CN109407705A - 一种无人机躲避障碍物的方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

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谢晓琦
魏俊杰
刘俊芃
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Abstract

本发明公开了一种无人机躲避障碍物的方法、装置、设备和存储介质，方法包括：基于采集的障碍物的图像和单目Visual SLAM框架，重建出三维地图，获取无人机的位置和无人机与障碍物的轴线距离。根据无人机的飞行方向对无人机进行投影，判断无人机在飞行方向上的投影是否与障碍物所在的平面相交。当无人机的投影与障碍物相交时，获取位于障碍物上与无人机的投影中心最短距离的边缘点。以边缘点为圆心，形成预设的安全半径的碰撞圆。根据无人机和障碍物相对位置以及无人机的行驶速度，计算出无人机偏转角度。根据碰撞圆、偏转角度、轴线距离和边缘点进行路线规划，使得无人机能够经由碰撞圆的边界绕过障碍物。能够实现障碍物的检测和无人机避障路径的规划。

Description

一种无人机躲避障碍物的方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本发明涉及无人机保护领域，具体地涉及一种无人机躲避障碍物的方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
随着无人机技术的不断发展，无人机的应用领域也不断扩大，但是无人机在飞行过程中会面临山脉，建筑物以及危险区等障碍物的安全威胁，其中自动避障***是无人机顺利完成飞行任务的重要安全保障，在很大程度上反映了无人机的智能性和安全性。因此，研究无人机避障***有着非常重要的意义。
现有的无人机避障技术中，包括红外线和激光测距实现无人机避障，但是红外线和激光避障容易受到外界环境的影响和干扰，导致测到的距离不准确。存在难以准确自主避障的不足，且现有技术中常用的航迹规划方法主要有人工势场法、A*算法、RRT算法等。当存在多个最小值时A*算法不能保证搜索的路径最优。RRT是一种纯粹的随机搜索算法对环境类型不敏感，当空间中包含大量障碍物或狭窄通道约束时，算法的收敛速度慢，效率会大幅下降。人工势场法存在易陷入局部最优、在狭窄通道中存在航迹抖动。
发明内容
本发明实施例提出的一种无人机躲避障碍物的方法、装置、设备和存储介质，本发明通过对三维信息的实时准确重建，在这基础上实现无人机在飞行中对障碍物的检测和壁障路径规划。
第一方面，本发明实施例提供一种无人机躲避障碍物的方法，方法包括：
基于无人机摄像头采集的障碍物的图像以及单目Visual SLAM框架，重建出三维地图，以获取所述无人机的位置以及所述无人机与障碍物的轴线距离；
根据无人机的飞行方向对所述无人机进行投影，以判断所述无人机在飞行方向上的投影是否与障碍物所在的平面相交；
当判断无人机的投影与所述障碍物相交时，获取位于障碍物上的与所述无人机的投影中心具有最短距离的边缘点；
以所述边缘点为圆心，形成具有预设的安全半径的碰撞圆；
根据所述无人机的位置以及所述障碍物的位置得出无人机和障碍物之间的相对位置；
获取无人机的行驶速度，并根据相对位置以及无人机的行驶速度，计算出所述无人机偏转角度；
根据所述碰撞圆、所述无人机偏转角度、所述轴线距离以及所述边缘点进行路线规划，以使得无人机能够经由所述碰撞圆的边界绕过所述障碍物。
进一步地，所述安全半径d＝2M；其中，M为无人机长和宽的较大者中的X倍；其中，X大于2。
进一步地，所述根据所述碰撞圆、所述轴线距离以及所述边缘点进行路线规划，以使得无人机能够经由所述碰撞圆的边界绕过所述障碍物具体为：
根据所述碰撞圆以及无人机的中心，确定从无人机中心到所述碰撞圆的切线，并获取所述切线与所述碰撞圆的交点；
控制所述无人机以所述切线的方向飞行至所述交点；
在到达所述交点后，根据所述安全半径，沿所述碰撞圆的圆弧飞至无人机正方向与障碍物侧面平行的第一目的点；
在到达第一目的点后，沿在第一目的点时的飞行方向飞至第二目的点；其中，所述第二目的点为在所述三维地图中首次看不到障碍物侧面的位置；
在到达第二目的点后，沿在第二目的点时的飞行方向继续飞行至少达到预定距离到达第三目的点，完成无人机障碍物躲避。
更进一步地，根据所述碰撞圆以及无人机的中心，确定从无人机中心到所述碰撞圆的切线，并获取所述切线与所述碰撞圆的交点具体为：
根据所述圆心，计算所述无人机中心距所述圆心的距离；
根据所述无人机中心距所述圆心的距离以及所述无人机与障碍物的轴线距离，从而获得无人机的光轴方向与无人机到碰撞圆心连线的第一夹角；
通过确立碰撞圆半径，得出无人机到碰撞圆切向的第二夹角；
根据所述第一夹角和所述第二夹角获得无人机的实际偏转角，并根据所述实际偏转角以及所述碰撞圆确定交点。
更进一步地，所述预定距离其中，βω为所述三维地图水平视场角，d为安全半径，R为预定距离。更进一步地，获取无人机目标点，并控制无人机在到达第三目的点后沿所述目标点方向飞行。
第二方面，本发明实施例提供一种无人机躲避障碍物的装置，包括：
重建模块，用于基于无人机摄像头采集的障碍物的图像以及单目Visual SLAM框架，重建出三维地图，以获取所述无人机的位置以及所述无人机与障碍物的轴线距离；
判断模块，用于根据无人机的飞行方向对所述无人机进行投影，以判断所述无人机在飞行方向上的投影是否与障碍物所在的平面相交；
获取模块，用于当判断无人机的投影与所述障碍物相交时，获取位于障碍物上的与所述无人机的投影中心具有最短距离的边缘点；
形成模块，用于以所述边缘点为圆心，形成具有预设的安全半径的碰撞圆；
相对位置获得模块，用于根据所述无人机的位置以及所述障碍物的位置得出无人机和障碍物之间的相对位置；
计算模块，用于获取无人机的行驶速度，并根据相对位置以及无人机的行驶速度，计算出所述无人机偏转角度；
绕过障碍物模块，用于根据所述碰撞圆、所述无人机偏转角度、所述轴线距离以及所述边缘点进行路线规划，以使得无人机能够经由所述碰撞圆的边界绕过所述障碍物。
第三方面，本发明实施例提供一种终端设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置由所述处理执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的无人机躲避障碍物的方法。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如第一方面所述的无人机躲避障碍物的方法。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明通过利用无人机摄像头采集的障碍物的图像以及单目Visual SLAM框架实现三维信息的实时准确重建，在这个基础上实现障碍物的检测，获取无人机与障碍物之间的相对位置信息，无人机飞行路径的重新规划，实现无人机自主避障。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明第一实施例提供的无人机躲避障碍物的方法的流程示意图。
图2为本发明第一实施例提供的无人机躲避障碍物的方法的结构示意图。
图3为本发明第一实施例提供的单目Visual SLAM框架的流程示意图。
图4为本发明第一实施例提供的障碍物与无人机相对位置的威胁锥矢量图。
图5为本发明第一实施例提供的无人机投影中心在障碍物内的结构示意图。
图6为本发明第一实施例提供的无人机投影中心在障碍物外的结构示意图。
图7为本发明第二实施例提供的无人机躲避障碍物的装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明第一实施例：
参见图1和图2,本发明实施例提供一种无人机躲避障碍物的方法，所述方法包括：
S10，基于无人机摄像头采集的障碍物的图像以及单目Visual SLAM框架，重建出三维地图，以获取无人机的位置以及所述无人机与障碍物的轴线距离。
在本实施例中，预先在无人机上安装一个单目摄像头及卫星定位接收机。通过所述单目摄像头拍照无人机周围的图像包括障碍物图像，所述卫星定位接收机是全局中锚定，以及在世界坐标中的位置，用于为地面协同计算机提供位信息以实现无人机的路径规划。
参见图3，在本实施例中，所述单目Visual SLAM框架为传感器数据、前端、后端、回环检测以及建立地图。具体地，传感器数据对所述障碍物图像预处理，去除噪声。当然，需要说明的是，所述传感器包括摄像头、惯性测量单元(Inertial measurement unit，简称IMU)。所述前端又称为视觉里程计(visual odometry，简称VO)。根据相邻帧图像定量估算帧间相机的运动。通过把相邻帧的运动轨迹串起来，就构成了相机载体的运动轨迹，解决了定位的问题。然后根据估算的每个时刻相机的位置，计算出各像素的空间点的位置，就得到了地图。在本实施例中，首先提取每帧图像特征点，对相邻帧进行特征点粗匹配，然后利用RANSAC(随机抽样一致)算法去除不合理的匹配对，然后得到位置和姿态信息。所述后端主要是对前端的结果进行优化，得到最优的位姿估计。使用非线性优化(图优化)方法。它将优化的变量作为图的节点，误差项作为图的边，在给定初值后，就可以迭代优化更新。由于图优化的稀疏性，可以在保证精度的同时，降低计算量。所述回环检测主要目的是让无人机能够认识自己曾经去过的地方，从而解决位置随时间漂移的问题。视觉回环检测一般通过判断图像之间的相似性完成，这和我们人类用眼睛来判断两个相同的地点是一样的道理。因为图像信息丰富，因此VSLAM在回环检测中具有很大的优势。当回环检测成功后，就会建立现在的图像和过去曾经见过图像的对应关系，后端优化算法可以根据这些信息来重新调整轨迹和地图，从而最大限度地消除累积误差。最后建立三维地图。
S20，根据无人机的飞行方向对无人机进行投影，以判断无人机在飞行方向上的投影是否与障碍物所在的平面相交。
在本实施例中，所述投影相交为在对无人机采集图像做处理时会对障碍物进行框定，同时会在图片上形成无人机在障碍物平面上的投影以及投影中心可由障碍物的框定与无人机的投影相比较，判断无人机的投影与障碍物是否相交。
S30，当判断无人机的投影与所述障碍物相交时，获取位于障碍物上的与所述无人机的投影中心具有最短距离的边缘点。
S40，以边缘点为圆心，形成具有预设的安全半径的碰撞圆。
S50，根据无人机的位置以及所述障碍物的位置得出无人机和障碍物之间的相对位置。
S60，获取无人机的行驶速度，并根据相对位置以及无人机的行驶速度，计算出所述无人机偏转角度；
S70，根据碰撞圆、所述无人机偏转角度、所述轴线距离以及所述边缘点进行路线规划，以使得无人机能够经由所述碰撞圆的边界绕过所述障碍物。
在本实施例中，所述安全半径d＝2M；其中，M为无人机长和宽的较大者中的X倍；其中，X大于2。
参见图2，在本实施例中，所述光心为无人机投影中心为光心。光轴线为当从碰撞圆心出发，做一条垂直与碰撞圆心的射线，而这条射线称为光轴线。L为无人机与障碍物之间的距离。γa为无人机光轴方向与无人机到碰撞圆心连线的夹角即本实施例中第一夹角。γb为无人机到碰撞圆切向的夹角即本实施例中第二夹角。d为障碍圆的半径，无人机与障碍物的最小间距距离。Pou为无人机的位置向量，Vou为无人机行驶速度，Pu、Po分别为无人机和障碍物的位置，Pou＝Po－Pu为无人机和障碍物的相对位置矢量。P1和P2分别为过无人机做碰撞区域的左切线和右切线ru、ro分别为无人机与障碍物的半径，dc＝ru+ro。A、B、C、D四点都为飞行过程中的航点，两者之间的连线为飞行航线。其中，所述A为本实施例中所述切线与所述碰撞圆的交点，B为第一目的点，C为第二目的点，D为第三目的点。具体地：
在本实施例中，所述根据所述碰撞圆、所述无人机偏转角度、所述轴线距离以及所述边缘点进行路线规划，以使得无人机能够经由所述碰撞圆的边界绕过所述障碍物具体为：
根据所述碰撞圆以及无人机的中心，确定从无人机中心到所述碰撞圆的切线，并获取所述切线与所述碰撞圆的交点，控制所述无人机以所述切线的方向飞行至所述交点，在到达所述交点后，根据所述安全半径，沿所述碰撞圆的圆弧飞至无人机正方向与障碍物侧面平行的第一目的点，在到达第一目的点后，沿在第一目的点时的飞行方向飞至第二目的点；其中，所述第二目的点为在所述三维地图中首次看不到障碍物侧面的位置。在到达第二目的点后，沿在第二目的点时的飞行方向继续飞行至少达到预定距离到达第三目的点，完成无人机障碍物躲避。
具体地，在本实施例中，当与障碍物相交时，通过确立碰撞圆心，由几何关系可得出无人机距碰撞圆心的距离。碰撞圆锥由来自于无人机的位置且垂直于界线圆的两个向量(P1，P2)精确确定，如图2所示：P1和P2分别为过无人机做碰撞区域的左切线和右切线相对位置矢量Pou与左切线P1的夹角为α+(α+＞0)，与右切线P2的夹角为α-(α-＜0)，α-＝-α+，φ为相对速度矢量Vou和相对位置矢量Pou的夹角，Vou在Pou左侧时φ为正，在右侧时φ为负,δi为无人机与障碍物最接近点间的距离。根据碰撞锥几何关系，若以无人机所在位置Pu为顶点沿相对速度矢量Vou方向的射线穿过碰撞区域P，则无人机与障碍物存在潜在碰撞危险。采用式(1)作为潜在碰撞检测条件:
Pou·Vou≥0，δi＜dC(1)；式(1)指仅当相对位置矢量Pou与相对速度矢量Vou夹角范围在±π/2，且无人机与最接近点距离小于碰撞半径时，才视障碍物与无人机存在潜在碰撞。利用该碰撞检测条件，加快规划速度。如果存在多个障碍物，具有最短到达时间的障碍被选作最紧急的障碍，在确定了需要紧急避碰的障碍物后，无人机必须紧急机动，从而可知无人机光轴方向与无人机到碰撞圆心连线的夹角γa。再通过确立碰撞圆半径。由何关系可得出无人机到碰撞圆切向的夹角γb。因此，可知无人机的实际偏转角γp＝γa+γb无人机机动的偏转角γp往往不会大于π/2，所以计算出的偏转角为：考虑到无人机采集到的信息受无人机噪音的影响，无人机的偏转角应略大于上面计算出的γ，即给γ增加一个安全系数c:γ′＝cγ式中，c为大于1的常数。
在本实施例中，根据所述碰撞圆以及无人机的中心，确定从无人机中心到所述碰撞圆的切线，并获取所述切线与所述碰撞圆的交点具体为：
根据所述圆心，计算所述无人机中心距所述圆心的距离。根据所述无人机中心距所述圆心的距离以及所述无人机与障碍物的轴线距离，从而获得无人机的光轴方向与无人机到碰撞圆心连线的第一夹角，从而获得无人机的光轴方向与无人机到碰撞圆心连线的第一夹角。通过确立碰撞圆半径，得出无人机到碰撞圆切向的第二夹角。根据所述第一夹角和所述第二夹角获得无人机的实际偏转角，并根据所述实际偏转角以及所述碰撞圆确定交点。
在本实施例中，所述预定距离其中，βω为所述三维地图水平视场角，d为安全半径，R为预定距离。
在本实施例中，根据无人机的特性，本申请只对正向障碍物为例进行说明。所述无人机与障碍物保持最小间隔距离为d,即碰撞安全界限半径。以圆心在障碍物中心，与无人机所在位置建立一个圆锥体。设T时刻无人机的位置向量为Pu，障碍物的位置为Po那么障碍物与无人机的相对位置Pou＝Po-Pu，参见图4：
本申请以碰撞交点为圆心构建威胁锥。以无人机投影中心为原点构建坐标轴，轴线会和障碍物边缘有交点，由于轴线与障碍物存在多个交点，障碍物上的与所述无人机的投影中心具有最短距离的边缘点为圆心。确定圆心后，根据所述圆心确定无人机与障碍物的最小间距距离。碰撞安全界线认为是一个半径为d圆。设置碰撞圆心半径d＝2M或d＝2N，M，N分别为长，宽的5倍，这样可以满足无人机在飞行过程中可以安全的绕过障碍物，因为飞行过程不是平稳，将M,N设置较大，可以降低无人机与障碍物发生碰撞，倘若将碰撞圆心半径过小(一般M,N分别不低于无人机长宽的2倍)，容易与障碍物相撞。
根据碰撞圆心和无人机投影中心的相对位置，可以对障碍物位置进行判定，设无人机投影中心(光心坐标)坐标为(x0,y0),碰撞圆心坐标为(xp yp)。
参见图5，当无人机投影中心在障碍物外：当xp>x0时，即碰撞点在光心右侧，则偏转角γp<0,应向左偏。当xp<x0时，即碰撞点在光心左侧，则偏转角γp>0,应向右偏。当xp＝x0时，即碰撞点在光心上部或下部，由于安全原因考虑飞机不向下飞行，则爬升角γp>0，应该向上爬升。
参见图6，当无人机投影中心在障碍物内：当xp>x0时，即碰撞点在光心右侧，则偏转角γp>0,应向右偏转。当xp<x0时，即碰撞点在光心左侧，则偏转角γp<0,应向左偏转。当xp＝x0时，即碰撞点在光心上部或下部，由于安全原因考虑飞机不向下飞行，则爬升角γp>0，应该向上爬升。
本发明通过利用无人机摄像头采集的障碍物的图像以及单目Visual SLAM框架实现三维信息的实时准确重建，在这个基础上实现障碍物的检测，获取无人机与障碍物之间的相对位置信息，无人机飞行路径的重新规划，实现无人机自主避障。
在第一实施例的基础上，本实施例的一优选实施例中，获取无人机目标点，并控制无人机在到达第三目的点后沿所述目标点方向飞行。
参见图2，在本实施例中，已知无人机最终目标点E，无人机通过D点后，直接飞向目标点E，完成避障任务。最后避让策略确定好之后通过地面协同计算机，计算机通过mavlink协议，发送基于dronekit代码，与无人机飞控进行通讯发送指令让飞控控制无人机水平左右移动或是垂直向上移动，GPS进行重新定位，地面站更新航点信息，并重新进行航点的规划。
本发明第二实施例：
本发明第二实施例提供一种无人机躲避障碍物的装置，包括：
重建模块100，用于基于无人机摄像头采集的障碍物的图像以及单目Visual SLAM框架，重建出三维地图，以获取所述无人机的位置以及所述无人机与障碍物的轴线距离。
判断模块200，用于根据无人机的飞行方向对所述无人机进行投影，以判断所述无人机在飞行方向上的投影是否与障碍物所在的平面相交。
获取模块300，用于当判断无人机的投影与所述障碍物相交时，获取位于障碍物上的与所述无人机的投影中心具有最短距离的边缘点。
形成模块400，用于以所述边缘点为圆心，形成具有预设的安全半径的碰撞圆。
相对位置获得模块500，用于根据所述无人机的位置以及所述障碍物的位置得出无人机和障碍物之间的相对位置；
计算模块600，用于获取无人机的行驶速度，并根据相对位置以及无人机的行驶速度，计算出所述无人机偏转角度；
绕过障碍物模块700，用于根据所述碰撞圆、所述无人机偏转角度、所述轴线距离以及所述边缘点进行路线规划，以使得无人机能够经由所述碰撞圆的边界绕过所述障碍物。
优选地，所述安全半径d＝2M；其中，M为无人机长和宽的较大者中的X倍；其中，X大于2。
优选地，绕过障碍物模块700具体为：
交点确定模块，用于根据所述碰撞圆以及无人机的中心，确定从无人机中心到所述碰撞圆的切线，并获取所述切线与所述碰撞圆的交点。
障碍物躲避模块，用于控制所述无人机以所述切线的方向飞行至所述交点。在到达所述交点后，根据所述安全半径，沿所述碰撞圆的圆弧飞至无人机正方向与障碍物侧面平行的第一目的点。在到达第一目的点后，沿在第一目的点时的飞行方向飞至第二目的点；其中，所述第二目的点为在所述三维地图中首次看不到障碍物侧面的位置。在到达第二目的点后，沿在第二目的点时的飞行方向继续飞行至少达到预定距离到达第三目的点，完成无人机障碍物躲避。
优选地，交点确定模块具体为：
根据所述圆心，计算所述无人机中心距所述圆心的距离。根据所述无人机中心距所述圆心的距离以及所述无人机与障碍物的轴线距离，从而获得无人机的光轴方向与无人机到碰撞圆心连线的第一夹角。通过确立碰撞圆半径，得出无人机到碰撞圆切向的第二夹角。根据所述第一夹角和所述第二夹角获得无人机的实际偏转角，并根据所述实际偏转角以及所述碰撞圆确定交点。
优选地，所述预定距离其中，βω为所述三维地图水平视场角，d为安全半径，R为预定距离。
优选地，获取无人机目标点，并控制无人机在到达第三目的点后沿所述目标点方向飞行。
本发明的第三实施例:
本发明第三实施例提供一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置由所述处理执行的计算机程序。所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的一种无人机躲避障碍物方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S10。或者，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各装置实例中的功能。
本发明第四实施例：
本发明第四实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，例如无人机躲避障碍物方法的程序。其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述任一实施例中所述的无人机躲避障碍物方法。
示例性地，本发明第三实施例和第四实施例中所述的计算机程序可以被分割成一个或多个模块，所述一个或者多个模块被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述实现无人机躲避障碍物设备，具体包括以下步骤中的执行过程。例如，本发明实施例二中所述的装置。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述无人机躲避障碍物方法的控制中心，利用各种接口和线路连接整个所述实现无人机躲避障碍物方法的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现无人机躲避障碍物方法的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、文字转换功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、文字消息数据等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘、智能存储卡(Smart Media Card,SMC)、安全数字(Secure Digital,SD)卡、闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
其中，所述实现无人机躲避障碍物装置的模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一个计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种无人机躲避障碍物的方法，其特征在于，所述方法包括：
基于无人机摄像头采集的障碍物的图像以及单目Visual SLAM框架，重建出三维地图，以获取所述无人机的位置以及所述无人机与障碍物的轴线距离；
根据无人机的飞行方向对所述无人机进行投影，以判断所述无人机在飞行方向上的投影是否与障碍物所在的平面相交；
当判断无人机的投影与所述障碍物相交时，获取位于障碍物上的与所述无人机的投影中心具有最短距离的边缘点；
以所述边缘点为圆心，形成具有预设的安全半径的碰撞圆；
根据所述无人机的位置以及所述障碍物的位置得出无人机和障碍物之间的相对位置；
获取无人机的行驶速度，并根据相对位置以及无人机的行驶速度，计算出所述无人机偏转角度；
根据所述碰撞圆、所述无人机偏转角度、所述轴线距离以及所述边缘点进行路线规划，以使得无人机能够经由所述碰撞圆的边界绕过所述障碍物。
2.根据权利要求1所述的无人机躲避障碍物的方法，其特征在于，所述安全半径d＝2M；其中，M为无人机长和宽的较大者中的X倍；其中，X大于2。
3.根据权利要求1所述的无人机躲避障碍物的方法，其特征在于，所述根据所述碰撞圆、所述轴线距离以及所述边缘点进行路线规划，以使得无人机能够经由所述碰撞圆的边界绕过所述障碍物具体为：
根据所述碰撞圆以及无人机的中心，确定从无人机中心到所述碰撞圆的切线，并获取所述切线与所述碰撞圆的交点；
控制所述无人机以所述切线的方向飞行至所述交点；
在到达所述交点后，根据所述安全半径，沿所述碰撞圆的圆弧飞至无人机正方向与障碍物侧面平行的第一目的点；
在到达第一目的点后，沿在第一目的点时的飞行方向飞至第二目的点；其中，所述第二目的点为在所述三维地图中首次看不到障碍物侧面的位置；
在到达第二目的点后，沿在第二目的点时的飞行方向继续飞行至少达到预定距离到达第三目的点，完成无人机障碍物躲避。
4.根据权利要求3所述的无人机躲避障碍物的方法，其特征在于，
根据所述碰撞圆以及无人机的中心，确定从无人机中心到所述碰撞圆的切线，并获取所述切线与所述碰撞圆的交点具体为：
根据所述圆心，计算所述无人机中心距所述圆心的距离；
根据所述无人机中心距所述圆心的距离以及所述无人机与障碍物的轴线距离，从而获得无人机的光轴方向与无人机到碰撞圆心连线的第一夹角；
通过确立碰撞圆半径，得出无人机到碰撞圆切向的第二夹角；
根据所述第一夹角和所述第二夹角获得无人机的实际偏转角，并根据所述实际偏转角以及所述碰撞圆确定交点。
5.根据权利要求3所述的无人机躲避障碍物的方法，其特征在于，所述预定距离其中，βω为所述三维地图水平视场角，d为安全半径，R为预定距离。
6.根据权利要求3所述的无人机躲避障碍物的方法，其特征在于，获取无人机目标点，并控制无人机在到达第三目的点后沿所述目标点方向飞行。
7.一种无人机躲避障碍物的装置，其特征在于，包括：
重建模块，用于基于无人机摄像头采集的障碍物的图像以及单目VisualSLAM框架，重建出三维地图，以获取所述无人机的位置以及所述无人机与障碍物的轴线距离；
判断模块，用于根据无人机的飞行方向对所述无人机进行投影，以判断所述无人机在飞行方向上的投影是否与障碍物所在的平面相交；
获取模块，用于当判断无人机的投影与所述障碍物相交时，获取位于障碍物上的与所述无人机的投影中心具有最短距离的边缘点；
形成模块，用于以所述边缘点为圆心，形成具有预设的安全半径的碰撞圆；
相对位置获得模块，用于根据所述无人机的位置以及所述障碍物的位置得出无人机和障碍物之间的相对位置；
计算模块，用于获取无人机的行驶速度，并根据相对位置以及无人机的行驶速度，计算出所述无人机偏转角度；
绕过障碍物模块，用于根据所述碰撞圆、所述无人机偏转角度、所述轴线距离以及所述边缘点进行路线规划，以使得无人机能够经由所述碰撞圆的边界绕过所述障碍物。
8.一种终端设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置由所述处理执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的无人机躲避障碍物的方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至6中任意一项所述的无人机躲避障碍物的方法。
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