[发明专利]移动轨迹规划的方法及装置有效
申请号: | 201710763234.5 | 申请日: | 2017-08-30 |
公开(公告)号: | CN109426277B | 公开(公告)日: | 2022-11-08 |
发明(设计)人: | 叶培楚;刘鹏 | 申请(专利权)人: | 广州极飞科技股份有限公司 |
主分类号: | G05D1/12 | 分类号: | G05D1/12 |
代理公司: | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人: | 莎日娜 |
地址: | 510000 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 移动 轨迹 规划 方法 装置 | ||
本发明实施例提供了一种移动轨迹规划的方法及装置,其中所述方法包括:获取目标图像数据;提取所述目标图像数据中的所有直线;分别计算所述直线的倾斜角,并将倾斜角位于预设倾斜阈值范围内的直线确定为线状障碍物;基于所述线状障碍物实时规划移动物体的移动轨迹,以使得所述移动物体在移动过程中避开所述线状障碍物。本发明实施例可以准确识别线状障碍物,使得移动物体在移动过程中避开线状障碍物,防止移动物体撞到线状障碍物或者进入线状障碍物的夹角区域造成损坏。
技术领域
本发明涉及图片处理技术领域,特别是涉及一种移动轨迹规划的方法、一种移动轨迹规划的装置、一种移动物体以及一种计算机可读存储介质。
背景技术
无人驾驶飞机简称无人机(Unmanned Aerial Vehicle,简称UAV),是一种不载人飞机。无人机的用途广泛,经常被应用于植保、城市管理、地质、气象、电力、抢险救灾、视频拍摄等行业。
无人机在作业时,无论是测绘还是植保,在工作期间需要避障。但是在实际作业时,田里会出现大量的斜拉线,树枝等线状障碍物,由于线状障碍物具有目标不明显、细且长的特点,在实际作业时往往难以识别,不利于无人机的避障处理,比如斜拉线与电线杆是成一定角度的,若无人机不小心进入该夹角区域内容易造成损坏。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种移动轨迹规划的方法和相应的一种移动轨迹规划的装置、一种移动物体以及一种计算机可读存储介质。
为了解决上述问题,本发明实施例公开了一种移动轨迹规划的方法,所述方法包括:
获取目标图像数据;
提取所述目标图像数据中的所有直线;
分别计算所述直线的倾斜角,并将倾斜角位于预设倾斜阈值范围内的直线确定为线状障碍物;
基于所述线状障碍物实时规划移动物体的移动轨迹,以使得所述移动物体在移动过程中避开所述线状障碍物。
优选地,在所述基于所述线状障碍物实时规划移动物体的移动轨迹的步骤之前,还包括:
确定所述线状障碍物的景深信息;
基于所述景深信息,筛选出距离移动物体最近的线状障碍物。
优选地,所述基于所述线状障碍物实时规划移动物体的移动轨迹的步骤包括:
基于所述倾斜角确定所述线状障碍物的形状信息;
基于所述线状障碍物的景深信息确定所述线状障碍物与移动物体之间的距离信息;
基于所述距离信息和所述形状信息实时规划移动物体的移动轨迹。
优选地,所述目标图像数据包括左视图以及右视图,所述获取目标图像数据的步骤包括:
采用预先标定好的双目摄像头对拍摄场景进行拍摄,获得左视图以及右视图。
优选地,在所述获取目标图像数据的步骤之后,还包括:
采用标定参数对所述左视图以及所述右视图进行极线校正。
优选地,所述提取所述目标图像数据中的所有直线的步骤包括:
对所述左视图和右视图中任意一个视图进行边缘检测,获得该视图的边缘的二值化图像;
采用霍夫变换算法,从所述二值化图像中提取直线。
优选地,所述确定所述线状障碍物的景深信息的步骤包括:
将所述左视图与所述右视图进行特征匹配;
基于所述匹配的结果获取视差图;
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