自主導航方法及系統和地圖建模方法及系統的製作方法
2023-04-26 05:42:26
自主導航方法及系統和地圖建模方法及系統的製作方法
【專利摘要】本發明公開了一種無人飛行器的自主導航方法及系統和地圖建模的方法及系統，該自主導航方法包括：控制無人飛行器起飛，並在各個採集時間點採集無人飛行器對應的場景的視頻；獲取在各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點；根據各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點生成無人飛行器的飛行軌跡；根據無人飛行器的飛行軌跡和各個採集時間點對應的場景的視頻生成第一地圖模型；以及根據第一地圖模型對無人飛行器進行自主導航。該自主導航方法利用在採集時間點採集無人飛行器對應的場景的視頻，通過對視頻的分析和識別進行自主導航，從而使得無人飛行器可以在室內場景中進行自主導航。
【專利說明】自主導航方法及系統和地圖建模方法及系統
【技術領域】
[0001]本發明涉及導航【技術領域】，特別涉及到一種自主導航方法及系統和地圖建模方法及系統。
【背景技術】
[0002]自主導航技術使用無人飛行器內置的傳感器對該無人飛行器經過的場景進行偵測，並根據偵測結果完成無人飛行器在該場景的自主定位以及飛行軌跡分析等工作。因此，該技術被廣泛地應用在軍事領域及科研領域。如今，隨著低成本傳感器的推出以及嵌入式計算技術的提高，自主導航技術正在逐步由軍事領域與科研領域向民用領域和商用領域擴展。但是，現有的自主導航技術在室內環境中的應用仍然存在以下兩個問題。
[0003]首先，現有的無人飛行器主要使用GPS定位技術來完成自身在場景中的空間定位。但是，在複雜的室內場景中，由於受到建築物遮擋等因素的影響，無人飛行器無法有效地使用GPS定位技術進行空間定位，這就使得無人飛行器在複雜的室內場景中無法有效地進行自主導航飛行。
[0004]其次，在複雜的室內場景中，自主導航技術需要精度更高的環境地圖，而現有的SLAM算法只能構建誤差小於整個環境尺度5%的稀疏地圖模型。同時，能夠用於構建誤差小於整個環境尺度1%的高精度地圖模型的雷射掃描系統不適用與在室內飛行的無人飛行器，因此對於在室內環境中構建高精度地圖模型的方法也需要進行改進。
【發明內容】
[0005]本發明旨在至少在一定程度上解決現有技術中的上述技術問題之一。
[0006]為此，本發明實施例目的是提出一種在室內環境下運行的無人飛行器的自主導航方法及系統和能夠構建高精度地圖模型的地圖建模的方法及系統。
[0007]本發明實施例的第一方面提出一種無人飛行器的自主導航方法，該自主導航方法包括:控制無人飛行器起飛，並在各個採集時間點採集無人飛行器對應的場景的視頻；獲取在各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點；根據各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點生成無人飛行器的飛行軌跡；根據無人飛行器的飛行軌跡和各個採集時間點對應的場景的視頻生成第一地圖模型；以及根據第一地圖模型對無人飛行器進行自主導航。
[0008]其中，在本發明的該實施例中，利用在採集時間點採集無人飛行器對應的場景的視頻，通過對視頻的分析和識別進行自主導航，從而使得無人飛行器可以在室內場景中進行自主導航。
[0009]在本發明的一個具體實施例中，根據第一地圖模型對無人飛行器進行自主導航具體包括:根據第一地圖模型獲取無人飛行器的當前位置；根據當前位置和無人飛行器的起飛位置獲取無人飛行器在場景中未經過的區域；根據第一地圖模型和無人飛行器在場景中未經過的區域生成目標位置；以及根據目標位置和第一地圖模型生成導航路徑，並根據導航路徑控制無人飛行器飛行。
[0010]此外，在本發明的一個具體實施例中，根據各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點生成無人飛行器的飛行軌跡具體包括:將無人飛行器的起飛位置設為初始坐標；通過對比各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點，以初始坐標為基準生成無人飛行器在各個採集時間點的各個位置坐標；以及根據各個位置坐標和初始坐標生成無人飛行器的飛行軌跡。
[0011]優選地，在本發明實施例的自主導航方法中，控制無人飛行器起飛具體包括:如果無人飛行器具有單目攝像機，則以人工控制方式控制無人飛行器起飛；如果無人飛行器具有雙目攝像機，則以無人飛行器自主控制方式控制無人飛行器起飛。
[0012]本發明實施例的第二方面提出一種地圖模型的建模方法，該建模方法包括:控制無人飛行器起飛；在各個採集時間點採集無人飛行器對應的場景的視頻，並對場景進行雷射掃描以獲取在各個採集時間點對應的場景的雷射掃描數據；記錄在各個採集時間點的無人飛行器的飛行姿態參數；獲取在各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點；根據各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點生成無人飛行器的飛行軌跡；根據無人飛行器的飛行軌跡和各個採集時間點對應的場景的視頻生成第一地圖模型；以及根據無人飛行器的飛行姿態參數、第一地圖模型和雷射掃描數據生成第二地圖模型。
[0013]其中，在本發明的該實施例中，通過控制無人飛行器自主飛行的方式獲得場景的第一地圖模型，並通過對場景進行雷射掃描的方式並獲得雷射掃描數據，從而根據所述雷射掃描數據和第一地圖模型生成第二地圖模型，從而建立高精度地圖模型。
[0014]此外，在本發明的該實施例中，第二地圖模型的精度高於第一地圖模型的精度。
[0015]在本發明的一個具體實施例中，根據各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點生成無人飛行器的飛行軌跡具體包括:將無人飛行器的起飛位置設為初始坐標；通過對比各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點，以初始坐標為基準生成無人飛行器在各個採集時間點的各個位置坐標；以及根據各個坐標位置和初始坐標生成無人飛行器的飛行軌跡。
[0016]優選地，在本發明實施例的建模方法中，控制無人飛行器起飛具體包括:如果無人飛行器具有單目攝像機，則以人工控制方式控制無人飛行器起飛；如果無人飛行器具有雙目攝像機，則以無人飛行器自主控制方式控制無人飛行器起飛。
[0017]此外，在本發明的一個具體實施例中，根據飛行姿態參數、第一地圖模型和雷射掃描數據生成第二地圖模型具體包括:將飛行姿態參數、第一地圖模型與雷射掃描數據發送給伺服器；根據飛行姿態參數將第一地圖模型與雷射掃描數據進行拼接，並生成各個採集時間點對應的場景的點雲數據；以及根據點雲數據生成場景的第二地圖模型。
[0018]本發明實施例的第三方面提出一種無人飛行器的自主導航系統，該自主導航系統包括:攝像機，該攝像機設置於無人飛行器之上，用於在各個採集時間點採集無人飛行器對應的場景的視頻；第一建模裝置，用於獲取在各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點，並根據特徵點生成無人飛行器的飛行軌跡，以及根據飛行軌跡和各個採集時間點對應的場景的視頻生成第一地圖模型；以及自主導航裝置，用於根據第一地圖模型對無人飛行器進行自主導航。
[0019]其中，在本發明的該實施例中，利用在採集時間點採集無人飛行器對應的場景的視頻，通過對視頻的分析和識別進行自主導航，從而使得無人飛行器可以在室內場景中進行自主導航。
[0020]在本發明的一個具體實施例中，自主導航裝置具體包括:當前位置獲取模塊，該當前位置獲取模塊用於根據第一地圖模型獲取無人飛行器的當前位置；目標位置生成模塊，該目標位置生成模塊用於根據無人飛行器的當前位置和無人飛行器的起飛位置獲取無人飛行器在場景中未經過的區域，並且根據第一地圖模型和無人飛行器在場景中未經過的區域生成目標位置；以及飛行控制模塊，該飛行控制模塊用於根據目標位置和第一地圖模型生成導航路徑，並根據導航路徑控制無人飛行器飛行。
[0021]此外，在本發明的一個具體實施例中，第一建模裝置具體包括:特徵點獲取模塊，該特徵點獲取模塊用於獲取在各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點；飛行軌跡生成模塊，該飛行軌跡生成模塊用於據各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點生成無人飛行器的飛行軌跡；以及第一地圖模型生成模塊，該第一地圖模型生成模塊用於根據無人飛行器的飛行軌跡和各個採集時間點對應的場景的視頻生成第一地圖模型。
[0022]本發明實施例的第四方面提出一種地圖模型的建模系統，該建模系統包括:無人飛行器、第一建模裝置和伺服器。其中，該無人飛行器包括:攝像機，該攝像機設置於無人飛行器之上，用於在各個採集時間點採集無人飛行器對應的場景的視頻；雷射掃描儀，該雷射掃描儀設置於無人飛行器之上，用於在各個採集時間點對無人飛行器對應的場景進行雷射掃描；飛行姿態記錄裝置，該飛行姿態記錄裝置設置於無人飛行器之上，用於記錄在各個採集時間點的無人飛行器的飛行姿態參數。該第一建模裝置連接於無人飛行器，用於獲取在各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點，並根據特徵點生成無人飛行器的飛行軌跡，以及根據飛行軌跡和各個採集時間點對應的場景的視頻生成第一地圖模型。該伺服器用於與無人飛行器進行通信，並根據無人飛行器的飛行姿態參數、第一地圖模型和雷射掃描數據生成第二地圖模型。
[0023]其中，在本發明的該實施例中，通過控制無人飛行器自主飛行的方式獲得場景的第一地圖模型，並通過對場景進行雷射掃描的方式並獲得雷射掃描數據，從而根據所述雷射掃描數據和第一地圖模型生成第二地圖模型，從而建立高精度地圖模型。
[0024]此外，在本發明的該實施例中，第一地圖模型的精度低於第二地圖模型的精度。
[0025]在本發明的一個具體實施例中，第一建模裝置具體包括:特徵點獲取模塊，該特徵點獲取模塊用於獲取在各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點；飛行軌跡生成模塊，該飛行軌跡生成模塊用於據各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點生成無人飛行器的飛行軌跡；以及第一地圖模型生成模塊，該第一地圖模型生成模塊用於根據無人飛行器的飛行軌跡和各個採集時間點對應的場景的視頻生成第一地圖模型。
[0026]此外，在本發明的一個具體實施例中，伺服器具體包括:通訊模塊和數據處理模塊。其中，通訊模塊，用於接收無人飛行器發送的飛行姿態參數、第一地圖模型與雷射掃描數據；數據處理模塊，用於根據飛行姿態參數將第一地圖模型與雷射掃描數據進行拼接，並生成各個採集時間點對應的場景的點雲數據，以及根據點雲數據生成場景的第二地圖模型。
【專利附圖】
【附圖說明】[0027]圖1是根據本發明實施例的自主導航方法的流程圖；
[0028]圖2是根據本發明實施例的自主導航方法的根據各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點生成無人飛行器的飛行軌跡的流程圖；
[0029]圖3是根據本發明實施例的自主導航方法的根據第一地圖模型對無人飛行器進行自主導航的流程圖；
[0030]圖4是根據本發明實施例的建模方法的流程圖；
[0031]圖5是根據本發明實施例的建模方法的根據飛行姿態參數、第一地圖模型和雷射掃描數據生成第二地圖模型的流程圖；
[0032]圖6是根據本發明實施例的自主導航系統的結構示意圖；以及
[0033]圖7是根據本發明實施例的建模系統的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0034]下面詳細描述本發明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，旨在用於解釋本發明，而不能理解為對本發明的限制。
[0035]在本發明的描述中，需要理解的是，術語「中心」、「縱向」、「橫向」、「長度」、「寬度」、「厚度」、「上」、「下」、「前」、「後」、「左」、「右」、「豎直」、「水平」、「頂」、「底」 「內」、「外」、「順時針」、「逆時針」等指示的方位或位置關係為基於附圖所示的方位或位置關係，僅是為了便於描述本發明和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構造和操作，因此不能理解為對本發明的限制。
[0036]此外，術語「第一」、「第二」僅用於描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性或者隱含指明所指示的技術特徵的數量。由此，限定有「第一」、「第二」的特徵可以明示或者隱含地包括一個或者更多個該特徵。在本發明的描述中，「多個」的含義是兩個或兩個以上，除非另有明確具體的限定。
[0037]在本發明中，除非另有明確的規定和限定，術語「安裝」、「相連」、「連接」、「固定」等術語應做廣義理解，例如，可以是固定連接，也可以是可拆卸連接，或成一體；可以是機械連接，也可以是電連接；可以是直接相連，也可以通過中間媒介間接相連，可以是兩個元件內部的連通或兩個元件的相互作用關係。對於本領域的普通技術人員而言，可以根據具體情況理解上述術語在本發明中的具體含義。
[0038]在本發明中，除非另有明確的規定和限定，第一特徵在第二特徵之「上」或之「下」可以包括第一和第二特徵直接接觸，也可以包括第一和第二特徵不是直接接觸而是通過它們之間的另外的特徵接觸。而且，第一特徵在第二特徵「之上」、「上方」和「上面」包括第一特徵在第二特徵正上方和斜上方，或僅僅表示第一特徵水平高度高於第二特徵。第一特徵在第二特徵「之下」、「下方」和「下面」包括第一特徵在第二特徵正下方和斜下方，或僅僅表示第一特徵水平高度小於第二特徵。
[0039]下面參照附圖來描述根據本發明實施例提出的無人飛行器的自主導航方法及系統和能夠構建高精度地圖模型的地圖建模的方法及系統。
[0040]圖1是根據本發明實施例的自主導航方法的流程圖。如圖1所示，本發明實施例的無人飛行器的自主導航方法包括:[0041 ] 步驟SI I，控制無人飛行器起飛，並在各個採集時間點採集無人飛行器對應的場景的視頻。優選地，在本發明實施例中，如果無人飛行器具有單目攝像機，則可以人工控制方式控制無人飛行器起飛，並在控制無人飛行器起飛一段時間之後轉入自主飛行模式，如果無人飛行器具有雙目攝像機，則以無人飛行器可以自主飛行方式控制無人飛行器起飛。
[0042]步驟S12，獲取在各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點。在本發明的一個實施例中，可使用多種算法從各個採集時間點對應的場景的視頻中提取特徵點，例如，FAST (Features from Accelerated Segment Test,快速角點檢測)算法、SIFT (ScaleInvariant Feature Transform,尺度不變的特徵變換)算法。當然需要說明的是上述兩個算法僅為具體的示例，還可採用其他算法獲取特徵點。例如在場景中如果包含牆壁、桌子等物體的話，可通過上述算法將這些物體作為特徵點提取出來。
[0043]步驟S13，根據各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點生成無人飛行器的飛行軌跡。優選地，在本發明的實施例中，各個採集時間點採集無人飛行器對應的場景的視頻的採集頻率可以為20幀/秒至40幀/秒。
[0044]步驟S14，根據無人飛行器的飛行軌跡和各個採集時間點對應的場景的視頻生成第一地圖模型。在本發明的實施例中，使用了 SLAM (Simultaneous Localization andMapping，即時定位與地圖構建)算法，將各個位置坐標和初始位置拼接成飛行軌跡。飛行軌跡中的各個點都有對應的場景的視頻，而在不同的點對應的場景的視頻中，場景中的物體會以不同的視角呈現於這些場景的視頻中，因此可以根據場景中物體的不同視角的視頻圖像完整地將場景中的物體的三維模型合成出來，進而構成第一地圖模型。
[0045]步驟S15，根據第一地圖模型對無人飛行器進行自主導航。
[0046]在本發明的該實施例中，利用在採集時間點採集無人飛行器對應的場景的視頻，通過對視頻的分析和識別進行自主導航，從而使得無人飛行器可以在室內場景中進行自主導航。
[0047]圖2是根據本發明實施例的自主導航方法的根據各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點生成無人飛行器的飛行軌跡的流程圖。
[0048]如圖2所示，步驟S13具體包括:
[0049]步驟S131，將無人飛行器的起飛位置設為初始坐標。在本發明的實施例中，無人飛行器的初始坐標為三維空間坐標，例如取值為(0，O, 0)。
[0050]步驟S132，通過對比各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點，以初始坐標為基準生成無人飛行器在各個採集時間點的各個位置坐標。由於初始坐標為三維空間坐標，因此相應地，在飛行過程中對應於該初始坐標的各個位置坐標也是三維空間坐標。
[0051]同時，這些三維空間坐標會在對應的視頻的各個畫面中存在二維投影位置。通過將各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點作為參考目標，並對比各個位置坐標的二維投影位置之間的位置變化，進而可以以初始坐標為基準生成無人飛行器在各個採集時間點的各個位置坐標。由於無人飛行器會飛過整個場景，因此可以由該飛行器的飛行軌跡中各個點的坐標得出該場景中的各個物體的坐標。
[0052]在本發明的一個實施例中，無人飛行器被放置到辦公大廈內，無人飛行器上安裝有雙目攝像機，根據雙目攝像機的視頻拍攝結果，無人飛行器自動控制起飛，同時利用機載的雙目攝像機拍攝辦公大廈內的實時視頻畫面。從實時視頻畫面中提取出相應的特徵點，例如該辦公大廈的牆體、桌椅和樓梯的幾何邊角和紋理區塊等，將無人飛行器的起飛位置設置為初始坐標(O，O, O)，同時，將特徵點作為參考點，對比不同時刻無人飛行器的位置，進而由初始坐標逐一得出無人飛行器經過的各個位置的三維坐標。自主導航裝置根據無人飛行器的起飛位置和經過的各個位置，判斷無人飛行器未經過的區域，並制定相應飛行路徑以使無人飛行器飛過該辦公大廈的所有區域，即，使得辦公大廈內所有的位置均可以對應無人飛行器的飛行過程中的一個位置的三維坐標。因此，當無人飛行器飛完辦公大廈的所有區域後，可獲得各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點的三維坐標。然後根據各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點的三維坐標，可以生成該辦公大廈的第一地圖模型。
[0053]步驟S133，根據各個位置坐標和初始坐標生成無人飛行器的飛行軌跡。優選地，在本發明的實施例中，各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點的三維坐標計算過程可使用SFM(Structure-from-Motion,由運動恢復結構)算法。圖3是根據本發明實施例的自主導航方法的根據第一地圖模型對無人飛行器進行自主導航的流程圖。
[0054]如圖3所示,步驟S15具體包括:
[0055]步驟S151，根據第一地圖模型獲取無人飛行器的當前位置。
[0056]步驟S152，根據當前位置和無人飛行器的起飛位置獲取無人飛行器在場景中未經過的區域。
[0057]步驟S153，根據第一地圖模型和無人飛行器在場景中未經過的區域生成目標位置。在本發明的實施例中，根據未經過的區域生成的目標位置具有這樣的特點，即無人飛行器由當前位置飛往目標位置可以經過所有的未經過的區域。
[0058]步驟S154，根據目標位置和第一地圖模型生成導航路徑，並根據導航路徑控制無人飛行器飛行。在本發明的實施例中，控制無人飛行器飛行時，根據本發明實施例的自主導航方法不採用與現有地圖進行比較的方式，該無人飛行器利用實時生成的第一地圖模型計算出自身周圍的邊界區域，進而選擇不屬於邊界的可飛行區域繼續飛行。
[0059]圖4是根據本發明實施例的建模方法的流程圖。如圖4所示，本發明實施例的地圖模型的建模方法包括:
[0060]步驟S21，控制無人飛行器起飛。在本發明的該實施例中，如果無人飛行器具有單目攝像機，則以人工控制方式控制無人飛行器起飛，並在控制無人飛行器起飛一段時間之後轉入自主飛行模式，如果無人飛行器具有雙目攝像機，則以無人飛行器可以自主控制方式控制無人飛行器起飛。
[0061]步驟S22，在各個採集時間點採集無人飛行器對應的場景的視頻，並對場景進行雷射掃描以獲取在各個採集時間點對應的場景的雷射掃描數據。優選地，在本發明的該實施例中，各個採集時間點採集無人飛行器對應的場景的視頻的採集頻率可以為30幀/秒。
[0062]步驟S23，記錄在各個採集時間點的無人飛行器的飛行姿態參數；獲取在各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點。在本發明的該實施例中，無人飛行器的飛行姿態是無人飛行器相對於初始位置的歐式變換，該飛行姿態參數由三個旋轉角和三個位移量組成。
[0063]步驟S24，根據各個採集時間點對應的場景的視頻中的特徵點生成無人飛行器的飛行軌跡。[0064]步驟S25，根據無人飛行器的飛行軌跡和各個採集時間點對應的場景的視頻生成第一地圖模型。
[0065]步驟S26，根據無人飛行器的飛行姿態參數、第一地圖模型和雷射掃描數據生成第二地圖模型。其中，在本發明的該實施例中，第二地圖模型的精度高於第一地圖模型的精度。
[0066]如圖2所示，在本發明的該實施例中，通過控制無人飛行器自主飛行的方式獲得場景的第一地圖模型，並通過對場景進行雷射掃描的方式並獲得雷射掃描數據，從而根據所述雷射掃描數據和第一地圖模型生成第二地圖模型，從而建立高精度地圖模型。
[0067]圖5是根據本發明實施例的建模方法的根據飛行姿態參數、第一地圖模型和雷射掃描數據生成第二地圖模型的流程圖。
[0068]如圖5所示，在本發明的一個具體實施例中，步驟S26具體包括:
[0069]步驟S261，將飛行姿態參數、第一地圖模型與雷射掃描數據發送給伺服器。
[0070]步驟S262，根據飛行姿態參數將第一地圖模型與雷射掃描數據進行拼接，並生成各個採集時間點對應的場景的點雲數據。優選地，在本發明的實施例中，在根據飛行姿態參數將第一地圖模型與雷射掃描數據進行拼接時，可先使用ICP算法計算出不同數據幀之間的相對位置關係，然後通過Pose Graph優化算法完成整體的拼接和優化。此外，在本發明的該實施例中，各個採集時間點對應的場景的點雲數據包含空間點的三維坐標，通過對攝像機圖像進行視角映射，該點雲數據還可包含空間點的顏色信息。
[0071]步驟S263，根據點雲數據生成場景的第二地圖模型。在本發明的實施例中，通過點雲三角化算法可以從點雲數據計算出該場景內的三維表面網格，該三維表面網格本身即包含該場景內的三維幾何結構和物體間的相對位置信息，即可作為該場景的高精度地圖模型。
[0072]圖6是根據本發明實施例的自主導航系統的結構示意圖。
[0073]如圖6所示，本發明實施例的無人飛行器10的自主導航系統包括:攝像機11，該攝像機11設置於無人飛行器10之上，用於在各個採集時間點採集無人飛行器10對應的場景的視頻a ;第一建模裝置20，用於獲取在各個採集時間點對應的場景的視頻a中的特徵點b，並根據特徵點b生成無人飛行器10的飛行軌跡C，以及根據飛行軌跡c和各個採集時間點對應的場景的視頻a生成第一地圖模型d ;以及自主導航裝置30，用於根據第一地圖模型d對無人飛行器10進行自主導航。
[0074]其中，在本發明的該實施例中，利用在採集時間點採集無人飛行器10對應的場景的視頻a，通過對視頻a的分析和識別進行自主導航，從而使得無人飛行器10可以在室內場景中進行自主導航。
[0075]在本發明的一個具體實施例中，自主導航裝置30具體包括:當前位置獲取模塊31，該當前位置獲取模塊31用於根據第一地圖模型d獲取無人飛行器10的當前位置；目標位置生成模塊32，該目標位置生成模塊32用於根據無人飛行器10的當前位置和無人飛行器10的起飛位置獲取無人飛行器10在場景中未經過的區域，並且根據第一地圖模型d和無人飛行器10在場景中未經過的區域生成目標位置；以及飛行控制模塊33，該飛行控制模塊33用於根據目標位置和第一地圖模型d生成導航路徑，並根據導航路徑控制無人飛行器10飛行。[0076]此外，在本發明的一個具體實施例中，第一建模裝置20具體包括:特徵點獲取模塊21，該特徵點獲取模塊21用於獲取在各個採集時間點對應的場景的視頻a中的特徵點b ;飛行軌跡生成模塊22，該飛行軌跡生成模塊22用於據各個採集時間點對應的場景的視頻a中的特徵點b生成無人飛行器10的飛行軌跡c ;以及第一地圖模型生成模塊23，該第一地圖模型生成模塊23用於根據無人飛行器10的飛行軌跡c和各個採集時間點對應的場景的視頻a生成第一地圖模型d。
[0077]圖7是根據本發明實施例的建模系統的結構示意圖。
[0078]如圖7所示，根據本發明實施例的地圖模型的建模系統包括:無人飛行器10、第一建模裝置20和伺服器40。其中，該無人飛行器10包括:攝像機11，該攝像機11設置於無人飛行器10之上，用於在各個採集時間點採集無人飛行器10對應的場景的視頻a ;雷射掃描儀12，該雷射掃描儀12設置於無人飛行器10之上，用於在各個採集時間點對無人飛行器10對應的場景進行雷射掃描；飛行姿態記錄裝置13，該飛行姿態記錄裝置13設置於無人飛行器10之上，用於記錄在各個採集時間點的無人飛行器10的飛行姿態參數h。該第一建模裝置20連接於無人飛行器10，用於獲取在各個採集時間點對應的場景的視頻a中的特徵點b，並根據特徵點b生成無人飛行器10的飛行軌跡C，以及根據飛行軌跡c和各個採集時間點對應的場景的視頻a生成第一地圖模型d。該伺服器40用於與無人飛行器10進行通信，並根據無人飛行器10的飛行姿態參數h、第一地圖模型d和雷射掃描數據f生成第二地圖模型e。
[0079]其中，在本發明的該實施例中，通過控制無人飛行器10自主飛行的方式獲得場景的第一地圖模型山並通過對場景進行雷射掃描的方式並獲得雷射掃描數據f，從而根據所述雷射掃描數據f和第一地圖模型d生成第二地圖模型e，從而建立高精度地圖模型。
[0080]此外，在本發明的該實施例中，第一地圖模型d的精度低於第二地圖模型e的精度。
[0081 ] 在本發明的一個具體實施例中，第一建模裝置20具體包括:特徵點b獲取模塊，該特徵點b獲取模塊用於獲取在各個採集時間點對應的場景的視頻a中的特徵點b ;飛行軌跡c生成模塊，該飛行軌跡c生成模塊用於據各個採集時間點對應的場景的視頻a中的特徵點b生成無人飛行器10的飛行軌跡c ；以及第一地圖模型d生成模塊，該第一地圖模型d生成模塊用於根據無人飛行器10的飛行軌跡c和各個採集時間點對應的場景的視頻a生成第一地圖模型d。
[0082]此外，在本發明的一個具體實施例中，伺服器40具體包括:通訊模塊41和數據處理模塊42。其中，通訊模塊41，用於接收無人飛行器10發送的飛行姿態參數h、第一地圖模型d與雷射掃描數據f ;數據處理模塊42，用於根據飛行姿態參數h將第一地圖模型d與雷射掃描數據f進行拼接，並生成各個採集時間點對應的場景的點雲數據，以及根據點雲數據生成場景的第二地圖模型e。
[0083]在本說明書的描述中，參考術語「一個實施例」、「一些實施例」、「示例」、「具體示例」、或「一些示例」等的描述意指結合該實施例或示例描述的具體特徵、結構、材料或者特點包含於本發明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術語的示意性表述不必須針對的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特徵、結構、材料或者特點可以在任何的一個或多個實施例或示例中以合適的方式結合。此外，本領域的技術人員可以將本說明書中描述的不同實施例或示例進行接合和組合。
[0084]儘管上面已經示出和描述了本發明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本發明的限制，本領域的普通技術人員在本發明的範圍內可以對上述實施例進行變化、修改、替換和變型。
【權利要求】
1.一種無人飛行器的自主導航方法，其特徵在於，包括: 控制無人飛行器起飛，並在各個採集時間點採集所述無人飛行器對應的場景的視頻； 獲取在所述各個採集時間點對應的所述場景的所述視頻中的特徵點； 根據所述各個採集時間點對應的所述場景的所述視頻中的所述特徵點生成所述無人飛行器的飛行軌跡； 根據所述無人飛行器的所述飛行軌跡和所述各個採集時間點對應的所述場景的所述視頻生成第一地圖模型；以及 根據所述第一地圖模型對所述無人飛行器進行自主導航。
2.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述根據所述第一地圖模型對所述無人飛行器進行自主導航具體包括: 根據所述第一地圖模型獲取所述無人飛行器的當前位置； 根據所述當前位置和所述無人飛行器的起飛位置獲取所述無人飛行器在所述場景中未經過的區域； 根據所述第一地圖模型和所述無人飛行器在所述場景中未經過的所述區域生成目標位置；以及 根據所述目標位置和所述第一地圖模型生成導航路徑，並根據所述導航路徑控制所述無人飛行器飛行。
3.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述根據所述各個採集時間點對應的所述場景的所述視頻中的所述特徵點生成所述無人飛行器的飛行軌跡具體包括: 將所述無人飛行器的所述起飛位置設為初始坐標； 通過對比所述各個採集時間點對應的所述場景的所述視頻中的所述特徵點，以所述初始坐標為基準生成所述無人飛行器在所述各個採集時間點的各個位置坐標；以及根據所述各個位置坐標和所述初始坐標生成所述無人飛行器的所述飛行軌跡。
4.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述控制無人飛行器起飛具體包括: 如果所述無人飛行器具有單目攝像機，則以人工控制方式控制所述無人飛行器起飛；如果所述無人飛行器具有雙目攝像機，則以無人飛行器自主控制方式控制所述無人飛行器起飛。
5.一種地圖模型的建模方法，其特徵在於，包括: 控制無人飛行器起飛； 在各個採集時間點採集所述無人飛行器對應的場景的視頻，並對所述場景進行雷射掃描以獲取在所述各個採集時間點對應的所述場景的雷射掃描數據； 記錄在所述各個採集時間點的所述無人飛行器的飛行姿態參數； 獲取在所述各個採集時間點對應的所述場景的所述視頻中的特徵點； 根據所述各個採集時間點對應的所述場景的所述視頻中的所述特徵點生成所述無人飛行器的飛行軌跡； 根據所述無人飛行器的所述飛行軌跡和所述各個採集時間點對應的所述場景的所述視頻生成第一地圖模型；以及 根據所述無人飛行器的所述飛行姿態參數、所述第一地圖模型和所述雷射掃描數據生成第二地圖模型。
6.如權利要求5所述的方法，其特徵在於，所述第二地圖模型的精度高於所述第一地圖模型的精度。
7.如權利要求5所述的方法，其特徵在於，所述根據所述各個採集時間點對應的所述場景的所述視頻中的所述特徵點生成所述無人飛行器的飛行軌跡具體包括: 將所述無人飛行器的所述起飛位置設為初始坐標； 通過對比所述各個採集時間點對應的所述場景的所述視頻中的所述特徵點，以所述初始坐標為基準生成所述無人飛行器在所述各個採集時間點的各個位置坐標；以及根據所述各個坐標位置和所述初始坐標生成所述無人飛行器的所述飛行軌跡。
8.如權利要求5所述 的方法，其特徵在於，所述控制無人飛行器起飛具體包括: 如果所述無人飛行器具有單目攝像機，則以人工控制方式控制所述無人飛行器起飛；如果所述無人飛行器具有雙目攝像機，則以無人飛行器自主控制方式控制所述無人飛行器起飛。
9.如權利要求5所述的方法，其特徵在於，所述根據所述飛行姿態參數、所述第一地圖模型和所述雷射掃描數據生成第二地圖模型具體包括: 將所述飛行姿態參數、所述第一地圖模型與所述雷射掃描數據發送給伺服器； 根據所述飛行姿態參數將所述第一地圖模型與所述雷射掃描數據進行拼接，並生成所述各個採集時間點對應的所述場景的點雲數據；以及根據所述點雲數據生成所述場景的第二地圖模型。
10.一種無人飛行器的自主導航系統，其特徵在於，包括: 攝像機，所述攝像機設置於所述無人飛行器之上，用於在各個採集時間點採集所述無人飛行器對應的場景的視頻； 第一建模裝置，用於獲取所述在各個採集時間點對應的所述場景的所述視頻中的特徵點，並根據所述特徵點生成所述無人飛行器的飛行軌跡，以及根據所述飛行軌跡和所述各個採集時間點對應的所述場景的所述視頻生成第一地圖模型；以及 自主導航裝置，用於根據所述第一地圖模型對所述無人飛行器進行自主導航。
11.如權利要求10所述的系統，其特徵在於，所述自主導航裝置具體包括: 當前位置獲取模塊，所述當前位置獲取模塊用於根據所述第一地圖模型獲取所述無人飛行器的當前位置； 目標位置生成模塊，所述目標位置生成模塊用於根據所述無人飛行器的當前位置和所述無人飛行器的起飛位置獲取所述無人飛行器在所述場景中未經過的區域，並且根據所述第一地圖模型和所述無人飛行器在所述場景中未經過的區域生成目標位置；以及 飛行控制模塊，所述飛行控制模塊用於根據所述目標位置和所述第一地圖模型生成導航路徑，並根據所述導航路徑控制所述無人飛行器飛行。
12.如權利要求10所述的系統，其特徵在於，所述第一建模裝置具體包括: 特徵點獲取模塊，所述特徵點獲取模塊用於獲取在所述各個採集時間點對應的所述場景的所述視頻中的所述特徵點； 飛行軌跡生成模塊，所述飛行軌跡生成模塊用於據所述各個採集時間點對應的所述場景的所述視頻中的所述特徵點生成所述無人飛行器的飛行軌跡；以及 第一地圖模型生成模塊，所述第一地圖模型生成模塊用於根據所述無人飛行器的所述飛行軌跡和所述各個採集時間點對應的所述場景的所述視頻生成所述第一地圖模型。
13.—種地圖模型的建模系統，其特徵在於，包括: 無人飛行器，所述無人飛行器包括: 攝像機，所述攝像機設置於所述無人飛行器之上，用於在各個採集時間點採集所述無人飛行器對應的場景的視頻； 雷射掃描儀，所述雷射掃描儀設置於所述無人飛行器之上，用於在所述各個採集時間點對所述無人飛行器對 應的所述場景進行雷射掃描； 飛行姿態記錄裝置，所述飛行姿態記錄裝置設置於所述無人飛行器之上，用於記錄在所述各個採集時間點的所述無人飛行器的飛行姿態參數； 第一建模裝置，所述第一建模裝置連接於所述無人飛行器，用於獲取所述在各個採集時間點對應的所述場景的所述視頻中的特徵點，並根據所述特徵點生成所述無人飛行器的飛行軌跡，以及根據所述飛行軌跡和所述各個採集時間點對應的所述場景的所述視頻生成第一地圖模型；以及 伺服器，所述伺服器用於與所述無人飛行器進行通信，並根據所述無人飛行器的所述飛行姿態參數、所述第一地圖模型和所述雷射掃描數據生成第二地圖模型。
14.如權利要求13所述的系統，其特徵在於，所述第一地圖模型的精度低於所述第二地圖模型的精度。
15.如權利要求13所述的系統，其特徵在於，所述第一建模裝置具體包括: 特徵點獲取模塊，所述特徵點獲取模塊用於獲取在所述各個採集時間點對應的所述場景的所述視頻中的所述特徵點； 飛行軌跡生成模塊，所述飛行軌跡生成模塊用於據所述各個採集時間點對應的所述場景的所述視頻中的所述特徵點生成所述無人飛行器的飛行軌跡；以及 第一地圖模型生成模塊，所述第一地圖模型生成模塊用於根據所述無人飛行器的所述飛行軌跡和所述各個採集時間點對應的所述場景的所述視頻生成所述第一地圖模型。
16.如權利要求13所述的系統，其特徵在於，所述伺服器具體包括:通訊模塊和數據處理模塊，其中 所述通訊模塊，用於接收無人飛行器發送的所述飛行姿態參數、所述第一地圖模型與所述雷射掃描數據； 所述數據處理模塊，用於根據所述飛行姿態參數將所述第一地圖模型與所述雷射掃描數據進行拼接，並生成所述各個採集時間點對應的所述場景的點雲數據，以及根據所述點雲數據生成所述場景的第二地圖模型。
【文檔編號】G05D1/10GK103941748SQ201410177990
【公開日】2014年7月23日 申請日期:2014年4月29日 優先權日:2014年4月29日
【發明者】倪凱, 王延可, 王亮, 陶吉, 餘凱 申請人:百度在線網絡技術（北京）有限公司