解算所述距离传感数据成距离，当该距离小于预设距离时，改变自身航向为预设航向，以躲避障碍物。

6.根据权利要求5所述的自主避障装置，其特征在于，包括：

所述距离传感器包括视觉传感器、激光测距传感器、超声波传感器、雷达传感器中的任意一项。

7.根据权利要求5所述的自主避障装置，其特征在于，包括：

每个方向上均装配两个视觉传感器构造出双目视觉系统，利用该双目视觉系统构造观测场景的视差图，以从视差图上分离出障碍物。

8.根据权利要求7所述的自主避障装置，其特征在于，所述判断单元还包括：

构造模块，用于利用双目视觉系统构造观测场景的视差图；

归一模块，用于将视差图上所有像素点的值归一化到0～255范围内；

遍历模块，用于遍历视差图，统计每个视差值出现的次数；

确定模块，用于当视差在预设范围内的像素点总个数超过预设阈值时则确定为障碍物。

9.根据权利要求8所述的自主避障装置，其特征在于，包括：

所述测量方向轴垂直向下的距离传感器包括多个，均用于测量本体与地面的距离参数，依据多个所述距离参数检测本体的俯仰角和滚转角以确定本体的姿态变化，并据此调整飞行姿态。

10.一种多功能控制设备，其特征在于，包括：

显示器，用于显示程序执行的结果；

存储器，用于存储支持收发装置执行上述无人机自主避障方法的程序；

通信接口，用于上述无人机自主避障装置与其他设备或通信网络通信；

一个或多个处理器，用于执行所述存储器中存储的程序；

一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序被配置为用于执行根据权利要求1至4所述的任何方法。