[发明专利]景深避障方法、设备及无人飞行器

说明书

本发明公开一种景深避障方法、设备及无人飞行器。该景深避障方法包括：S1控制摄像装置拍摄指定场景获取第一图像和第二图像，第一图像包括多个第一子图像，第二图像包括多个第二子图像；S2计算第一子图像和相对应的第二子图像的匹配相似度，获取匹配特征点；S3检测第一子图像相对于对应的第二子图像的遮挡点；S4对第一子图像的遮挡点进行恢复；S5获取初始场景深度图；S6利用高斯分布对初始场景深度图进行深度优化，以获取场景深度图；S7滤除场景深度图的噪声；S8依据滤除噪声后的场景深度图，控制无人飞行器避开障碍物。本发明的景深避障方法、设备及无人飞行器，具有在飞行中判断障碍物时芯片运算量小且障碍物判断准确的优点。

技术领域

本发明涉及无人飞行器技术领域，特别是涉及一种景深避障方法、设备及无人飞行器。

背景技术

无人机是一种有动力、可控制、能携带多种任务设备、执行多种任务并能重复使用的飞行器。能够利用无线遥控设备和自身的控制装置进行控制的不载人飞行器，例如无人直升机、无人固定翼机、无人伞翼机等等。该无人机可以用于挂载拍摄装置，用于航拍、测绘、侦查等等。

目前，随着无人机应用越来越普及，常常发生人为操作失误而导致无人机与飞行场所内的障碍物发生碰撞的事故，为此人们越来越关注无人机的避障技术。现有技术中的无人机避障技术大多采用红外传感测距避障、超声波测距避障和视觉避障等技术，其中，红外传感测距避障技术在遇到玻璃或镜面反射时效果很差，超声波测距避障则只是用于距离较近的情况，而且超声波受到环境干扰的可能性很大。在视觉避障方面，对比文件1（CN105787447A）公开一种无人机基于双目视觉的全方位避障的方法及系统。无人机四周均布设有双目摄像装置，并且所述双目摄像装置实时拍摄，其使用至少8个相机，一方面耗电量高，另一方面对处理器芯片的运算能力要求和硬件设施的散热性能要求都相当高。而且，现有技术中采用双目摄像装置时并未考虑遮挡物出现等情况，对障碍物判断未必准确。

发明内容

本发明正是基于以上一个或多个问题，提供一种景深避障方法、设备及无人飞行器，用以解决现有技术中存在的无人飞行器在飞行中判断障碍物时芯片运算量大以及障碍物判断不准确的问题。

本发明提供一种景深避障方法，所述景深避障方法主要包括以下步骤：

S1 控制摄像装置拍摄指定场景获取第一图像和第二图像，所述第一图像包括多个第一子图像，所述第二图像包括多个第二子图像；

S2 计算所述第一子图像和相对应的第二子图像的匹配相似度，获取匹配特征点；

S3 检测所述第一子图像相对于对应的所述第二子图像的遮挡点；

S4 对所述第一子图像的所述遮挡点进行恢复；

S5 获取初始场景深度图；

S6 利用高斯分布对所述初始场景深度图进行深度优化，以获取场景深度图；

S7 滤除所述场景深度图的噪声；

S8 依据滤除噪声后的场景深度图，控制所述无人飞行器避开障碍物。

优选地，所述景深避障方法在所述步骤S1之前还包括以下步骤：

S01 对所述摄像装置进行标定，获取所述摄像装置的性能参数；

S02 所述摄像装置包括双目摄像头时，对所述摄像装置进行校正，所述校正包括畸变校正和标准化。

优选地，所述步骤S2具体包括：

S21 选取所述第一子图像的一中心像素点为待匹配点；

S22基于图像灰度信息获取与所述第一子图像相对应的第二子图像，以所述第一子图像的中心像素点和所述第二子像素的中心像素点作为匹配点对；