技术领域
[0001] 本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及一种避障巡检无人机。
相关背景技术
[0002] 无人驾驶飞机简称“无人机”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。无人机实际上是无人驾驶飞行器的统称，从技术角度定义可以分为：无人直升机、无人固定翼机、无人多旋翼飞行器、无人飞艇、无人伞翼机这几大类。
[0003] 无人机机上无驾驶舱，但安装有自动驾驶仪、程序控制装置等设备。地面、舰艇上或母机遥控站人员通过雷达等设备，对其进行跟踪、定位、遥控、遥测和数字传输。与载人飞机相比，它具有体积小、造价低、使用方便等优点。
[0004] 飞行过程中的避障是无人机的一个重要功能，如何提高无人机避障的效率，是需要解决的问题。
具体实施方式
[0037] 下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
[0038] 参见图1及图2，本发明实施例提供了一种避障巡检无人机，包括：
[0039] 通过可拆卸的方式连接到所述无人机上的避障装置，所述避障装置包括至少一个摄像模块、旋转云台、无线通信模块以及控制器。
[0040] 所述摄像模块与所述旋转云台连接，用于伴随所述拍摄平台的转动而拍摄特定方向的内容。摄像模块可以是任何类型的摄像模块件，例如摄像模块可以是基于CCD等感光元件形成的相机，或者是基于红外感应而生成的红外相机，或者是基于激光形式形成的激光相机等。
[0041] 摄像模块通过机械连接方式与旋转云台连接，这样一来，摄像模块便可以在旋转云台的转动下调整拍摄角度，从而在无人机上拍摄多个不同角度的照片，或者在不同的角度上进行录像操作。
[0042] 无人机通过无线通信模块与地面的客户端进行通信连接，客户端可以是各种类型的控制终端(例如，手机等)，所述无线通信模块用于接收用户在地面通过客户端发送的位置调节指令、以及与所述无人机一起飞行的一个或多个伴飞机发送的伴飞信息。
[0043] 除了当前的无人机(主控无人机)之外，还存在与当前无人机伴飞的多个无人机(伴飞机)，从而构成了无人机群，伴飞机同样具有可拆卸的方式连接到所述无人机上的避障装置，所述避障装置包括至少一个摄像模块、旋转云台、无线通信模块。不同的是，伴飞机上不含有控制器，伴飞机在起飞后，收到主控无人机上控制器的控制，从而在主控无人机的控制下，控制整个无人机机群飞行。
[0044] 参见图2，所述控制器对于主控无人机的控制主要包括如下步骤：
[0045] S101，获取所述无人机当前的飞行方向，控制所述旋转云台带动所述摄像模块在所述飞行方向上进行实时视频拍摄。
[0046] 可以按照无人机当前的飞行轨迹以及无人机上带有的定位模块(例如GPS)来确定无人机当前的飞行方向。
[0047] S102，对所述视频中拍摄的视频帧进行目标识别，当在t时刻识别到障碍物之后，计算障碍物在所述无人机视频中的第一位置。
[0048] 控制器中可以存储有障碍物识别算法，通过该是被算法对视频帧上存在的物体进行目标识别，进而判断出是否存在障碍物。
[0049] 当在t时刻识别出存在障碍物之后，计算障碍物的中心点位置，以便于基于该中心点位置确定障碍物在视频帧图像中的位置。
[0050] S103，在t时刻控制所述伴飞机朝所述飞行方向进行视频拍摄，获得障碍物在伴飞机视频帧中的第二位置。
[0051] 伴飞机在t时刻收到无人机(主控机)发送的拍摄指令后，也对障碍物进行拍摄，并采用类似的方式来计算障碍物在伴飞机视频帧中形成的第二位置。
[0052] S104，基于所述第一位置、所述第二位置以及无人机与所述伴飞机之间的空间距离，对所述障碍物的距离进行初次测量，以便于基于初次测量的结果控制所述无人机和所述伴飞机在巡检路线上进行避障飞行。
[0053] 无人机和伴飞机通过两个摄像头分别对障碍物进行拍摄，无人机和伴飞机上的摄像装置便构成了双目摄像机，通过双目摄像机获取的所述第一位置、所述第二位置以及无人机与所述伴飞机之间的空间距离，便可以直接确定障碍物的与无人机之间的距离，得到初次测量结果。从而确定是否需要执行避障飞行操作。通过双目摄像机进而位置测量可以采用多种算法，在此不在赘述。
[0054] 根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述无人机还包括：
[0055] 激光测距模块，所述激光测距模块用于在t时刻之后开启激光扫描操作，用于对所述障碍物的距离进而二次测量，以便于基于二次测量的结果与初次测量的结果一起确定无人机的避障策略。通过激光测距模块，可以采用另外一个方式来对障碍物进行测量。但同时激光测距模块比较费电，故激光测距模块用于在t时刻之后开启激光扫描操作，可以节省无人机上的电力消耗。
[0056] 根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述无人机还包括：
[0057] 光线传感器，所述光线传感器用于感知无人机所在的飞行方向上是否存在强光，并记录所述强光的照射方向。当存在强光照射时，会影响到无人机拍摄的图面，此时可以调整无人机的拍摄方向，避开强光方向。
[0058] 根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述控制器还用于：
[0059] 控制无线通信模块与伴飞机进行直接通信，并控制伴飞机与所述无人机按照预设的空间位置进行伴飞飞行。
[0060] 根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述控制器还用于：
[0061] 对伴飞机发送的伴飞信息进行解析，进而获取伴飞机相对于无人机的拍摄夹角。
[0062] 根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述控制器还用于：
[0063] 判断所述初测测量和二次测量计算得到的障碍物之间的差值是否大于预设阈值，若是，则控制无人机和伴飞机处于悬停状态。
[0064] 根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述控制器还用于：
[0065] 在悬停状态下，通过无人机和伴飞机上的摄像装置对障碍物的距离进行再次测量。
[0066] 根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述控制器还用于：
[0067] 当再次策略的结果与激光测距模块二次测量的差值小于预设值之后，将无人机和伴飞机的状态由悬停状态转换为避障状态。
[0068] 根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述控制器还用于：
[0069] 当再次策略的结果与激光测距模块二次测量的差值大于预设值之后，将无人机和伴飞机的图像发送至与所述无人机通信连接的客户端，以便于客户端返回的控制指令进行避障操作。
[0070] 根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述控制器还用于：
[0071] 在无人机执行避障操作的过程中，将无人机飞行的轨迹发送给所述伴飞机，以便于所述伴飞机按照无人机的避障路线进行跟随飞行。
[0072] 在对视频帧进行目标识别的过程中，可以对视频帧图像进行多尺度显著特征点提取，并消除非关键性匹配特征点的具体方法为：
[0073] 步骤S1：将视频帧图像进行下采样差分，即
[0074] D(x,y,σ)＝L(x,y,kσ)‑L(x,y,σ)，
[0075] 其中D(x,y,σ)是差分采样函数，L(x,y,σ)是图像经高斯尺度变换后的函数，x,y为图像像素位置，σ为图像尺度参数，k为尺度变换系数，得到候选极值点；
[0076] 步骤S2：利用泰勒级数对差分采样原函数进行拟合，求导得
[0077]
[0078] 其中 x为(x,y,σ)一维向量，D为差分采样原函数， 为一阶求导矩阵， 为一阶求导矩阵的转置， 为二阶求导矩阵的转置， 为二阶求导矩阵的逆矩阵，x,y为图像位置信息，σ为图像尺度参数；
[0079] 步骤S3：计算边界值，将大于边界值的非关键特征点消除，得到多尺度关键性特征点，边界值的计算公式为：
[0080]
[0081] 式中，H为Hessian矩阵，x,y为图像位置信息，Dxx(x,y)，Dyy(x,y)为差分采样原函数的二阶求导矩阵，Dxy(x,y)为差分采样原函数的二阶求偏导矩阵，σ为最大的特征值，β为最小的特征值。
[0082] 以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
