CN112506222A - 一种无人机智能化避障方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种无人机智能化避障方法及装置，其中方法包括：根据预设路径规划航线执行飞行任务；实时探测飞行环境中所出现的障碍物，并对探测到的障碍物进行静态、动态物体辨识；若所述障碍物为动态物体，预测所述物体的运动轨迹，并根据所述物体的运动轨迹搜索新的避障路径；若所述障碍物为静态物体，对所述物体的探测信息进行压缩编码，并传输至云端系统，同时根据所述物体的探测信息搜索新的避障路径；根据所述新的避障路径实时调整飞行航线。上述方法通过多传感器的数据融合技术实现全方位动、静态障碍物探测，同时通过智能规划及调整飞行路径，实现对障碍物的躲避绕行，有效提升无人机避障智能化程度，保障飞行安全。
Description
技术领域
本发明涉及无人机技术领域，特别是涉及一种无人机智能化避障方法及装置。
背景技术
随着无人机市场的高速发展，避障技术作为增加无人机安全飞行的重要保障技术，也随着无人机的发展日新月异。目前，无人机在飞行过程中，通常利用搭载的传感器收集周边环境的信息，并通过测量环境中物体的距离从而做出相对应的动作指令，以实现避障。
现有技术中，常见的无人机避障技术主要通过利用超声波传感器、激光传感器以及双目视觉传感器检测周边的障碍物信息，并将检测的信息实时发送给飞控系统，飞控系统再根据接收的信息对无人机做出预警、紧急制动或飞行路线调整控制，以避免碰撞，保证无人机飞行安全。
但采用以上避障技术存在缺点，一是检测能力差，无人机飞行环境中出现的物体往往类型多样，现有的检测方法只能检测物体位置、大小和分布情况，信息量有限；二是智能化程度低，无人机只能根据已有的地图规划路线，无法进行智能化调整。
发明内容
本发明提供一种无人机智能化避障方法及装置，用于解决上述技术问题。
第一方面，本发明一个实施例提供一种无人机智能化避障方法，包括：
根据预设路径规划航线执行飞行任务；
实时探测飞行环境中所出现的障碍物，并对探测到的障碍物进行静态、动态物体辨识；
若所述障碍物为动态物体，预测所述物体的运动轨迹，并根据所述物体的运动轨迹搜索新的避障路径；
若所述障碍物为静态物体，对所述物体的探测信息进行压缩编码，并传输至云端系统，同时根据所述物体的探测信息搜索新的避障路径；
根据所述新的避障路径实时调整飞行航线。
在某一个实施例中，所述实时探测飞行环境中所出现的障碍物，并对探测到的障碍物进行静态、动态物体辨识，具体为：
通过无人机所搭载的红外线传感器、激光雷达传感器和视觉传感器进行障碍物探测；其中，所述红外线传感器用于检测飞行环境中是否存在红外辐射，以判断障碍物是否存在热源；所述激光雷达用于探测光脉冲的飞行往返时间，得到障碍物距离；所述视觉传感器用于提取视觉感知信息，并进行摄像机参数标定和环境建模；
采用互补融合算法对各传感器探测的数据进行融合，得到所述障碍物的探测信息；结合所述探测信息和环境图像，辨识所述障碍物为动态物体还是静态物体。
在某一个实施例中，所述使用视觉传感器提取视觉感知信息，并进行摄像机参数标定和环境建模，具体为：
提取标定板对应角点，根据所述角点之间的位置关系进行摄像机内参数标定；同时计算每个摄像机相对于同一标定板的位置，再通过坐标转化获取双目摄像机之间的位置关系，完成摄像机外参数标定；
对获取的图像进行预处理后，提取所述图像的特征点信息，采用基于归一化灰度方法对所述特征点进行立体匹配；利用摄像机的投影关系计算所述特征点在无人机坐标系中的三维坐标，重建三维环境；并通过对图像中障碍物进行栅格化，重建二维地图。
在某一个实施例中，所述预测所述物体的运动轨迹，具体为：
根据所述物体在运动过程中每一时刻的位置坐标值构建卡尔曼滤波模型；
利用所述卡尔曼滤波模型依次预测下一时刻所述物体的位置坐标，得到预测运动轨迹序列。
在某一个实施例中，所述无人机智能化避障方法还包括：
所述云端系统接收并重构物体的探测信息后，根据所述探测信息调整预设的无人机路径规划航线。
在某一个实施例中，所述根据所述新的避障路径实时调整飞行航线，具体为：
根据障碍物的运动轨迹或探测信息，使用最优路径搜索方法和/或局部路径搜索方法生成新的避障路径，所述最优路径搜索方法包括A*算法；
在某一个实施例中，所述若所述障碍物为静态物体，对所述物体的探测信息进行压缩编码，并传输至云端系统，具体为：
利用压缩感知技术对所述物体的探测信息进行压缩编码，通过无线网络或蓝牙将所述探测信息传输至云端系统。
第二方面，本发明一个实施例还提供一种无人机智能化避障装置，包括：
初始飞行单元，用于根据预设路径规划航线执行飞行任务；
障碍物探测单元，用于实时探测飞行环境中所出现的障碍物，并对探测到的障碍物进行静态、动态物体辨识；
避障单元，用于若所述障碍物为动态物体，预测所述物体的运动轨迹，并根据所述物体的运动轨迹搜索新的避障路径；若所述障碍物为静态物体，利用压缩感知方法对所述物体的探测信息进行压缩编码，并通过无线网络传输或蓝牙将所述探测信息传输至云端系统，同时根据所述物体的探测信息搜索新的避障路径；
路径调整单元，用于根据所述新的避障路径实时调整飞行航线。
在某一个实施例中，所述装置还包括云端系统单元，用于接收并重构物体的探测信息后，根据所述探测信息调整预设的无人机路径规划航线。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述任一个实施例所述的方法。
相比现有技术，本发明实施例的有益效果在于：
本发明提供的一种无人机智能化避障方法及装置利用红外线传感器、激光雷达传感器和视觉传感器对无人机飞行过程中的周围环境进行探测，并对所探测的物体进行辨识，判断为动态障碍物还是静态障碍物，并对应搜索生成不同的新避障路径，有效提高了障碍物探测能力，并通过个性化搜索路径提升了无人机避障的智能化程度；同时通过将探测信息反馈至控制系统中更新飞行环境地图，同时对应调整预设的无人机规划飞行路径，使无人机智能化避障能力得到进一步提升。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式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方式，对于本领域普通技术人员来讲，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是本发明实施例提供的无人机智能化避障方法流程示意图；
图2是本发明实施例提供的无人机智能化避障装置结构示意图。
具体实施方式
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，本领域普通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。
应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不对作为对步骤执行先后顺序的限定。
应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如图1所示，本发明一个实施例提供一种无人机智能化避障方法，具体包括以下步骤。
S11：根据预设路径规划航线执行飞行任务。
S12：实时探测飞行环境中所出现的障碍物，并对探测到的障碍物进行静态、动态物体辨识。
在该实施例中，通过无人机所搭载的红外线传感器、激光雷达传感器和视觉传感器进行障碍物探测。
其中，所述红外线传感器用于检测飞行环境中是否存在红外辐射，以判断障碍物是否存在热源，利用红外线传感器探测信息可初步判断障碍物是否为动态的生命体。
所述激光雷达用于探测光脉冲的飞行往返时间，得到障碍物距离，具体地，通过激光雷达传感器对近程探测进行高进度测量，探测距离可为20米。
所述视觉传感器用于提取视觉感知信息，并进行摄像机参数标定和环境建模，具体包括：提取标定板对应角点，根据所述角点之间的位置关系进行摄像机内参数标定；同时计算每个摄像机相对于同一标定板的位置，再通过坐标转化获取双目摄像机之间的位置关系，完成摄像机外参数标定；所述视觉传感器可为双目视觉传感器。
同时，对视觉传感器获取的图像进行预处理后，提取所述图像的特征点信息，采用基于归一化灰度方法对所述特征点进行立体匹配；利用摄像机的投影关系计算所述特征点在无人机坐标系中的三维坐标，重建三维环境；并通过对图像中障碍物进行栅格化，重建二维地图
完成探测后，采用互补融合算法对各传感器探测的数据进行融合，得到所述障碍物的探测信息；结合所述探测信息和环境图像，辨识所述障碍物为动态物体还是静态物体。
S13：若所述障碍物为动态物体，预测所述物体的运动轨迹，并根据所述物体的运动轨迹搜索新的避障路径；若所述障碍物为静态物体，对所述物体的探测信息进行压缩编码，并传输至云端系统，同时根据所述物体的探测信息搜索新的避障路径。
在该实施例中，若所述障碍物为动态物体，则根据所述物体在运动过程中每一时刻的位置坐标值构建卡尔曼滤波模型；利用所述卡尔曼滤波模型依次预测下一时刻所述物体的位置坐标，得到预测运动轨迹序列。
在该实施例中，若所述障碍物为静态物体，利用压缩感知技术对所述物体的探测信息进行压缩编码，并通过无线网络传输或蓝牙将所述探测信息传输至云端系统后，云端系统接收并重构物体的探测信息后，根据所述探测信息调整预设的无人机路径规划航线。
具体地，对应根据动态障碍物的运动轨迹或静态障碍物的探测信息，分别使用最优路径搜索方法和/或局部路径搜索方法生成新的避障路径，所述最优路径搜索方法包括A*算法。
其中，最优路径搜索方法通过启发式搜索生成新的避障路径，在基于A*算法的启发式搜索过程中选择估价函数，并通过不同条件下的估价得到最优路径节点序列。
局部路径搜索方法通过引入一个成为人工势场的数值函数来描述空间结构，通过势场中的力来引导无人机躲避障碍物到达目标地点，其中，人工势场分为目标产生的吸引势和障碍产生的排斥势，二者共同作用引导无人机的飞行方向，无人机在势场力引导下产生的飞行轨迹即为规划路径。
S14：根据所述新的避障路径实时调整飞行航线。
上述实施例通过将红外线传感器、视觉传感器和激光雷达探测数据进行数据融合，同时运用智能化避障规划技术对无人机飞行航迹任务进行在线调整，实现对障碍物的躲避绕行，并对控制系统中飞行环境和规划航线进行更新，有效提高无人机自主飞行可靠性，保障无人机飞行安全。
如图2所示，本发明一个实施例提供一种无人机智能化避障装置，包括初始飞行单元101、障碍物探测单元102、避障单元103和路径调整单元104。
初始飞行单元101用于根据预设路径规划航线执行飞行任务。
障碍物探测单元102用于实时探测飞行环境中所出现的障碍物，并对探测到的障碍物进行静态、动态物体辨识。
避障单元103用于若所述障碍物为动态物体，预测所述物体的运动轨迹，并根据所述物体的运动轨迹搜索新的避障路径；若所述障碍物为静态物体，利用压缩感知方法对所述物体的探测信息进行压缩编码，并通过无线网络传输或蓝牙将所述探测信息传输至云端系统，同时根据所述物体的探测信息搜索新的避障路径。
路径调整单元104用于根据所述新的避障路径实时调整飞行航线。
在该实施例中，避障单元103对于动态障碍物，可根据所述物体在运动过程中每一时刻的位置坐标值构建卡尔曼滤波模型；利用所述卡尔曼滤波模型依次预测下一时刻所述物体的位置坐标，得到预测运动轨迹序列。
在该实施例中，所述装置还包括云端系统单元105，云端系统单元105用于接收并重构物体的探测信息后，根据所述探测信息调整预设的无人机路径规划航线。
上述装置内的各单元之间信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述任一个实施例所述的方法。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可监听存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种无人机智能化避障方法，其特征在于，包括：
根据预设路径规划航线执行飞行任务；
实时探测飞行环境中所出现的障碍物，并对探测到的障碍物进行静态、动态物体辨识；
若所述障碍物为动态物体，预测所述物体的运动轨迹，并根据所述物体的运动轨迹搜索新的避障路径；
若所述障碍物为静态物体，对所述物体的探测信息进行压缩编码，并传输至云端系统，同时根据所述物体的探测信息搜索新的避障路径；
根据所述新的避障路径实时调整飞行航线。
2.根据权利要求1所述的无人机智能化避障方法，其特征在于，所述实时探测飞行环境中所出现的障碍物，并对探测到的障碍物进行静态、动态物体辨识，具体为：
通过无人机所搭载的红外线传感器、激光雷达传感器和视觉传感器进行障碍物探测；其中，所述红外线传感器用于检测飞行环境中是否存在红外辐射，以判断障碍物是否存在热源；所述激光雷达用于探测光脉冲的飞行往返时间，得到障碍物距离；所述视觉传感器用于提取视觉感知信息，并进行摄像机参数标定和环境建模；
采用互补融合算法对各传感器探测的数据进行融合，得到所述障碍物的探测信息；结合所述探测信息和环境图像，辨识所述障碍物为动态物体还是静态物体。
3.根据权利要求2所述的无人机智能化避障方法，其特征在于，所述使用视觉传感器提取视觉感知信息，并进行摄像机参数标定和环境建模，具体为：
提取标定板对应角点，根据所述角点之间的位置关系进行摄像机内参数标定；同时计算每个摄像机相对于同一标定板的位置，再通过坐标转化获取双目摄像机之间的位置关系，完成摄像机外参数标定；
对获取的图像进行预处理后，提取所述图像的特征点信息，采用基于归一化灰度方法对所述特征点进行立体匹配；利用摄像机的投影关系计算所述特征点在无人机坐标系中的三维坐标，重建三维环境；并通过对图像中障碍物进行栅格化，重建二维地图。
4.根据权利要求1所述的无人机智能化避障方法，其特征在于，所述预测所述物体的运动轨迹，具体为：
根据所述物体在运动过程中每一时刻的位置坐标值构建卡尔曼滤波模型；
利用所述卡尔曼滤波模型依次预测下一时刻所述物体的位置坐标，得到预测运动轨迹序列。
5.根据权利要求1所述的无人机智能化避障方法，其特征在于，还包括：
所述云端系统接收并重构物体的探测信息后，根据所述探测信息调整预设的无人机路径规划航线。
6.根据权利要求1所述的无人机智能化避障方法，其特征在于，所述根据所述新的避障路径实时调整飞行航线，具体为：
根据障碍物的运动轨迹或探测信息，使用最优路径搜索方法和/或局部路径搜索方法生成新的避障路径，所述最优路径搜索方法包括A*算法；
根据所述避障路径实时调整后续飞行航线规划。
7.根据权利要求1所述的无人机智能化避障方法，其特征在于，所述若所述障碍物为静态物体，对所述物体的探测信息进行压缩编码，并传输至云端系统，具体为：
利用压缩感知技术对所述物体的探测信息进行压缩编码，通过无线网络或蓝牙将所述探测信息传输至云端系统。
8.一种无人机智能化避障装置，其特征在于，包括：
初始飞行单元，用于根据预设路径规划航线执行飞行任务；
障碍物探测单元，用于实时探测飞行环境中所出现的障碍物，并对探测到的障碍物进行静态、动态物体辨识；
避障单元，用于若所述障碍物为动态物体，预测所述物体的运动轨迹，并根据所述物体的运动轨迹搜索新的避障路径；若所述障碍物为静态物体，利用压缩感知方法对所述物体的探测信息进行压缩编码，并通过无线网络传输或蓝牙将所述探测信息传输至云端系统，同时根据所述物体的探测信息搜索新的避障路径；
路径调整单元，用于根据所述新的避障路径实时调整飞行航线。
9.根据权利要求1所述的无人机智能化避障装置，其特征在于，所述装置还包括云端系统单元，用于接收并重构物体的探测信息后，根据所述探测信息调整预设的无人机路径规划航线。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6任一项所述的方法。
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