[发明专利]标识透明和/或镜平面候选对象的计算机实现方法和使用其的UAV

说明书

本公开涉及标识透明和/或镜平面候选对象的计算机实现方法和使用其的UAV，尤其涉及一种根据由发射测距光脉冲的激光扫描器对环境进行扫描而得到的测量数据来标识透明和/或镜面反射平面候选对象的计算机实现方法。

技术领域

本发明涉及一种根据由发射测距光脉冲的激光扫描器对环境进行扫描而得到的测量数据来标识透明或镜面反射平面候选对象的计算机实现方法。本发明还涉及一种使用该方法来支持其自主导航功能的无人机(UAV)。

背景技术

在许多应用中使用激光扫描器来通过捕获点云将环境数字化。在许多应用中，这是通过使用具有由至少一个测距光脉冲形成的测距光束的激光测距单元(激光测距仪、激光雷达、LIDAR)来完成的。测距光束被移动和/或偏转以对环境进行扫描，例如利用绕两个扫描轴移动和/或偏转测距光束的光束指向单元。由此，可以测量环境的点。测量通常涉及通过测量到点的距离和方向来测量该点的坐标，但也可以涉及测量点相关强度或其他点相关测量参数。基于记录的坐标数据、距离数据、方向数据、强度数据等确定的测量点(例如，坐标、距离、方向、强度等)可以以包括测量点(例如，坐标、距离、方向、强度等和/或坐标数据、距离数据、方向数据、强度数据等)的点云的形式存储。

例如在WO 2013/113759、US 2014/063489、EP 1 890 168等中公开了示例性激光扫描器。

与对环境进行激光扫描相关的一个问题是，并非所有表面/平面都可以同样良好地测量。激光扫描器(特别是红外激光扫描器)通常在测量透明和/或反射/镜面反射表面/平面时存在问题。通常，这些种类的表面/平面本身不会被检测到，而是测量光束会在该表面/平面上被反射或穿过该表面/平面，这会导致错误的距离测量结果和点云中的错误的测量点。这些错误的测量点通常需要被去除，这主要是人工完成的，例如通过手动管理捕获的点云。最近，有人建议(至少部分地)通过复杂和计算量大的后处理算法来帮助人工去除错误的测量点。

在地形LiDAR的不同技术领域中，如EP 1 832 897或EP 3 438 699中所公开的，测量环境的地形点。其中，建议使用捕获的返回信号波形，而不是单个离散反射数据，以在点云的后处理期间从地面辨别植被。这种地形LiDAR设备通常沿着远离地面的计划路径飞行，同时测量光束沿着基本上与路径正交的线旋转。

波形捕获提供了附加信息，但仍然带来并留下模糊性，因为可以以许多不同方式解释波形。为了可靠地解释波形，通常至少需要对预期的地形有一些预先了解。

因此，一个目的是通过实现对反射/镜面反射和/或透明表面/平面的改善标识，通过实现可能存在反射/镜面反射和/或透明表面/平面的平面候选对象的标识来改善激光扫描应用。

另一目的是改善与从移动的载具(特别是从诸如无人机(UAV)或无人驾驶地面车辆(UGV)的无人驾驶载具)对环境进行扫描有关的激光扫描应用，在这些应用中，激光扫描器在扫描期间相对于被扫描的环境移动。

对反射/镜面反射和/或透明表面/平面的改善标识可以例如支持并由此改善UAV的防撞系统，因为可以避免与环境中的玻璃窗、店面或其他透明或反射/镜面反射表面/平面的碰撞。这对于例如用于测量或检查建筑物以辅助激光扫描的无人机以及对于在具有玻璃和/或反射/镜面反射表面的环境中飞行的通用无人机的导航而言可能很重要。

对反射/镜面反射和/或透明表面/平面的改善标识可以例如实现包括反射/镜面反射和/或透明表面/平面(例如窗户、玻璃门、玻璃墙、镜子等)的建筑物或房间的改善数字化。因此，该改善涉及实现反射/镜面反射和/或透明表面/平面的正确表示/测量。

发明内容