[发明专利]一种基于环视相机的智能视觉导航系统

说明书

本发明公开了一种基于环视相机的智能视觉导航系统，包括：环视相机模块(1)、超声波模块(2)、图像匹配拼接模块(3)、障碍物与目标识别模块(4)、三维地图建模模块(5)、视觉信息与超声波信息融合避障模块(6)、全景相机(7)与移动计算平台(8)。全景相机(7)集成环视相机模块(1)、超声波模块(2)、图像匹配拼接模块(3)实现图像拼接与目标测距；移动计算平台(8)集成障碍物与目标识别模块(4)、三维地图建模模块(5)和视觉信息与超声波信息融合避障模块(6)实现目标识别、地图构建与路径规划。本发明利用环视相机实现静止状态360度成像与高精度目标识别，并融合超声波测距信息，有利于实现路径选择和避障。

技术领域

本发明涉及一种智能视觉导航系统，特别是一种基于环视相机的智能视觉导航系统。

背景技术

多年来，国际和国内都有大量的科技工作者致力于视觉导航方面的研究开发工作，因而对许多问题的认识和求解都取得了长足的发展。在视觉导航方式中，目前国内外应用最多的还是采用在移动平台上安装摄像头的基于局部的导航方式，例如，利用车载摄像机和较少传感器通过识别路标进行导航、利用车载摄像机和超声波传感器研究视觉导航系统的避障问题、利用车载摄像机进行三维建模导航等。主要有两种系统，一种是利用普通摄像头和超声波测距结合的导航系统；另外一种是利用全景相机的视觉导航系统。前者利用普通摄像头采集移动平台行驶前方的图像，然后对图像进行道路检测，障碍物跟踪，并结合分布在移动平台四周的超声波测距信息完成避障。由于普通摄像头只有几十度的视野范围，为了获取更大视野范围，只能采用旋转云台进行环扫，即便这样，仍然会有较大的视觉死区，且摄像头旋转速度慢，目标定位困难。此外，超声波测距分布在移动平台四周，需要配置额外的总线管理和控制系统，增加了系统的复杂度。另外一种全景相机方案利用特殊制造的光学镜头，在静止状态获取360度环视图像，但是光学结构设计工艺复杂、精度要求高、成本较高，且成像分辨率低、畸变严重、帧率低，在移动平台快速运动过程中难以满足实时检测道路与导航的需求。虽然全景相机能够集成一些几何校正算法来解决畸变问题，但是与普通摄像头相比，畸变依然很大，不利于道路检测与障碍物识别。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于环视相机的智能视觉导航系统，解决基于摄像头导航系统中360度视场与畸变率矛盾以及由于畸变导致的道路检测与障碍识别困难问题。

一种基于环视相机的智能视觉导航系统，包括：环视相机模块、超声波模块、图像匹配拼接模块、障碍物与目标识别模块、三维地图建模模块、视觉信息与超声波信息融合避障模块、全景相机和移动计算平台。其中，环视相机模块、超声波模块、图像匹配拼接模块运行在全景相机上，障碍物与目标识别模块、三维地图建模模块和视觉信息与超声波信息融合避障模块运行在移动计算平台上。全景相机与移动计算平台之间通过网线连接完成信息传递。

环视相机模块的功能为：实时采集移动平台周围360度范围内的图像数据。

超声波模块的功能为：实时采集移动平台到周围障碍物的距离。

图像匹配拼接模块的功能为：利用图像拼接算法实现图像的拼接，并将拼接后的图像按照前180度和后180度展开成两幅条带的画面，分别称为前视图像和后视图像。图像拼接算法包括：基于SIFT的图像拼接算法、基于Harris的图像拼接算法和基于FAST角点的图像拼接算法。

障碍物与目标识别模块的功能为：利用目标识别算法实现特定目标的识别，为运动平台提供运动方向，使运动平台朝特定目标行进，障碍物的识别主要依靠图像分割与超声波测距信息。目标识别算法包括：基于CNN的目标识别算法、基于SVM的目标识别算法和基于RNN的目标识别算法。

三维地图建模模块的功能为：以运动平台的初始位置为起点，通过采集运动平台的运行方向与速度，根据障碍物与目标识别结果结合超声波测距信息建立其周围环境的三维地图。