[发明专利]无人机深度信息的确定方法、装置、无人机及存储介质

权利要求书

1.一种无人机深度信息的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

通过目标相机采集图像帧，从所述图像帧中确定多个特征点的坐标信息；

获取单点测距传感器采集到的所述图像帧中的目标点的第一深度信息，所述目标相机和所述单点测距传感器均安装在无人机上，所述目标点为所述图像帧的中心点；

获取所述多个特征点在图像关键帧中的第二深度信息和所述无人机在所述图像帧中的第一位姿信息，所述第一位姿信息用于表示所述无人机在所述图像帧相对于在所述图像关键帧处的相对位置和相对位姿的信息；

对于任一特征点，若所述特征点是所述图像帧中首次观测到的特征点，则将所述目标点的第一深度信息作为所述特征点的第三深度信息；

若所述特征点不是所述图像帧中首次观测到的特征点，则基于所述目标点的第一深度信息和所述第二深度信息，确定所述特征点在所述图像帧中的第四深度信息；基于所述特征点的坐标信息和所述第一位姿信息，对所述特征点在所述图像帧中的第四深度信息进行更新，得到所述特征点的第三深度信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标点的第一深度信息和所述第二深度信息，确定所述特征点在所述图像帧中的第四深度信息，包括：

若所述特征点在所述图像帧中的位置处于所述目标点周围的预设区域内，则将所述目标点的第一深度信息作为所述第四深度信息；

若所述特征点在所述图像帧中的位置未处于所述目标点周围的预设区域内，则将所述第二深度信息作为所述第四深度信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征点的坐标信息和所述第一位姿信息，对所述特征点在所述图像帧中的第四深度信息进行更新，得到所述特征点的第三深度信息，包括：

基于所述特征点的坐标信息确定所述特征点在所述图像帧中的归一化坐标，确定所述归一化坐标对所述第四深度信息的偏导数，将所述偏导数作为观测矩阵；

基于所述观测矩阵对所述第一位姿信息进行修正，得到所述第三深度信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述目标点的第一深度信息和所述第二深度信息，确定所述特征点在所述图像帧中的第四深度信息之后，所述方法还包括：

若所述特征点在所述图像帧中的位置未处于所述目标点周围的预设区域内，则执行所述基于所述特征点的坐标信息和所述第一位姿信息，对所述特征点在所述图像帧中的第四深度信息进行更新，得到所述特征点的第三深度信息的步骤；

若所述特征点在所述图像帧中的位置处于所述目标点周围的预设区域内，则获取所述目标点在多个图像帧中的第一深度方差以及所述图像关键帧中的多个特征点的第二深度方差，所述多个图像帧包括当前采集的所述图像帧；

基于所述第一深度方差、所述第二深度方差、所述第二深度信息对所述第四深度信息进行更新，得到所述第三深度信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于每个特征点的第三深度信息，确定所述图像帧中的多个特征点的第三深度方差；

若所述第三深度方差小于预设方差，则基于所述图像帧中的所述每个特征点的第三深度信息，确定所述无人机的目标位姿信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于每个特征点的第三深度信息，确定所述图像帧中的多个特征点的第三深度方差，包括：

若所述多个特征点均是所述图像帧中首次观测到的特征点，则确定初始深度方差为所述第三深度方差；

若所述多个特征点中存在不是所述图像帧中首次观测到的特征点，则获取所述目标点在多个图像帧中的第一深度方差以及所述图像关键帧中的多个特征点的第二深度方差，基于所述第一深度方差和所述第二深度方差，确定所述第三深度方差，所述多个图像帧包括当前采集的所述图像帧。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述初始深度方差的确定过程，包括：

确定所述多个特征点在所述图像帧中的平均重投影误差，以及所述目标点在所述多个图像帧中的第一深度方差；

将所述平均重投影误差、所述第一深度方差和预设参数的乘积作为所述初始深度方差。