[发明专利]一种自动导航方法及装置

说明书

本发明公开了一种自动导航方法及装置，通过获取多目摄像系统拍摄的当前地理位置的场景视频；根据场景视频，计算多目摄像系统中相机的空间位置和姿态信息；对相同相机时间连续的两帧图像进行时间相关立体匹配，生成第一环境物体深度图；对不同相机相同时间的两帧图像进行空间相关立体匹配，生成第二环境物体深度图；根据第一环境物体深度图以及第二环境物体深度图，构建局部障碍物地图；将局部障碍物地图映射到安全距离空间，确定从当前位置到预设目的地的安全路径。本申请有效解决了传统深度算法视角和运动的限制，能够进行自身位置定位、感知障碍物、自动生成安全路径，定位精度高、安全路径优，可应用于机器人或娱乐无人机等移动平台中。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，特别是涉及一种自动导航方法及装置。

背景技术

随着无人机、机器人、无人驾驶车辆等产品技术飞速发展，对导航系统和方法的需求也大幅度提高。自动导航是指运动体按照预先给定的任务命令，根据已知的地图信息做出全局路径规划，并在行进过程中，不断感知周围的局部环境信息，做出各种决策，随时调整自身的姿态与位置，引导自身安全运动，直至目标位置。现有的自动导航方法或系统，主要有基于定位和循迹技术两种方式。定位的自动导航方式相对更为智能化，并且研究上市场上也应用颇多，常见的有GPS、超声波、红外、视觉等技术。

目前，无人机等产品主要使用全球自动定位系统(GPS)和惯性导航系统(IMU)实现导航定位。GPS的估计精度直接取决于参与定位的卫星的数量以及接收设备接收到的信号的质量，同时还受电台的影响。此外，相邻设备的无线电频率干扰或信道堵塞都可能导致位置估计的不可靠。在无法使用或获得有效GPG信号的时候，无人机的导航智能依靠惯性导航系统(IMU)，而高精度的惯性导航系统依靠于高精度的传感器，这一方面增加了成本，另一方面增加了无人机等设备的载荷。这些问题都是普遍存在且难以解决的问题。

超声波和红外导航定位技术有分辨率高的优点，但是这些技术对发射设备和接收设备的要求比较高，设备成本高，同时增加了无人机等产品的载重。

而视觉传感器具有重量轻、功耗小、探测距离远、分辨率高的优点，因此，视觉导航系统和方法有很大的应用市场，是本领域技术人员值的研究和探索的课题。

发明内容

本发明的目的是提供一种自动导航方法及装置，能够基于视觉实现定位自身位置、感知障碍物的功能，定位精度高，实用性强。

为解决上述技术问题，本发明提供一种自动导航方法，包括：

获取多目摄像系统拍摄的当前地理位置的场景视频；

根据所述场景视频，计算所述多目摄像系统中相机的空间位置和姿态信息；

对相同相机时间连续的两帧图像进行时间相关立体匹配，生成第一环境物体深度图；

对不同相机相同时间的两帧图像进行空间相关立体匹配，生成第二环境物体深度图；

根据所述第一环境物体深度图以及所述第二环境物体深度图，构建局部障碍物地图；

将所述局部障碍物地图映射到安全距离空间，确定从当前位置到预设目的地的安全路径。

可选地，所述计算所述多目摄像系统中相机的空间位置和姿态信息包括：

采用直线法对同一摄像机时间连续的相邻两帧图像进行对齐；

提取图像中的哈里斯角点，进行特征点匹配；

将相机拍摄的图像投影到相邻帧图像中，得到对应的重投影图像；

对图像光学残差进行优化，计算相机的空间位置和姿态信息。

可选地，所述对相同相机时间连续的两帧图像进行时间相关立体匹配，生成第一环境物体深度图包括：