[发明专利]一种无人机避障方法及系统

摘要

本发明公开了一种无人机避障方法及系统，其中，毫米波雷达探测到前方有障碍物后，无人机利用前置摄像头拍摄障碍物的视频图像；根据障碍物的视频图像分析出障碍物的类型，根据障碍物的视频图像和毫米波雷达的探测结果综合分析出障碍物形状、障碍物距离无人机的距离；根据障碍物形状、障碍物距离无人机的距离构建栅格地图，利用A‑Star算法在栅格地图上规划飞行路径，根据安全半径调整飞行路径；无人机按照飞行路径飞行，对障碍物进行避让或者穿越。有益效果：利用前置摄像头、毫米波雷达获取障碍物形状、障碍物的类型、障碍物距离无人机的距离，对障碍物的探测更加准确、全面，无人机避障的准确度高，无人机可实现自动避障，避障智能化程度高。

主权项

1.一种无人机避障方法，其特征在于，包括：S1、毫米波雷达探测到前方有障碍物后，无人机利用前置摄像头拍摄障碍物的视频图像；S2、根据所述障碍物的视频图像分析出障碍物的类型，根据障碍物的视频图像和毫米波雷达的探测结果综合分析出障碍物形状、障碍物距离无人机的距离；S3、根据所述障碍物形状、障碍物距离无人机的距离构建包含障碍物深度信息的栅格地图，利用A‑Star算法在所述栅格地图上规划飞行路径，从规划的飞行路径中选取若干路径点，分别计算选取的所述路径点与周围障碍物的最短距离；S4、根据障碍物的类型选取安全半径，检验选取的所有路径点与周围障碍物的最短距离是否小于所述安全半径，如果选取的路径点与周围障碍物的最短距离小于所述安全半径，则通过wall‑following算法调大该路径点和周围障碍物的最短距离；S5、无人机按照调整后的飞行路径进行飞行；其中，步骤S2中根据障碍物的视频图像分析出障碍物的类型的步骤为：将所述障碍物的视频图像进行预处理，提取出视频图像中障碍物的图像特征，所述图像特征包括障碍物的图像轮廓特征及图像HSV颜色特征；预先存储有图像轮廓特征库，所述图像轮廓特征库中图像轮廓特征和障碍物类型建立映射关系，将图像轮廓特征和图像轮廓特征库进行匹配，获取第一类型；预先存储有图像HSV颜色特征库，所述图像HSV颜色特征库中图像HSV颜色特征和障碍物类型建立映射关系，将图像HSV颜色特征和图像HSV颜色特征库进行匹配，获取第二类型；第一类型和第二类型的交集为分析出的障碍物的类型；当出现障碍物，无人机需要穿越障碍物，计算穿越的障碍物的缝隙的长、宽、高及缝隙的面积，在规划穿越路径时，需要使用到障碍物形状，将障碍物形状和无人机形状进行对比，以规划合适的路径让无人机能够安全通过障碍物而不发生碰撞。