CN205049143U - 一种基于双目视觉的无人机自主障碍物检测系统 - Google Patents
一种基于双目视觉的无人机自主障碍物检测系统 Download PDFInfo
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Abstract
本实用新型涉及一种基于双目视觉的无人机自主障碍物检测系统，其主要技术特点是：在无人机上装载有双目视觉系统、其他传感器模块及飞行控制系统；双目视觉系统由两台机载摄像机、视觉采集处理单元构成；其他传感器模块用于获取无人机的飞行状态信息；飞行控制系统通过融合处理生成飞行控制指令，用于控制无人机飞行；无人机根据飞行控制系统的飞行控制指令进行飞行，实现对障碍物规避飞行功能。本实用新型将双目视觉系统与其他传感器单元结合在一起，进行飞行路径控制和路径规划以对障碍物进行规避，实现了无人机对所在飞行环境中存在的障碍物进行有效避障的功能，有效地解决了无人机视觉避障的问题。
Description
技术领域
本实用新型属于无人机技术领域，尤其是一种基于双目视觉的无人机自主障碍物检测系统。
背景技术
随着飞行器相关技术的不断发展及其应用场景的复杂化，对其环境感知能力提出了更高的要求。基于视觉的导航技术具有探测范围宽、信息容量大等优势，此外其具有对飞行环境变化捕捉迅速、反应敏锐等特点，因此在飞行器导引导航研究中得到了越来越多的关注。
基于视觉的环境感知属于被动测量方式，与激光、雷达及超声等主动测量方式相比，可减少多个测量装置在检测过程中的相互干扰，更为重要的是可降低在某些特定环境(如战场)使用时被发现的概率，具有较强的隐蔽性。
基于视觉的飞行环境中障碍物感知应用可使用单目或双目视觉，其中双目视觉可获得较单目视觉更高的精度，而应用较为广泛。单目视觉使用一台机载摄像机获取飞行图像，然而飞行环境的三维信息会在图像投影过程中丢失，虽可利用多帧图像或离线训练的方法还原环境的深度信息，但处理过程复杂，导致机载嵌入式处理器难以实现实时处理，目前只能做到将图像传回地面站解算后再返回无人机的方式进行障碍物规避控制。而双目视觉基于视差原理，其产生的立体视觉信息可以直接恢复目标环境的三维坐标，进而可获得环境的深度信息，对于未知飞行环境中的障碍物及潜在碰撞的检测具有重要的实用意义。
双目视觉是计算机视觉的一个重要分支，双目视觉可以模仿人的眼睛和人类立体视觉感知的过程，是计算机视觉研究的核心主题之一。近年来，双目视觉技术在障碍物检测、工业自动化生产、智能安防系统等领域得到了广泛的应用。但是，现有的基于视觉的障碍物感知方法存在的诸多问题，计算机视觉方法在飞行器中的应用主要集中于自主着陆、景象匹配与目标识别以及视觉惯性组合导航等。自主着陆中的视觉方法着眼于飞行器着陆阶段，且需要已知着陆场信息，无法应用于飞行器的任务执行阶段；景象匹配及目标识别，需要建立景象匹配的机载数据库以查找已知目标信息并采用视觉方法得到目标的相对位置，但在飞行器飞行过程中所处的自然环境却无能为力；而将计算机视觉技术与机载惯导数据结合在一起的导航方法计算量较大，当飞行环境复杂时无法满足实时导航的要求。因此，虽有将视觉方法应用于飞行器导航的研究，但这些方法一方面需要已知目标信息或人工设置参考信息，另一方面存在潜在的实时性缺陷，无法满足飞行器执行任务时所处自然环境中的导航应用需求。
众所周知，视觉图像处理需要在单位时间内处理大量数据，需要快速的数据运算能力，然而数据运算过程却相对简单。目前可用于视觉图像处理的计算平台主要有CPU、GPU、ASIC、DSP、FPGA等。
嵌入式CPU的计算能力有限，对于一些计算复杂度很高的视觉算法，其处理速度常常难以满足系统的实时性需要。
GPU具有高度的并行计算能力，可以较好地解决计算速度的问题，然而，基于GPU的计算机视觉系统存在着功耗较高、体积较大的缺点，难以满足依靠自身所带电池供电并长时间工作的无人机系统的需要。
利用专用集成电路ASIC实现视觉处理算法，可以解决视觉系统性能和体积、功耗之间的矛盾，是高性能嵌入式视觉系统的一种有效的解决方案。然而，ASIC开发周期长，修改性及通用性较差。
FPGA可以通过编程方便地修改其内部的逻辑功能，从而实现高速的硬件计算和并行运算，是高性能嵌入式视觉系统的一种更加方便的解决方案。基于FPGA的嵌入式视觉系统的功耗远远低于基于CPU和GPU的视觉系统，FPGA的功耗通常不到1W，而高性能CPU和GPU的功耗通常都在100W以上。随着技术的不断进步，FPGA的集成度越来越高，可以实现的设计规模越来越大，而功耗则越来越低。因此，基于FPGA的嵌入式视觉系统成为计算机视觉系统的重要发展方向。
可编程片上系统技术在单个芯片上集成包括处理器核心和主要外设在内的逻辑功能，这些逻辑功能可以随着应用目的的改变而重新配置，这使得系统可以随时减裁、扩充或升级，使得FPGA可以在片内配置嵌入式处理器的内核，使得FPGA也可具有片内高速的存储单元，丰富的IP核资源和足够的片上逻辑资源。
与通用计算机相比，嵌入式系统在功耗、体积和成本上有着不可比拟的优势。基于ARM的嵌入式系统因此被广泛应用于工业、民用甚至军事等领域。Linux操作系统具有很高的性能，在计算相同的数据量时，对嵌入式系统的功率索取量极小，这也使得Linux得以在嵌入式领域有很强的竞争力。
综上所述，虽然国内外无人机领域的许多学者针对无人机避障系统开展了大量研究，针对环境信息完全机载处理，且在保证测量精度的前提下，目前的避障系统还无法达到小体积、低功率及低重量的需求，进而实现无人机完全本地自主飞行的功能。
发明内容
本实用新型的目的在于克服现有技术的不足，提供一种设计合理、精确度且安全可靠的基于双目视觉的无人机自主障碍物检测系统。
本实用新型解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：
一种基于双目视觉的无人机自主障碍物检测系统，包括无人机，在无人机上装载有双目视觉系统、其他传感器模块及飞行控制系统；
所述双目视觉系统由两台机载摄像机、视觉采集处理单元构成，所述两台机载摄像机用于获取无人机的视觉信息，所述视觉采集处理单元处理视觉数据建立三维飞行环境信息；
所述其他传感器模块用于获取无人机的飞行状态信息；
所述飞行控制系统接收来自于双目视觉系统及其他传感器单元的视觉信息和无人机飞行状态数据，通过融合处理生成飞行控制指令，用于控制无人机飞行；
所述无人机根据飞行控制系统的飞行控制指令进行飞行，实现对障碍物规避飞行功能。
进一步，所述视觉采集处理单元包括现场可编程门阵列FPGA模块和嵌入式处理器ARM模块，所述嵌入式处理器ARM模块通过AMBA与外部IO单元进行连接，通过AMBA实现对静态内存单元的控制；现场可编程门阵列FPGA模块包括标准IO接口与外部设备进行连接，对机载摄像机进行同步控制，通过GigE模块实现GigE摄像机的视频采集，通过PCIe接口进行内部数据传输。
进一步，所述嵌入式处理器ARM模块通过USB接口与两路机载摄像机相连接，通过AXI接口与现场可编程门阵列FPGA模块进行信息交互。
进一步，所述外部IO单元包括SPI、IIC、CAN、UART、GPIO、SDIO、USB及GigE接口。
进一步，所述飞行控制系统包括数据融合模块、飞行控制器及数据传输模块，所述数据融合模块与双目视觉系统、其他传感器模块相连接，数据融合模块还与飞行控制器的输入端相连接，飞行控制器的输出端与数据传输模块相连接，数据传输模块与无人机进行数据传输。
进一步，所述其他传感器模块包含惯性测量单元IMU、全球定位系统GPS、磁罗盘及气压计。
进一步，所述双目视觉系统、其他传感器模块与飞行控制系统之间采用CAN总线的方式进行通信。
进一步，所述机载摄像机为高速摄像机。
进一步，所述系统还包括遥控器和地面站，所述遥控器、地面站与飞行控制系统及无人机之间以无线链路的方式进行通信。
本实用新型的优点和积极效果是：
1、本实用新型将双目视觉系统与其他传感器单元结合在一起，进行飞行路径控制和路径规划以对障碍物进行规避，使其具备利用机载摄像机完成视觉避障的能力，实现了无人机对所在飞行环境中存在的障碍物进行有效避障的功能，有效地解决了无人机视觉避障的问题。
2、本实用新型的视觉采集处理单元采用FPGA与ARM相结合设计方案，具有处理速度快、低功耗、小体积及低重量的特点，因此能够适用于无人机领域。
3、本实用新型的飞行控制系统、遥控器、地面站及无人机之间采用无线链路的方式进行无线通信，实现了更方便的控制功能。
附图说明
图1是本实用新型的无人机自主障碍物检测系统的结构示意图；
图2是本实用新型的基于FPGA及ARM的嵌入式系统架构图；
图3是本实用新型的双目视觉系统架构图。
具体实施方式
以下结合附图对本实用新型实施例做进一步详述：
一种基于双目视觉的无人机自主障碍物检测系统，如图1所示，包括：
双目视觉系统(101)：包括两台机载摄像机(1011)和视觉采集处理单元(1012)，所述两台机载摄像机(1011)获得无人机(106)的环境视觉信息，并将该数据传送到视觉采集处理单元(1012)，所述视觉采集处理单元(1012)对视觉信息进行理解分析，最终获得环境信息，同时判断并给出障碍物信息，所述障碍物信息通过CAN总线(107)发送给飞行控制系统(103)。
其他传感器单元(102)：包括惯性测量单元IMU(1021)、全球定位系统GPS(1022)、磁罗盘(1023)及气压计(1024)，用于获取无人机(106)的飞行高度、飞行航向、飞行速度、飞行姿态等飞行状态信息；其他传感器单元(102)所获得的传感器信息通过CAN总线(107)发送给飞行控制系统(103)。
飞行控制系统(103)：飞行控制系统(103)通过CAN总线(107)接收来自于双目视觉系统(101)及其他传感器单元(102)的视觉感知信息和无人机飞行状态数据，通过融合后，将结果发送至飞行控制器(1032)，以根据视觉感知信息得到无人机(106)所在的飞行环境中的障碍物信息，以及根据障碍物信息和无人机状态信息规划无人机(106)的飞行路径，并根据飞行路径生成飞行控制指令，用于控制无人机(106)的障碍物规避飞行。所述飞行控制系统(103)通过控制无人机(106)机载舵机组实现对无人机运动的控制功能。所述的障碍物信息包括但不限于：障碍物与所述无人机之间的相对位姿、所述障碍物的种类、尺寸、形状及运动状态等信息。
飞行控制系统(103)包括数据融合模块(1031)和飞行控制器(1032)及数据传输模块(未在示例图中标注)。所述飞行控制系统(103)中具有可拓展的模块化数据融合处理功能，即利用无人机机载双目视觉系统(101)进行视觉感知，同时通过无人机机载其他传感器模块(102)中IMU单元(1021)获取惯导数据，通过三轴磁罗盘单元(1022)获取航向角信息，通过GPS单元(1023)获取飞行位置、速度、航向及高度数据，通过气压计单元(1024)获取无人机高度数据，并在飞行控制系统中利用融合模块(1031)将各传感器数据与视觉感知相融合处理，以便向无人机发送飞行路径控制和路径规划指令以对障碍物进行规避。
飞行控制系统(103)还用于根据视觉感知信息判断障碍物是否位于无人机(106)的原飞行路径上，且在判断障碍物位于无人机(106)的原飞行路径上时根据障碍物信息和无人机状态信息建立新的飞行路径，并根据新的飞行路径生成飞行控制指令。
遥控器(104)：通过无线链路(108)直接控制无人机(106)运行，或者通过无线链路(108)经飞行控制系统(103)对无人机(106)进行控制。
地面站(105)：通过无线链路(108)经飞行控制系统(103)对无人机(106)进行控制，并可以接收无人机(106)的飞行状态信息。
无人机(106)：通过双目视觉系统(101)获取无人机的视觉信息，并根据飞行控制系统(103)的飞行控制指令进行飞行，实现对障碍物的规避。
在本实施例中，飞行控制系统(103)、遥控器(104)、地面站(105)及无人机(106)之间以无线链路(108)的方式进行无线通信。具体地，将无人机(106)的数据通过无线链路传递给地面站进行显示，同时当设定为手动或远程控制时，遥控器(104)及地面站(105)通过无线链路(108)将控制指令发送给飞行控制器(103)及无人机(106)。
需要说明的是，无人机不同于其他地面机器人系统，其需要考虑飞行过程中的载重及供电等约束，因此，本实用新型将视觉信息与其他传感器信息相融合，感知飞行环境信息，进行飞行路径控制和路径规划以对障碍物进行规避。可以解决无人机视觉避障的问题，使其具备利用机载摄像机完成视觉避障的能力，可行性好、载重小，同时功耗较低。
双目视觉系统(101)内部的视觉采集处理单元(1012)采用FPGA(202)与ARM(201)相结合设计，由完成图像的并行算法的现场可编程门阵列FPGA模块(202)和完成图像的串行算法以及结果的发布的嵌入式处理器ARM模块(201)构成。图2给出了FPGA及ARM的嵌入式系统架构图。其中，ARM嵌入式系统通过AMBA(2012)与外部IO单元(205)进行连接，包括SPI(2051)、IIC(2052)、CAN(2053)、UART(2054)、GPIO(2055)、SDIO(2056)、USB(2057)及GigE(2058)接口，同时可通过AMBA(2012)实现对静态内存单元(203)的控制，支持多种接口的能力使本实用新型的嵌入式系统可以扩展连接多种机载摄像机设备。FPGA(202)模块内含有标准IO接口(2021)，与外部设备进行，可以实现本实用新型机载摄像机(1011)的同步控制，通过GigE模块(2022)，也可实现GigE摄像机的视频采集，并通过PCIe接口(2025)进行内部数据传输。本实施例中，ARM(201)与FPGA(202)通过AXI接口(2011)进行信息交互，通过AXI接口(2011)，ARM(201)可将视频流快速的传输给FPGA(202)模块进行处理。
需要说明的是，在对图像数据的操作中，单位时间内数据量很大，要求数据运算速度快，且为了获得较快的处理速度，需采用并行的方式对双目摄像机获取的图像进行分析理解，因此，本实施例中ARM模块(101)在采集完视频数据后通过AXI接口(2011)高速的传递给FPGA模块(202)，并在FPGA模块中对获得到的两路图像数据进行并行处理，并将处理结果通过AXI接口(2025)返回给ARM模块进行图像数据的进一步处理。
图3给出了双目视觉系统(101)的框架图。本实用新型的ARM模块(201)通过USB接口采集两路机载摄像机(302)的图像数据，通过AXI接口(2011)高速的将视频流传输给FPGA模块(202)，进行两路视觉信息的并行处理，并将处理结果反馈给ARM模块(201)，进行后续处理，处理结果通过CAN总线等传输接口发送给飞行控制系统(103)。需要说明的是，两路机载摄像机(302)的同步控制信号，由FPGA控制同步触发单元(301)产生。
需要强调的是，本实用新型所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本实用新型包括并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本实用新型的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本实用新型保护的范围。
Claims (9)
1.一种基于双目视觉的无人机自主障碍物检测系统，包括无人机，其特征在于：在无人机上装载有双目视觉系统、其他传感器模块及飞行控制系统；
所述双目视觉系统由两台机载摄像机、视觉采集处理单元构成，所述两台机载摄像机用于获取无人机的视觉信息，所述视觉采集处理单元处理视觉数据建立三维飞行环境信息；
所述其他传感器模块用于获取无人机的飞行状态信息；
所述飞行控制系统接收来自于双目视觉系统及其他传感器单元的视觉信息和无人机飞行状态数据，通过融合处理生成飞行控制指令，用于控制无人机飞行；
所述无人机根据飞行控制系统的飞行控制指令进行飞行，实现对障碍物规避飞行功能。
2.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉的无人机自主障碍物检测系统，其特征在于：所述视觉采集处理单元包括现场可编程门阵列FPGA模块和嵌入式处理器ARM模块，所述嵌入式处理器ARM模块通过AMBA与外部IO单元进行连接，通过AMBA实现对静态内存单元的控制；现场可编程门阵列FPGA模块包括标准IO接口与外部设备进行连接，对机载摄像机进行同步控制，通过GigE模块实现GigE摄像机的视频采集，通过PCIe接口进行内部数据传输。
3.根据权利要求2所述的一种基于双目视觉的无人机自主障碍物检测系统，其特征在于：所述嵌入式处理器ARM模块通过USB接口与两路机载摄像机相连接，通过AXI接口与现场可编程门阵列FPGA模块进行信息交互。
4.根据权利要求2所述的一种基于双目视觉的无人机自主障碍物检测系统，其特征在于：所述外部IO单元包括SPI、IIC、CAN、UART、GPIO、SDIO、USB及GigE接口。
5.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉的无人机自主障碍物检测系统，其特征在于：其他传感器模块包含惯性测量单元IMU、全球定位系统GPS、磁罗盘及气压计。
6.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉的无人机自主障碍物检测系统，其特征在于：所述飞行控制系统包括数据融合模块、飞行控制器及数据传输模块，所述数据融合模块与双目视觉系统、其他传感器模块相连接，数据融合模块还与飞行控制器的输入端相连接，飞行控制器的输出端与数据传输模块相连接，数据传输模块与无人机进行数据传输。
7.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉的无人机自主障碍物检测系统，其特征在于：所述双目视觉系统、其他传感器模块与飞行控制系统之间采用CAN总线的方式进行通信。
8.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉的无人机自主障碍物检测系统，其特征在于：所述机载摄像机为高速摄像机。
9.根据权利要求1至8任一项所述的一种基于双目视觉的无人机自主障碍物检测系统，其特征在于：所述系统还包括遥控器和地面站，所述遥控器、地面站与飞行控制系统及无人机之间以无线链路的方式进行通信。
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