本發明公開了一種人機運動障礙物監測方法、可讀存儲介質和無人機，該方法包括如下步驟：通過不同的傳感器獲取障礙物的障礙物特征，并基于所述障礙物特征分別建立框模型以對障礙物進行識別；融合不同的傳感器的障礙物識別結果構建障礙物運動狀態模型，并基于所述障礙物運動狀態模型對障礙物進行跟蹤。本發明實施例通過基于所述障礙物特征分別建立框模型以對障礙物進行識別；融合不同的傳感器的障礙物識別結果構建障礙物運動狀態模型，并基于所述障礙物運動狀態模型對障礙物進行跟蹤，實現了無人機在飛行過程中對運動障礙物有效識別、跟蹤、監測，實時規劃無人機三維避障路徑。

技術領域

本發明涉及無人機技術領域，尤其涉及一種人機運動障礙物監測方法、可讀存儲介質和無人機。

背景技術

目前無人機在起降、飛行環節仍需人為干預，未能實現無人化和智能化。為提高無人機物資運輸自主性，通過在無人機平臺上加裝光電、雷達等傳感器，對多源傳感器獲取的數據進行深度融合與分析，實現無人機在飛行過程中對運動障礙物有效識別、跟蹤、監測，在此基礎上根據歷史數據提取運動障礙物的運動參數以預測障礙物運動軌跡，并根據無人機飛控狀態參數預測無人機飛行運動軌跡，實時規劃無人機三維避障路徑，并通過飛控系統依據避障策略快速調整飛行方向、姿態、速度等參數，實現無人機智能避障的目的。因此，無人機在飛行過程中對運動障礙物有效識別、跟蹤、監測在無人機智能避障中起到關鍵作用。

目前無人機在起降、飛行環節仍需人為干預，未能實現無人化和智能化。無法提取無人機飛控狀態參數預測無人機飛行運動軌跡，實時規劃無人機三維避障路徑，無法通過飛控系統依據避障策略快速調整飛行方向、姿態、速度等參數，實現無人機智能避障的目的。

發明內容

本發明實施例提供一種人機運動障礙物監測方法、可讀存儲介質和無人機，用以實現無人機智能避障的目的，保證無人機在飛行過程中對運動障礙物有效識別、跟蹤、監測。

第一方面，本發明第一實施例提出一種人機運動障礙物監測方法，該方法包括如下步驟：

通過不同的傳感器獲取障礙物的障礙物特征，并基于所述障礙物特征分別建立框模型以對障礙物進行識別；

融合不同的傳感器的障礙物識別結果構建障礙物運動狀態模型，并基于所述障礙物運動狀態模型對障礙物進行跟蹤。

可選的，所述通過不同的傳感器獲取障礙物的障礙物特征，包括：通過激光雷達和雙目光電傳感器獲取障礙物的障礙物特征。

可選的，通過激光雷達獲取障礙物特征，包括：

基于激光雷達的定標圖像進行柵格化并填充二值圖像獲得二值化圖像；

提取所述二值化圖像的邊緣輪廓線，對提取的邊緣輪廓線進行Hough變換并作峰值檢測；

根據峰值檢測結果獲取Hough變換后的圖像中最顯著的多條直線的角度；

設置約束條件，通過旋轉搜索方法根據所述角度和所述約束條件對二值化圖像的邊緣輪廓線進行點云包圍估計獲得所述約束條件下的第一最小包圍矩形；

根據激光雷達的接收數據進行標記獲得障礙物點云列表，根據所述第一最小包圍矩形創建障礙物編號；

基于所述障礙物點云列表對所述障礙物編號進行遍歷，根據遍歷結果擬合出障礙物的點云特征。

可選的，所述基于所述障礙物點云列表對所述障礙物編號進行遍歷，根據遍歷結果擬合出障礙物的點云特征，包括：

在每條障礙物編號對應的障礙物點云列表中搜索距離傳感器最近的激光點組；

在所述激光點組存在拐角點的情況下，計算組成拐角點的兩個邊的線性度以擬合出拐角點的邊沿特征；

根據不存在拐角點的激光點組的線性度和所述拐角點的邊沿特征擬合出障礙物的點云特征。