CN212135234U - 一种用于输电线路巡检无人机的飞行辅助装置 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种用于输电线路巡检无人机的飞行辅助装置，包括：视觉模块，其在接收到拍照指令后，对无人机正前方视野区域进行拍照，得到表征当前视野内各障碍物轮廓的深度图像；雷达模块，其当前区域进行测距扫描，得到各障碍物定位信息；障碍物获取模块，其接收各障碍物定位信息，在确定出无人机前方预设的安全距离范围内出现障碍物时，生成拍照指令，并将各障碍物定位信息和深度图像进行匹配，生成障碍物三维模型。本实用新型通过毫米波雷达和单目视觉深度相机进行组合，及时、有效的避开近距离环境中的障碍物，降低了现有算法的复杂度，提升了输电线路精细化的实时性巡检效率。

Description

一种用于输电线路巡检无人机的飞行辅助装置

技术领域

本实用新型涉及输电线路巡检技术领域，具体地说，是涉及一种用于输电线路巡检无人机的飞行辅助装置。

背景技术

现有采用视觉跟踪、避障算法相结合的方式，实现输电线路巡检任务、以及障碍物的定位和识别任务，通过避障算法模型的约束保障了无人机在一定的安全距离跟随电力线进行飞行，同时，针对无人机与障碍物在安全距离外的情况下自动躲避障碍，从而能够在无人机输电线路巡检时，自主完成无人机巡检任务。

现有技术存在如下客观缺陷：(1)没有针对输电线路检测行业的成熟的自主飞行方案：目前的无人机避障、自主飞行等技术基本都是针对日常的输电线路巡检，没有任何针对输电线路无人机精细化巡检的自主飞行方案；(2)由于工作内容周期性强、安全要求高，但现有技术无法达到：针对输电线路无人机的精细化巡检工作每次的工作内容基本是周期性的重复，工作内容变化较小，但是对整个工作环节的精细度和安全性要求很高。由此，目前无论是人工手动巡检操作，还是依赖无人机的自主飞行功能进行的巡检操作，自主巡检的效果和安全性都无法达到输电线路精细巡检的要求。

基于现有输电线路巡检无人机中基于智能检测设备的输电线路障碍物识别模块，若要实现实时性的障碍物检测识别，对算法的计算复杂度要求极高，目前的智能计算设备的算力普遍不高，而智能识别算法往往需要较大的算法模型，这就对算法和智能检测设备之间做出选择和权衡。为此，现有技术急需一种新的从组成结构上进行改进的飞行辅助装置，来对输电线检测无人机在执行输电巡检任务时，能够对近距离的障碍物进行紧急避障任务，以满足当前避障任务的实时性需求。

实用新型内容

为了解决上述技术问题，本实用新型提供了一种用于输电线路巡检无人机的飞行辅助装置，包括：视觉模块，其在接收到拍照指令后，对无人机正前方视野区域进行拍照，得到表征当前视野内各障碍物轮廓的深度图像；雷达模块，其对所述无人机正前方视野区域进行测距扫描，得到各障碍物定位信息；障碍物获取模块，其接收所述各障碍物定位信息，在确定出无人机前方预设的安全距离范围内出现障碍物时，生成所述拍照指令，以及将所述各障碍物定位信息和所述深度图像进行匹配，生成当前视野下的障碍物三维模型，以由飞行控制模块利用该模型进行飞行辅助控制来躲避当前视野下的障碍物。

优选地，所述雷达模块包括：雷达测距仪，其发射并接收电磁波信号，以及输出表征当前视野内实时对应的扫描点定位信息的差拍信号；测距信号传输器，其接收所述差拍信号，基于此，生成所述各障碍物定位信息并将该信息传输至所述障碍物获取模块。

优选地，所述雷达测距仪采用毫米波雷达设备。

优选地，所述测距信号传输器采用具有模数转换功能的单片机芯片。

优选地，所述雷达测距仪通过支座安装于无人机的正上方。

优选地，所述视觉模块采用单目视觉相机。

优选地，所述单目视觉相机安装于无人机的左臂上。

优选地，所述障碍物获取模块，其进一步检测所述各障碍物定位信息，将该信息中距离无人机最近点的距离数据与所述安全距离进行对比，若小于或等于，则生成所述拍照指令。

优选地，所述装置还包括：遥控接收模块，其接收来自无人机遥控器的遥控信号；所述障碍物获取模块，其进一步在生成所述障碍物三维模型后，接收所述遥控信号，以将所述障碍物三维模型和所述遥控信号，同时发送至所述飞行控制模块。

优选地，所述障碍物获取模块，其将所述障碍物三维模型转换为相应的二维平面图，以将所述二维平面图转发至所述飞行控制模块。

与现有技术相比，上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果：

本实用新型提出了一种用于输电线路巡检无人机的飞行辅助装置，该装置通过毫米波雷达和单目视觉深度相机进行组合，构成飞行辅助装置，使得拥有自主飞行辅助系统的无人机，不仅可以在低空区域平稳的飞行，而且能够在人工无法干预的情况下有效的避开近距离环境中的障碍物，这对减少无人机发生炸机事故具有十分重要的意义。另外，本实用新型所提出的飞行辅助装置相较于当前单纯依靠毫米波雷达避障，通过将毫米波雷达回波测距、视觉模块图像识别算法进行融合的技术方案，大幅度提高了系统障碍物识别的能力、降低了现有算法的复杂度，提升了输电线路精细化的实时性巡检效率。此外，本实用新型采用更先进的避障策略，根据毫米波雷达模块和视觉模块融合处理后确定的障碍物在空间中的分布情况(障碍物三维模型)，寻找障碍物之间的空隙进行障碍物的躲避，障碍物躲避后，能够按照原始航线飞行，从而自动返回规划路线，继续进行输电线路精细化巡检任务。

本实用新型的其他优点、目标，和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本实用新型的实践中得到教导。本实用新型的目标和其他优点可以通过下面的说明书，权利要求书，以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本实用新型的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本实用新型的实施例共同用于解释本实用新型，并不构成对本实用新型的限制。在附图中：

图1为本申请实施例的用于输电线路巡检无人机的飞行辅助装置的结构示意图。

图2(a)为本申请实施例的用于输电线路巡检无人机的飞行辅助装置中视觉模块1的安装位置示意图。

图2(b)为本申请实施例的用于输电线路巡检无人机的飞行辅助装置中雷达模块2的安装位置示意图。

图3为本申请实施例的用于输电线路巡检无人机的飞行辅助装置应用在无人机系统后的工作流程示意图。

具体实施方式

以下将结合附图及实施例来详细说明本实用新型的实施方式，借此对本实用新型如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本实用新型中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本实用新型的保护范围之内。

现有采用视觉跟踪、避障算法相结合的方式，实现输电线路巡检任务、以及障碍物的定位和识别任务，通过避障算法模型的约束保障了无人机在一定的安全距离跟随电力线进行飞行，同时，针对无人机与障碍物在安全距离外的情况下自动躲避障碍，从而能够在无人机输电线路巡检时，自主完成无人机巡检任务。

现有技术存在如下客观缺陷：(1)没有针对输电线路检测行业的成熟的自主飞行方案：目前的无人机避障、自主飞行等技术基本都是针对日常的输电线路巡检，没有任何针对输电线路无人机精细化巡检的自主飞行方案；(2)由于工作内容周期性强、安全要求高，但现有技术无法达到：针对输电线路无人机的精细化巡检工作每次的工作内容基本是周期性的重复，工作内容变化较小，但是对整个工作环节的精细度和安全性要求很高。由此，目前无论是人工手动巡检操作，还是依赖无人机的自主飞行功能进行的巡检操作，自主巡检的效果和安全性都无法达到输电线路精细巡检的要求。具体地，输电线路精细化巡检的关键节点为铁塔，铁塔一般分为直线塔、转角塔、耐张塔、分歧塔、换位塔、终端塔等。每一种塔型均具有不同的空中飞行巡视路径参数，包括：飞机起降位置，塔脚、塔顶悬停位置，相机拍摄角度，照片拍摄数量，每相序导线、地线悬停位置等等。其中，以典型的四回路直线塔为例，具体说明铁塔精细化巡视路径及悬停节点，结合巡视作业的塔形和设备，一共设置了16个悬停位置关键点，无人机按照巡检规划顺序依次悬停作业，不同的悬停位置调整云台相机角度，进行不同设备的巡检拍摄工作。进一步，悬停位置1 线路前进方向右边塔身处，可拍摄塔脚和杆塔线路名牌等设备照片；悬停位置2至7，11 至16可从杆塔左右两侧拍摄导线、防震锤、绝缘子串和金具等设备照片；悬停位置8至 10可拍摄地线、塔头和防震锤等设备照片。

基于现有输电线路巡检无人机中基于智能检测设备的输电线路障碍物识别模块，若要实现实时性的障碍物检测识别，对算法的计算复杂度要求极高，目前的智能计算设备的算力普遍不高，而智能识别算法往往需要较大的算法模型，这就对算法和智能检测设备之间做出选择和权衡。为此，现有技术急需一种新的从组成结构上进行改进的飞行辅助装置，来对输电线检测无人机在执行输电巡检任务时，能够对近距离的障碍物进行紧急避障任务，以满足当前避障任务的实时性需求。

为了解决上述现有技术中的问题，本实用新型提出了一种用于输电线路巡检无人机的飞行辅助装置，该装置包括视觉模块1、雷达模块2和障碍物获取模块3。其中，利用安装于无人机的雷达模块2实时对无人机正前方的各障碍物进行测距扫描；障碍物获取模块3对扫描结果进行检测，在检测到距离无人机的安全距离范围内出现障碍物时，启动安装于无人机的视觉模块1；利用视觉模块1采集无人机正前方视野内表征各障碍物的轮廓形状的深度图像；进一步障碍物获取模块3利用现如今广泛应用于自动驾驶车辆的深度图像与雷达扫描数据的数据融合技术，将当前无人机正前方视野内的各障碍物的定位信息和深度图像信息进行匹配，直接根据匹配结果生成关于当前无人机正前方视野内的各障碍物的三维立体模型。

此后，无人机内用于控制无人机飞行方向及飞行动作的飞行控制模块在接收到当前的三维立体模型后，一方面将其转化为二维平面图，来更新预先构建完成含有已规划好的无人机飞行线路的输电线路平面图，而后，还利用更新后的输电线路平面图、来自无人机遥控器的遥控信号，确定出当前无人机正前方视野范围内的缝隙，以控制无人机朝向该缝隙飞行，从而穿过该缝隙完成针对当前安全距离范围内的紧急避障飞行任务。

这样，本实用新型从采用现有算法以简化运算量、且改进采集设备类型及组成结构的角度，提出了一种用于输电线路巡检无人机的飞行主辅装置，能够辅助无人机在原有已规划好的航线飞行时，及时躲避近距离障碍物。

图1为本申请实施例的用于输电线路巡检无人机的飞行辅助装置的结构示意图。如图 1所示，该装置包括：视觉模块1、雷达模块2和障碍物获取模块3。其中，视觉模块1 用于在接收到(来自下述障碍物获取模块3发送的)拍照指令后，对无人机正前方视野区域进行拍照，得到表征当前视野内各障碍物轮廓的深度图像。优选地，在本实用新型实施例中，视觉模块1采用单目视觉深度相机，该类相机采集到的图像为深度图像，表征了无人机正前方视野区域内各像素点的像素点信息(其中，像素点信息包括当前像素点的像素数据、以及该像素点到无人机的深度距离数据)，从而从整体程度上来讲当前深度图像能够表征当前无人机正前方视野内各个障碍物的立体轮廓信息。

图2(a)为本申请实施例的用于输电线路巡检无人机的飞行辅助装置中视觉模块1和的安装位置示意图。如图2(a)所示，图2(a)中的方框示出了视觉模块1的安装位置，具体地，视觉模块1安装在无人机的左臂处。视觉模块传感器主要用于测量障碍物在视觉范围内的方位角度，由于输电线路巡检无人机的左臂处可以安装固定云台，视觉模块 1安装在此处可降低由于无人机飞行时带来的拍摄振动、偏移等问题。

雷达模块2用于对无人机正前方视野区域进行测距扫描，得到各障碍物定位信息。在本实用新型实施例中，雷达模块2的测距扫描操作的实施是不受拍照指令限制的，在无人机按照原有飞行计划(例如：原有飞行计划优选为无人机内的飞行控制模块获取到的已规划好的自主飞行线路)进行输电线路巡检飞行时，雷达模块2都会实时的对无人机正前方视野区域进行测距扫描。通常，雷达模块2进行扫描时都相对于测距仪本身来说具有一定的扫描角度范围，测距仪在对已设定好的扫描角度范围进行测距扫描时，每完成一次(针对扫描角度范围内所有扫描点的)扫描，便能够得到针对当前无人机视野范围内所有扫描点距离无人机的定位信息，以完成一个扫描周期的测距扫描任务，从而从整体程度上来讲上述各障碍物定位信息能够表征当前无人机正前方视野内各个障碍物的定位信息。其中，定位信息中包括：扫描点定位数据、以及该扫描点距离无人机的距离数据。

更进一步地说，上述雷达模块2包括：雷达测距仪201和测距信号传输器202。其中，雷达测距仪201用于发射并接收电磁波信号，基于此，将发射及接收到的电磁波信号转换成电信号，从而输出表征当前无人机前方视野范围内实时扫描到某一扫描点时对应的定位信息的差拍信号。优选地，在本实用新型实施例中，参考图2(b)，雷达测距仪201采用毫米波雷达设备。进一步，图2(b)为本申请实施例的用于输电线路巡检无人机的飞行辅助装置中雷达模块2的安装位置示意图。如图2(b)所示，图2(b)中的方框示出了雷达测距仪201的位置，具体地，该毫米波雷达设备通过支座安装于无人机的正上方。毫米波雷达工作时，需通过发射和接受毫米波信号来探测前方范围内障碍物，安装在无人机的正上方，有利于接收信号的反馈。

测距信号传输器202用于实时接收差拍信号，基于此，生成上述各障碍物定位信息，并将该信息传输至下述障碍物获取模块3。具体地，在本实用新型实施例中，测距信号传输器202采用具有模数转换功能的单片机芯片。进一步，该传输器202用于将当前扫描周期内扫描到的各扫描点的差拍信号转换成相应扫描点的定位信息，而后，将各个扫描点的定位信息进行整合，生成针对当前无人机前方视野范围内的各个障碍物的定位信息。

需要说明的是，上述视觉模块1从采集深度图像到生成表征当前无人机正前方视野内各个障碍物立体轮廓信息的深度图像数据的第一过程、以及雷达模块2从采集到当前扫描周期内各个扫描点的差拍信号到生成针对当前无人机前方视野范围内的各个障碍物的定位信息的第二过程，所涉及到的采集信号处理过程都是非常成熟的技术过程，并广泛应用于自动驾驶领域、图像处理技术领域、雷达信号处理技术领域等。

障碍物获取模块3用于接收所述各障碍物定位信息，在确定出无人机前方预设的安全距离范围内出现障碍物时，生成上述拍照指令，以及将从雷达模块2获取到的各障碍物定位信息和从视觉模块1获取到的深度图像进行匹配，生成当前视野下的障碍物三维模型，从而由飞行控制模块利用该模型进行飞行辅助控制来躲避当前视野下的障碍物。需要说明的是，本实用新型实施例中所述的飞行控制模块，是现有无人机已经具有的模块，主要用于控制无人机按照已经规划好的精细化巡检计划(即上述原有飞行计划，包含有已规划好的自主飞行线路)进行输电线路巡检飞行，需要实时向飞行执行装置内的各类用于驱动无人机飞行速度和方向的电机设备发送飞行控制信号，以维持无人机按照精细化巡检计划进行飞行。

具体地，障碍物获取模块3包括：定位信息检测单元301、匹配单元302、障碍物模型生成单元303和结果输出单元304。其中，定位信息检测单元301用于检测从雷达模块 2接收到的针对当前扫描周期的各障碍物定位信息，得到该信息中各扫描点的定位信息，基于此，将这些信息中距离无人机最近的扫描点对应的距离数据与预设的安全距离进行对比。进一步，若上述最近点距离数据小于或等于安全距离，则表明在当前安全距离范围内出现障碍物，此时，需要生成拍照指令，以在上述视觉模块1接收到该指令后激活，执行针对当前无人机前方视野范围进行深度图像采集操作，从而获得相应的深度图像。需要说明的是，上述安全距离是评价无人机近距离范围内是否出现障碍物的预设标准距离，从而为无人机完成近距离紧急避障任务提供相应的评价数据依据。

另外，定位信息检测单元301还用于若检测到上述最近点距离数据大于安全距离，则表明在当前安全距离范围内未出现障碍物，此时，无需激活视觉模块1，也无需执行紧急避障任务，继续由飞行控制模块按照原有精细化巡检计划飞行即可。需要说明的是，在常规程序设计领域中，数据的对比过程早已是非常成熟的程序设计技术，并广泛应用于各类工业化控制技术等各领域。

进一步，匹配单元302用于将接收到的关于当前无人机正前方视野区域内的表征各障碍物轮廓信息的深度图像、与各障碍物定位信息按照各障碍物位置进行匹配融合处理，也就是将各个相同位置处的像素点和扫描点，所对应的定位信息和像素点信息进行匹配，得到关于当前无人机正前方视野区域内各个位置点的定位信息及像素点信息，即各个位置点对应的融合信息(匹配融合结果)。这样，从整体程度上来讲上述匹配融合结果在一定程度上能够表征当前无人机正前方视野内各个障碍物的位置、形态轮廓等信息。需要说明的是，上述将雷达数据与深度图像数据进行目标匹配或数据融合的技术，早以是非常成熟的程序设计技术，并广泛应用于自动驾驶车辆等各领域中。

进一步，障碍物模型生成单元303用于根据匹配单元302生成的匹配融合结果，利用基于深度图像数据构建三维点云立体模型技术，生成关于当前无人机正前方视野范围下的障碍物三维模型。需要说明的是，上述基于深度图像数据构建三维点云立体模型技术，早以是非常成熟的程序设计技术，并广泛应用于自动驾驶车辆、图像处理技术等各领域中。

另外，如图1所示，本实用新型实施例中所述的飞行辅助装置还包括：遥控接收模块 4。遥控接收模块4用于接收来自无人机遥控器端所发送的遥控信号。进一步，结果输出单元304用于在获取到上述障碍物三维模型后，接收来自遥控接收模块4的遥控信号，并将当前生成的障碍物三维模型、以及在观测到当前无人机正前方视野时所同步采集到的遥控信号，同时发送至飞行控制模块。此时，飞行控制模块利用当前接收到的障碍物三维模型后，结合原有精细化巡检计划中所包含的预先构建的输电线路平面图，确定当前无人机正前方视野的孔隙，生成用于穿过这一孔隙的飞行控制信号，以在飞行辅助装置的辅助下控制当前无人机完成飞行避障任务。这样，在完成当前飞行避障任务后返回至原始飞行航线继续进行利用上述雷达模块2实时监测无人机前方视野范围内的各障碍物距离。由此，输电线路巡检无人机在飞行辅助装置的辅助下，完成了基于原有精细化巡检任务的近距离及时避障任务，从而利用装置内的视觉模块1和雷达模块2的相互配合，对原有巡检任务进行进一步的精细化优化。

其中，在本实用新型实施例中，上述遥控接收模块4采用无人机本体自带的用于无人机的遥控信号接收器，无需另外加装。

进一步，上述结果输出单元304还用于将当前获取到的关于当前无人机正前方视野区域的障碍物三维模型转换为相应的二维平面图，并将当前二维平面图转发至飞行控制模块。此时，飞行控制模块利用当前接收到的二维平面图来更新预先构建的输电线路平面图，基于此，确定当前无人机正前方视野的孔隙，生成用于穿过孔隙的飞行控制信号，以在飞行辅助装置的辅助下控制当前无人机完成飞行避障任务。

图3为本申请实施例的用于输电线路巡检无人机的飞行辅助装置应用在无人机系统后的工作流程示意图。下面结合图1、图2(a)、图2(b)和图3，对本实用新型实施例所述的工作流程进行说明。无人机的输电线路精细化巡检任务，可以设为在两个指定的开始点(自主飞行线路起点)和终止点(自主飞行线路终点)之间飞行，无人机要想从开始点飞向终止点过程中能够在巡检线路飞行时执行自主避开飞行中的障碍物任务，一般的，需要将精细化飞行任务可以分解成按照一定顺序排列的有限次的原始航线中相邻两个关键点之间的定点飞行子任务。其中，原始航线中具有多个按照飞行线路方向排列的关键点。

参考图3，在无人机输电线路精细化巡检之前，无人机系统需要先做初始化工作；初始化完毕后进入自主飞行状态，使得无人机按照原有巡检线路飞行；在自主飞行过程中(在依次执行相应的定点飞行子任务)时，通过毫米波雷达不断的向飞行正前方发射和接收毫米波信号，利用测距信号传输器确定无人机飞行正前方的各障碍物距离；障碍物获取模块检测无人机飞行正前方的最近点距离，在最近距离大于安全距离时，无人机自主飞行辅助系统不采取操作干预飞行，如果探测到无人机与障碍物之间的最近距离小于或等于安全距离时，则启动深度相机同步工作；将深度相机采集到的深度图像与雷达设备采集到的雷达数据进行匹配融合处理，确定无人机飞行正前方障碍物分布情况，并生成障碍物三维模型；由飞行控制模块，选择空隙控制无人机穿过障碍物，完成一次避障飞行任务；毫米波雷达继续探测无人机飞行正前方的障碍物，实现无人机沿着指定的输电线路巡检路飞行的任务。

本实用新型提出了一种用于输电线路巡检无人机的飞行辅助装置，该装置通过毫米波雷达和单目视觉深度相机进行组合，构成飞行辅助装置，使得拥有自主飞行辅助系统的无人机，不仅可以在低空区域平稳的飞行，而且能够在人工无法干预的情况下有效的避开近距离环境中的障碍物，这对减少无人机发生炸机事故具有十分重要的意义。另外，本实用新型所提出的飞行辅助装置相较于当前单纯依靠毫米波雷达避障，通过将毫米波雷达回波测距、视觉模块图像识别算法进行融合的技术方案，大幅度提高了系统障碍物识别的能力、降低了现有算法的复杂度，提升了输电线路精细化的实时性巡检效率。此外，本实用新型采用更先进的避障策略，根据毫米波雷达模块和视觉模块融合处理后确定的障碍物在空间中的分布情况(障碍物三维模型)，寻找障碍物之间的空隙进行障碍物的躲避，障碍物躲避后，能够按照原始航线飞行，从而自动返回规划路线，继续进行输电线路精细化巡检任务。

以上所述，仅为本实用新型较佳的具体实施方式，但本实用新型的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人员在本实用新型所揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本实用新型的保护范围之内。因此，本实用新型的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种用于输电线路巡检无人机的飞行辅助装置，其特征在于，包括：

视觉模块，其在接收到拍照指令后，对无人机正前方视野区域进行拍照，得到表征当前视野内各障碍物轮廓的深度图像；

雷达模块，其对所述无人机正前方视野区域进行测距扫描，得到各障碍物定位信息；

障碍物获取模块，其接收所述各障碍物定位信息，在确定出无人机前方预设的安全距离范围内出现障碍物时，生成所述拍照指令，以及将所述各障碍物定位信息和所述深度图像进行匹配，生成当前视野下的障碍物三维模型，以由飞行控制模块利用该模型进行飞行辅助控制来躲避当前视野下的障碍物。

2.根据权利要求1所述的飞行辅助装置，其特征在于，所述雷达模块包括：

雷达测距仪，其发射并接收电磁波信号，以及输出表征当前视野内实时对应的扫描点定位信息的差拍信号；

测距信号传输器，其接收所述差拍信号，基于此，生成所述各障碍物定位信息并将该信息传输至所述障碍物获取模块。

3.根据权利要求2所述的飞行辅助装置，其特征在于，所述雷达测距仪采用毫米波雷达设备。

4.根据权利要求2所述的飞行辅助装置，其特征在于，所述测距信号传输器采用具有模数转换功能的单片机芯片。

5.根据权利要求3所述的飞行辅助装置，其特征在于，所述雷达测距仪通过支座安装于无人机的正上方。

6.根据权利要求1～5中任一项所述的飞行辅助装置，其特征在于，所述视觉模块采用单目视觉相机。

7.根据权利要求6所述的飞行辅助装置，其特征在于，所述单目视觉相机安装于无人机的左臂上。

8.根据权利要求7所述的飞行辅助装置，其特征在于，

所述障碍物获取模块，其进一步检测所述各障碍物定位信息，将该信息中距离无人机最近点的距离数据与所述安全距离进行对比，若小于或等于，则生成所述拍照指令。

9.根据权利要求6所述的飞行辅助装置，其特征在于，所述装置还包括：

遥控接收模块，其接收来自无人机遥控器的遥控信号；

所述障碍物获取模块，其进一步在生成所述障碍物三维模型后，接收所述遥控信号，以将所述障碍物三维模型和所述遥控信号，同时发送至所述飞行控制模块。

10.根据权利要求9所述的飞行辅助装置，其特征在于，

所述障碍物获取模块，其将所述障碍物三维模型转换为相应的二维平面图，以将所述二维平面图转发至所述飞行控制模块。

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