无人机对空间结构检测方法、装置与流程

本发明涉及航空科学
技术领域：
，更具体地，涉及一种无人机对空间结构检测方法、装置。
背景技术：
：无人驾驶无人机简称无人机，是利用遥控方法和自备的程序控制装置操纵的不载人的无人机。为了维持机体平衡以及完成工作任务，无人机体上可安装的传感器越来越多，而随着微电子技术的发展，在小型无人机上集成高精度的传感器已经成为现实。目前，无人机能够实现的功能也越来越多，已经广泛应用于空中侦察、监视、通信、反潜、电子干扰等。目前无人机技术已经广泛应用于二维平面的检测，例如地形检测。一种应用于地形跟踪的装置是利用安装在无人机下方的两个激光测距模块所检测的地形参数发送给无人机控制系统而完成地形检测的，应用这种方法可以调整无人机的飞行姿态，并能对地面场景做出及时的反应，是结构简单、低成本、安全的装置。上述方法能够实现二维平面的检测，但却无法实现三维空间结构检测。上述方案中采用了两个激光测距模块测量地形参数，其检测范围也仅仅限于检测单个平面，对于直立物体或者遮盖物体却无法检测，飞行过程中甚至有撞上墙壁和悬崖等物体的危险，其应用受限于外界环境，可行性不高。技术实现要素：鉴于上述问题，本发明提出了一种空间结构检测方法，其能够依据安装在多个方向的距离传感器检测的距离数据模拟出无人机在飞行过程中的所有可能遇到的阻碍壁的形状和大小，不但能够使无人机迅速避开阻碍壁，而且能够检测出空间的结构。本方案综合了多个方向的距离传感器的数据，可以实现三维空间结构的检测。第一方面，本发明提供了一种无人机对空间结构的检测方法，包括如下步骤：开启装配的多个方向上的距离传感器；接收所述距离传感器发送的用于计算自身与周围阻碍壁之间距离的距离传感数据；发送所述距离传感数据给控制端，以根据所述距离传感数据整合出三维空间结构。在本发明中，开启多个方向上的距离传感器，并接收距离传感器的距离传感数据，并将距离传感数据发送到控制端，从而整合出三维空间结构，采用本方案能够利用激光测距传感器进行空间结构检测，是一种低成本，简单易于实现的方案。结合第一方面，在第一方面的第一种实施例中，所述距离传感器包括视觉传感器、超声波传感器、激光测距传感器、雷达传感器中的任意一项。本发明中，距离传感器为激光测距传感器、超声波传感器、雷达传感器中的任意一项，根据实际情景和无人机大小的不同，选用不同的测距传感器。结合第一方面的第一种实施例，每个方向上均装配两个视觉传感器构造出双目视觉系统，利用该双目视觉系统构造观测场景的视差图，以根据视差图确定空间结构。结合第一方面的第一种实施例，空间结构的检测方法如下：利用双目视觉系统构造观测场景的视差图；将视差图上所有像素点的值归一化到0～255范围内；根据单个方向上的视差图确定该单个方向的空间布局；整合多个方向上的空间布局成空间结构，利用如下两幅图像的相位关系拼接：两幅待拼接图像的离散傅里叶变换X(μ,ν)和Y(μ,ν)，其互功率谱为：S(μ，v)＝X(μ，v)Y*(μ，v)归一化可得对应的互功率谱的相位谱：ejQμ,vΔ‾X(μ,v)Y*(μ,v)|X(μ,v)Y*(μ,v)|=ej(QX-QY)]]>QX和QY分别代表两幅待拼接图像的傅里叶变换的相位。应用双目视觉系统可以确定视野范围内的视差图，根据视差图可以单个反向的空间布局特征，采用拼接算法、数据融合算法等可以实现把单个方向的布局结构整合成整体空间结构。结合第一方面，在第一方面的第二种实施例中，发送所述距离传感数据给控制端，以根据所述距离传感数据计算出自身与周围阻碍壁之间的距离；根据所述自身与周围阻碍壁之间的距离整合出三维空间结构。控制端首先将距离传感数据解算成自身与阻碍壁之间的距离，然后确定再依据自身与阻碍壁之间的距离整合出空间结构来，由于控制端具有较好的处理能力，因为能够整合出更为具体的空间结构。结合第一方面，在第一方面的第三种实施例中，自身装配的多个方向上的距离传感器以中心对称的方式装配在本机上，其装配的对称中心在本机重心线上。将多个距离传感器中心对称安装，可以保证机体重量平衡，从而保证飞行过程中平稳飞行。结合第一方面的第三种实施例，所述距离传感器所装配的方向至少包括垂直向上、垂直向下、东、西、南、北方向。结合第一方面的第三种实施例，单个方向上的距离传感器包括多个，且以测量方向轴发散的形式排列成阵列，以获取该方向的多个距离传感数据。在本实施例中，单个方向的距离传感器均以测量方向轴发散的形式排列成阵列，采用测量方向轴发散式可以扩大检测距离的范围，而增大无人机的三维空间检测范围，在条件允许的情况下，安装越多的距离传感器，其测量精度越高，检测结果越趋于准确。结合第一方面的第三种实施例：解算单个方向上的多个所述距离传感数据成多个距离；依据多个距离模拟出位于该方向前方的阻碍壁的形状和大小；整合多个方向上的阻碍壁成三维空间结构。在本实施例中，首先将距离传感数据解算成距离，然后模拟出该方向的阻碍壁的形状和大小，最后通过拼接算法等算法将多个方向的阻碍壁合成空间结构。结合第一方面的第三种实施例，所述整合多个方向上的阻碍壁成空间结构的方法包括数据融合算法、拼接算法、随机模拟算法中的任意多项。结合第一方面，在第一方面的第四种实施例中，解算出装配在本机的测量方向轴垂直向上、垂直向下的距离传感器发送的距离传感数据成距离，以根据该距离计算出飞行高度，调整飞行高度。在本实施例中，可以通过垂直向上、垂直向上的距离传感器的距离传感数据判断飞行高度，以保证飞行平稳。结合第一方面中的第四种实施例，所述测量方向轴垂直向上、垂直向下的距离传感器包括多个，分别用于测量本机与上阻碍壁、下阻碍壁的距离参数，依据多个所述距离参数检测本机的俯仰角和滚转角以确定本机的姿态变化，并据此调整飞行姿态。根据多个垂直向上、垂直向下方向的距离传感器的距离传感数据可以判断本机的飞行姿态，从而可以用于调整飞行姿态，保证机体平衡。第二方面，本发明提供了一种无人机对空间结构的检测装置，包括：采集单元，用于开启装配的多个方向上的距离传感器；接收单元，用于接收所述距离传感器发送的用于计算自身与周围阻碍壁之间距离的距离传感数据；整合单元，用于发送所述距离传感数据给控制端，以根据所述距离传感数据整合出三维空间结构。结合第二方面，在第二方面的第一种实施例中，所述距离传感器包括视觉传感器、超声波传感器、激光测距传感器、雷达传感器中的任意一项。本发明中，距离传感器为激光测距传感器、超声波传感器、雷达传感器中的任意一项，根据实际情景和无人机大小的不同，选用不同的测距传感器。结合第二方面的第一种实施例，每个方向上均装配两个视觉传感器构造出双目视觉系统，利用该双目视觉系统构造观测场景的视差图，以根据视差图确定空间结构。结合第二方面的第一种实施例，整合单元具体包括如下：构造模块，用于利用双目视觉系统构造观测场景的视差图；归一模块，用于将视差图上所有像素点的值归一化到0～255范围内；布局生成模块，用于根据单个方向上的视差图确定该单个方向的空间布局；结构生成模块，用于整合多个方向上的空间布局成空间结构，利用如下两幅图像的相位关系拼接：两幅待拼接图像的离散傅里叶变换X(μ,ν)和Y(μ,ν)，其互功率谱为：S(μ，v)＝X(μ，v)Y*(μ，v)归一化可得对应的互功率谱的相位谱：ejQμ,vΔ‾X(μ,v)Y*(μ,v)|X(μ,v)Y*(μ,v)|=ej(QX-QY)]]>QX和QY分别代表两幅待拼接图像的傅里叶变换的相位。应用双目视觉系统可以确定视野范围内的视差图，根据视差图可以单个反向的空间布局特征，采用拼接算法、数据融合算法等可以实现把单个方向的布局结构整合成整体空间结构。结合第二方面，在第二方面的第二种实施例中，发送所述距离传感数据给控制端，以根据所述距离传感数据计算出自身与周围阻碍壁之间距离；根据所述自身与周围阻碍壁之间距离整合出空间结构。结合第二方面，在第二方面的第二种实施例中，所述距离传感器包括视觉传感器、超声波传感器、激光测距传感器、雷达传感器中的任意一项。结合第二方面，在第二方面的第三种实施例中，自身装配的多个方向上的距离传感器以中心对称的方式装配在本机上，其装配的对称中心在本机重心线上。结合第二方面的第三种实施例，所述距离传感器所装配的方向至少包括垂直向上、垂直向下、东、西、南、北方向。结合第二方面的第三种实施例，每个方向上均装配两个视觉传感器构造出双目视觉系统，利用该双目视觉系统构造观测场景的视差图，以根据视差图确定空间结构。结合第二方面的第三种实施例，所述整合单元包括：构造模块，用于利用双目视觉系统构造观测场景的视差图；归一模块，用于将视差图上所有像素点的值归一化到0～255范围内；布局生成模块，用于根据单个方向上的视差图确定该单个方向的空间布局；结构生成模块，用于整合多个方向上的空间布局成空间结构。应用双目视觉系统可以确定视野范围内的视差图，根据视差图可以单个反向的空间布局特征，采用拼接算法、数据融合算法等可以实现把单个方向的布局结构整合成整体空间结构。结合第二方面的第三种实施例，单个方向上的距离传感器包括多个，且以测量方向轴发散的形式排列成阵列，以获取该方向的多个距离传感数据。结合第二方面的第三种实施例，所述整合单元包括：解算模块，用于解算单个方向上的多个所述距离传感数据成多个距离；模拟模块，用于依据多个距离模拟出位于该方向前方的阻碍壁的形状和大小；生成模块，用于整合多个方向上的阻碍壁成三维空间结构。结合第二方面的第三种实施例，所述整合多个方向上的阻碍壁成空间结构的方法包括数据融合算法、拼接算法、随机模拟算法中的任意多项。结合第二方面，在第二方面的第四种实施例中，解算出装配在本机的测量方向轴垂直向上、垂直向下的距离传感器发送的距离传感数据成距离，以根据该距离计算出飞行高度，调整飞行高度。结合第二方面的第四种实施例，所述测量方向轴垂直向上、垂直向下的距离传感器包括多个，分别用于测量本机与上阻碍壁、下阻碍壁的距离参数，依据多个所述距离参数检测本机的俯仰角和滚转角以确定本机的姿态变化，并据此调整飞行姿态。第三方面，本发明实施例中提供了一种多功能控制设备，包括：显示器，用于显示程序执行的结果；存储器，用于存储支持收发装置执行上述无人机对空间结构的检测方法的程序；通信接口，用于上述无人机对空间结构的检测装置与其他设备或通信网络通信；一个或多个处理器，用于执行所述存储器中存储的程序；一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序被配置为用于执行无人机对空间结构检测的任何方法。第四方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，用于储存为上述空间活动轨迹生成装置所用的计算机软件指令，其包含用于执行上述方面为空间活动生成装置所设计的程序。本发明提出了一种空间结构检测方法，其能够依据距离传感器检测的距离传感数据模拟出无人机在飞行过程中的所有可能遇到的阻碍壁的形状和大小，不但能够使无人机迅速避开阻碍壁，而且能够检测出空间的结构。本发明生成的空间结构准确、可靠，适用于含有害气体的场景、密闭场景、无人危险区域等场景的空间检测，相对于现有方案，本方案综合了多个方向的距离传感器的数据，能够实现三维空间结构的检测。本发明的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述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例，对于本领域技术人员来讲，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示出了根据本发明一个实施例的一种装配有距离传感器的无人机示意图。图2示出了根据本发明一个实施例的一种用于无人机检测空间的设备结构框图。图3示出了根据本发明一个实施例的一种无人机对空间结构检测方法流程图。图4示出了根据本发明一个实施例的一种无人机整合三维空间结构的方法流程图。图5示出了根据本发明一个实施例的一种视觉传感器成像原理示意图。图6示出了根据本发明一个实施例的一种双目视觉理想成像示意图。图7示出了根据发发明一个实施例的一种视差图生成方法示意图。图8示出了根据本发明一个实施例的一种单个方向的布局生成示意图。图9示出了根据本发明一个实施例的一种无人机整合三维空间结构的方法流程图。图10示出了根据发发明一个实施例的一种无人机检测平面的示意图。图11示出了根据本发明一个实施例的一种无人机对空间结构的检测装置。图12示出了根据本发明一个实施例的一种整合单元的具体框图。图13示出了根据本发明一个实施例的一种整合单元的具体框图。图14示出了根据本发明一个实施例的一种多功能控制设备框图。具体实施方式为了使本
技术领域：
的人员更好地理解本发明方案，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。在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。本发明的发明人注意到随着微电子技术的发展，在无人机体上安装多个高精度小体积的器件已经不是难题，可以利用这样的现有技术条件在无人机上安装多个距离传感器，从而根据多个距离传感器测量的距离数据整合出空间结构，该方案可以提高工作效率，减少人员伤亡。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，本领域技术人员在没有做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。对于本发明中用到的专有名词解释如下：距离传感器，在本发明中，距离传感器是指用于测量距离的传感器，例如激光测距传感器、红外传感器、超声波传感器、雷达、大气压力传感器等，距离传感器可以检测出距离数据，例如采用大气压力传感器，在无人机飞行高度变化时，检测相应高度的气压从而判断无人机的飞行高度。距离传感数据，在本发明中，距离传感数据来自距离传感器，通过距离传感数据能够算出距离。距离参数，指根据距离传感数据计算出来的距离。测量方向轴，在本发明中，测量方向轴是指距离传感器测量的方向，例如在无人机上采用了激光测距传感器，在无人机的正下方安装，其用于检测正下方的距离数据。测量方向轴发散的形式是指在测量一个方向时，采用多个距离传感器时，测量方向相互不平行的发散形式，通过发散的设计可以保证获取较大的测量面积。阻碍壁，在本发明中，阻碍壁是指能够阻止无人机飞行的任何阻碍物体的其中一个外壁，建筑物的其中一个侧面、树木的不规则树叶、房屋的墙壁、隧道的内壁等。控制端，在本发明中，控制端是指具有一定处理能力的处理器，既可以高度集成安装在无人机上，也可以依靠无线传输的方式发送到处理能力更强的处理器上。在本发明的实施例中，装配有距离传感器的无人机示意图如图1所示，包括无人机1000，其机体上装配有多个方向的距离传感器2000，例如在本发明的一个实施例中，在机体的垂直向下、垂直向上、东、南、西、北六个方向分别安装了用于测量距离的激光测距传感器阵列，则无人机可以通过六个方向的距离数据分别拟合出六个方向的阻碍壁的情况，从而整合出空间结构。在本发明的一个实施例中，用于完成无人机对空间结构的检测方法的设备结构框图如图2所示，整体结构包括系统处理中心、传感器模块、控制器、执行控制端等，其中传感器模块包括惯性传感器、磁强计、超声波传感器、激光测距传感器、视觉传感器等，用于生成各种传感器数据从而生成用于表征无人机飞行过程中的姿态信息、高度数据、航向数据、图像数据、距离数据等，从而反映无人机飞行中的各项参数，便于无人机做自身的调整。例如当无人机受到刮风影响时，利用惯性传感器可以检测出无人机的姿态数据发生变化，无人机获取姿态数据后调整自身姿态以保证按照操控指令飞行；又如当用户想通过图像控制无人机飞行时，在本发明的一个实施例中，如图3所示，采用视觉传感器获取动态图像，继而从动态图像的每一帧图片中识别人的手势，从而根据人的手势与预存模板库的匹配结果判断将要完成的操作指令；在本发明的一个实施例中，当无人机飞行过程中某个方向遇到阻碍壁时，可以利用这个方向的距离传感器检测出与阻碍壁的距离，从而迅速做出避障动作，从而保证机身不损伤，而且当无人机有了避障措施后，能够单独执行空间检测等任务。系统处理中心是完成数据整合、发送控制、执行操作执行的核心部分，其在收到传感器模块发送的数据时，通过一系列的算法从数据中识别出特定的信息，从而根据这些信息判断将要执行的操作，本领域内技术人员可以理解，系统处理中心不止能够完成传感器数据的整合和发送指令，还可以进行其他的操作，在本发明中，系统处理中心应具备能够完成无人机对空间结构检测的任何方法。控制器是用于控制无人机的控制器件，一般地，当远程遥控设备作为控制器控制无人机时，需要设置无人机与控制器的控制频率，以保证有效控制无人机飞行。执行控制端用于无人机执行操作指令，执行控制端与系统处理中心互相通讯，以保证无人机按照操作指令执行。在本发明中，开启多个方向上的距离传感器，并接收距离传感器的距离传感数据，并将距离传感数据发送到控制端，从而整合出三维空间结构，采用本方案能够利用激光测距传感器进行空间结构检测，是一种低成本，简单易于实现的方案。第一方面，本发明提供了一种无人机对空间结构的检测方法，如图3所示，包括如下步骤：S101，开启装配的多个方向上的距离传感器。结合第一方面，在第一方面的一种实施例中，所述距离传感器包括视觉传感器、超声波传感器、激光测距传感器、雷达传感器中的任意一项。本发明中，距离传感器为激光测距传感器、超声波传感器、雷达传感器中的任意一项，根据实际情景和无人机大小的不同，选用不同的测距传感器，根据实际情况也不排除使用视觉传感器、气压传感器等距离传感器检测距离的情况。以使用小型激光测距传感器为例，在无人机的多个方向上装配上多个激光测距传感器，其中每个方向都安装一组测量方向轴发散的激光测距传感器。每个激光测距传感器都有设定的标记用于区分其他的激光测距传感器，每个激光测距传感器都标明测量的方向。单个激光测距传感器与普通激光测距传感器的测距原理一致，包括激光发射模块和激光接收模块，在开启激光测距传感器后，激光测距传感器的发射模块就会以一定频率不停的向外发送激光，本领域内技术人员可以理解，当激光接触到阻碍壁时，会弹回而被激光接收模块接收到，从而生成距离传感数据，本领域内技术人员可以理解，根据光的传播速度和传播时间可以计算出无人机与阻碍壁之间的距离，例如采用2s＝vt，在公式中s代表无人机与阻碍壁之间的距离，v代表光速，t代表传输时间，本领域内技术人员可以理解，在本实施例中，v和t是距离传感数据，而计算出来的s为距离。S102，接收所述距离传感器发送的用于计算自身与周围阻碍壁之间距离的距离传感数据。在本发明的一个实施例中，从多个距离传感器中获取表征机体自身与周围阻碍壁之间的距离传感数据，并且将距离传感数据计算成距离，以激光测距传感器为例，利用激光测距传感器采集的距离传感器数据是多个检测方向的传输时间和光传输频率等，通过这些数据可以算出机体与周围阻碍壁之间的距离。S103，发送所述距离传感数据给控制端，以根据所述距离传感数据整合出三维空间结构。结合第一方面，在第一方面的一种实施例中，发送所述距离传感数据给控制端，以根据所述距离传感数据计算出自身与周围阻碍壁之间的距离；根据所述自身与周围阻碍壁之间的距离整合出三维空间结构。在本发明的实施例中，首先计算距离传感数据成机体与阻碍壁之间的距离，然后再根据该距离整合出三维空间结构。本领域内技术人员可以理解，在装配多个距离传感器测量出足够多个距离时，就能够通过这些距离整合出三维空间结构。在本发明的实施例中，将距离传感数据发送给控制端来处理，本领域内技术人员可以理解，所述控制端为处理能力较强的DSP、电脑、单片机、FPGA等。本领域内技术人员可以理解，所述控制端可以为无人机外部的处理设备，无人机能够无线传输到该外部处理设备上实时检测空间结构，也能够在飞行检测过程中记录下距离传感器数据并存储下来，当停止飞行时有线传输到处理设备上。本领域内技术人员也不难理解，所述控制端在高度集成化、体积较小的情况下可以直接集成在无人机上，无人机处理中心在控制飞行的同时也整合出空间结构。采集多个方向的数据，能够检测整个三维空间结构，本领域内技术人员可以理解，所述三维空间结构不止包括密闭的三维空间结构如某个房间、地下煤矿等，也包括非密闭的三维空间结构，例如隧道、沙漠、悬崖等。在具体检测过程中，以采集到的数据为准，如某个方向没有采集到有关距离的距离传感数据时，可以认为该方向没有阻碍壁，例如在机体上装配垂直向上、垂直向下、东、南、西、北六个方向的距离传感器，检测到一个区域东、南、西、北四个方向的阻碍壁为相似形状、垂直向下方向的阻碍壁为不规则形状，而垂直向上方向没有合理的距离传感数据，则可以判断该三维空间环境可能为天坑地理环境。控制端首先将距离传感数据解算成自身与阻碍壁之间的距离，然后再依据自身与阻碍壁之间的距离整合出空间结构来，由于控制端具有较好的处理能力，因为能够整合出更为具体的空间结构。结合第一方面，在第一方面的一种实施例中，自身装配的多个方向上的距离传感器以中心对称的方式装配在本机上，其装配的对称中心在本机重心线上。具体地，在机体上装配的多个方向上的距离传感器为测量方向轴中心对称的方式装配在机体上，例如在东、南、西、北四个方向上以同一个水平面安装激光测距传感器，每个方向上安装的激光测距传感器的个数都一样。将多个距离传感器中心对称安装，可以保证机体重量平衡，从而保证飞行过程中平稳飞行。进一步，所述距离传感器所装配的方向至少包括垂直向上、垂直向下、东、西、南、北方向。结合第一方面的第三种实施例，每个方向上均装配两个视觉传感器构造出双目视觉系统，利用该双目视觉系统构造观测场景的视差图，以根据视差图确定空间结构。进一步，如图4所示，空间结构的检测方法如下：S201，利用双目视觉系统构造观测场景的视差图；S202，将视差图上所有像素点的值归一化到0～255范围内；S203，根据单个方向上的视差图确定该单个方向的空间布局；S204，整合多个方向上的空间布局成空间结构，，利用如下两幅图像的相位关系拼接：两幅待拼接图像的离散傅里叶变换X(μ,ν)和Y(μ,ν)，其互功率谱为：S(μ，v)＝X(μ，v)Y*(μ，v)归一化可得对应的互功率谱的相位谱：ejQμ,vΔ‾X(μ,v)Y*(μ,v)|X(μ,v)Y*(μ,v)|=ej(QX-QY)]]>QX和QY分别代表两幅待拼接图像的傅里叶变换的相位。在本实施例中，利用双目视觉算法判断障碍物，以根据障碍物的具体情况检测空间结构，并且在无人机飞行遇到障碍物时及时躲避。首先需要对摄像机进行标定，摄像机标定的目的是建立有效的摄像机成像模型，确定摄像机的内外属性参数，以便正确建立空间坐标系中物体的空间点与像点之间的对应关系。双目立体视觉系统中的单个摄像机的成像采用针孔摄像机数学模型来描述，即任何点Q在图像中的投影位置q，为光心与Q点的连线与图像平面的交点，如图5所示。物理世界中的点Q，其坐标为(X,Y,Z)。投影为点(x,y,f)，如下公式所示：x=fx(XZ)+cxy=fy(YZ)+cy]]>式中，cx和cy为成像芯片的中心与光轴的偏移；fx和fy为透镜的物理焦距长度与成像仪每个单元尺寸sx和sy的乘积。则写成矩阵形式为q＝MQ其中q=xyw,M=fx0cx0fycy001,Q=XYZ]]>矩阵M称为摄像机的内参数矩阵，在摄像机标定过程中可以同时求出镜头畸变向量，对镜头畸变进行校正。而立体标定是计算空间上两台摄像机几何关系的过程，即寻找两台摄像机之间的旋转矩阵R和平移矩阵T，标定图像黑白棋盘图，标定过程中在摄像头前平移和旋转棋盘图，在不同角度获取棋盘图上的角点位置，给定立体图像间的旋转矩阵R和平移矩阵T，使用相关算法进行立体校正，例如使用Bouguet算法，立体校正的目的是使两个视觉传感器所拍摄的图像的对应匹配点分别在两图像的同名像素行中，从而将匹配搜索方位限制在一个像素行内。在生成视差图之前需要进行图像预处理，以利于生成更为明显的视差图，在经过大量测试后，高斯滤波算法具有很好的效果，经过高斯滤波后图像纹理明显增强。本领域内技术人员可以理解，为了生成更好的视差图，不排除使用其他预处理算法。图6为经过校正后的理想的双目视觉立体坐标系其坐标原点为左摄像头投影中心，X轴由原点指向右摄像头投影中心，Z轴垂直于摄像机成像平面指向前方，Y轴垂直于X-Z平面箭头向下。对于校正好的摄像机需要进行立体匹配，以生成视差图，例如选择区域灰度相关法进行立体匹配。对于无人机视觉导航来说，如果计算能够以很快的速度完成，则系统就可以提早探测到障碍物而及时采取有利的行动。例如选用相似性检测因子：像素灰度差的绝对值和，如下公式所示：CSAD(p,d)=Σ(x,y)∈Wp|Il(x,y)-Ir(x+d,y)|]]>其中Il(x，y)和Ir(x，y)分别为左图和右图的像素灰度值，假设匹配以左图为参考图，则Wp为左图中以Pl点为中心的邻域窗口。如图7所示，对于左图像中的点Pl在右图像中沿着其对应的极线搜索匹配像素，当区域中的像素使相似性准则最小时，则认为是匹配的。经过高斯滤波算法，在经过匹配而得到的视差图，视差图上每一个值代表位于摄像头前的某一距离值。视差越大表示距离越近，其中灰度值越大的区域亮度越高，表示与摄像头的相对距离越近。从视差图中分析出障碍物的方法有很多种。例如使用区域生长算法分离视差图上相近视差区域，并且判断该区域中像素的多少决定是否是障碍物；又例如通过引入一系列滤波器对视差图进行处理，检测细长型的障碍物效果比较理想。在获得视差图后，首先将视差图上所有像素点的值归一化到0～255范围内，然后遍历整个视差图，统计每个视差值出现的次数，视差在预设范围内的像素点总个数超过预设阈值时则认为可能是障碍物，例如在占有图片四分之一范围内的同一个像素值的像素点个数为超过100个为障碍物。利用该障碍物判断方法可以检测出障碍物，从而有效避障。视差图即为图像深度示意图，根据单个方向上的视差图能够确定该单个方向的空间布局，图8示出了根据本发明一个实施例的一种单个方向的布局生成示意图，灰度的深度用来表示障碍物与无人机的距离，距离越远，则深度越浅，由图8中示意可知，障碍物A距离最远，障碍物B距离最近，而本领域内技术人员可以理解，障碍物C相对障碍物A和障碍物B，为倾斜的障碍物，由此可以确定单个方向前方的障碍物的情况。从而生成单个方向的阻碍壁。根据单个方向的阻碍壁，经过图像拼接算法、数据融合算法能够整合多个方向上的阻碍壁从而生成空间结构。本发明的一个实施例中示出了利用基于傅里叶变换的图像拼接算法，例如两个相邻方向的阻碍壁的图像拼接算法，此算法对两幅待拼接的数字图像进行二维离散傅里叶变换，假设变换结果为X(μ,ν)和Y(μ,ν)，可得到相关的离散傅里叶变换：φ(μ，v)＝X(μ，v)Y*(μ，v)在对Φ(μ,ν)进行傅里叶反变换即可得到空间域相关函数：φ(j,k)=Σμ=0M-1Σv=0M-1[X(μ,v)*Y*(μ,v)]ω‾Mμjω‾Mvk]]>通过计算空间域的想关性函数，就可以找到最佳图像配准位置。例如在图像配准时，两幅待拼接图像的离散傅里叶变换X(μ,ν)和Y(μ,ν)，其互功率谱为：S(μ，v)＝X(μ，v)Y*(μ，v)归一化可得对应的互功率谱的相位谱：ejQμ,vΔ‾X(μ,v)Y*(μ,v)|X(μ,v)Y*(μ,v)|=ej(QX-QY)]]>QX和QY分别代表两幅待拼接图像的傅里叶变换的相位。通过以上公式可知道，这里的相位谱是一个位于两幅待拼接图像偏移(μ,ν)处的δ脉冲函数，此函数可以计算用来拼接两幅图像的相似度，然后再通过极坐标系来计算两幅待拼接图像。基于图像的配准方法在计算速度、抑制噪声、减少集合是真方面具有很好的优势，本发明不排除使用其他图像拼接方法，只要其能够将各个方位的视觉画面拼接成空间整体结构即可。应用双目视觉系统可以确定视野范围内的视差图，根据视差图可以单个反向的空间布局特征，采用拼接算法、数据融合算法等可以实现把单个方向的布局结构整合成整体空间结构。进一步，单个方向上的距离传感器包括多个，且以测量方向轴发散的形式排列成阵列，以获取该方向的多个距离传感数据。在本发明的一个实施例中，单个方向的距离传感器均以测量方向轴发散的形式排列成阵列，采用测量方向轴发散式可以扩大检测距离的范围，而增大无人机的三维空间检测范围，在条件允许的情况下，安装越多的距离传感器，其测量精度越高，检测结果越趋于准确。进一步，如图9所示：S301，解算单个方向上的多个所述距离传感数据成多个距离。S302，依据多个距离模拟出位于该方向前方的阻碍壁的形状和大小。解算单个方向上的多个距离传感器成多个距离，本发明的一个实施例中，如图10所示，激光测距传感器测量方向轴以发散的形式排布成阵列，由于是以发散形式排列，其测量的范围也会加大，在单个方向上能够测量更大的范围，本领域内技术人员不难理解，在测量了多个与障碍物的距离后，就可以模拟出各种形状的阻碍壁来；例如在本发明的一个实施例中，如图10所示，在图中无人机的右侧方向安装了8个激光测距传感器，通过测量发现根据距离传感数据算出的多个距离数据是线性变化的，从而判断该方向前方的阻碍壁很可能是平面，再根据单个激光测距传感器射在阻碍壁上的A、B、C、D四个点的空间相对位置是可以求取出来的，根据ABCD四个点的具体坐标就能够求出平面公式来，从而获得阻碍壁的形状是平整的形状，而通过能否接收到激光返回的数据能够确定阻碍壁的边缘，从而确定阻碍壁的大小。除了本实施例中表征的平整的阻碍壁外，其他不规则的阻碍壁如树木、悬崖、隧道等，可根据建立数学模型等方法对阻碍壁的形状和大小进行模拟，本发明对完成测量阻碍壁形状和大小的算法不做限制。S303，整合多个方向上的阻碍壁成三维空间结构。在本实施例中，首先将距离传感数据解算成距离，然后模拟出该方向的阻碍壁的形状和大小，最后通过拼接算法等算法将多个方向的阻碍壁合成空间结构。进一步，所述整合多个方向上的阻碍壁成空间结构的方法包括数据融合算法、拼接算法、随机模拟算法中的任意多项。当模拟出单个方向的阻碍壁后，就可以根据各个方向的阻碍壁的情况拟合出三维空间结构，例如当采集垂直向上、垂直向下、东、南、西、北六个方向时，可以采用将各个方向的平面进行拼接的方式完成三维空间结构的重现，从而实现三维空间结构检测，本领域内技术人员可以理解，所述拼接算法只是示例，其他算法如数据融合算法、随机模拟算法等都可以用于将多个方向的平面整合成三维空间结构，本发明对整合成三维空间结构的算法不做限制，只要其能够模拟出三维空间结构即可。结合第一方面，在第一方面的第四种实施例中，解算出装配在本机的测量方向轴垂直向上、垂直向下的距离传感器发送的距离传感数据成距离，以根据该距离计算出飞行高度，调整飞行高度。在本实施例中，可以通过垂直向上、垂直向上的距离传感器的距离传感数据判断飞行高度，以保证飞行平稳。例如可以采用激光测距传感器测量距离时，根据距离传感数据计算出垂直向上、垂直向下方向的阻碍壁距离本机的距离分别是1米和10米，则可以判断机体距离上阻碍壁较近，容易碰触到上阻碍壁，故控制本机与上阻碍壁保持安全距离飞行，例如下降3米飞行。本领域内技术人员可以理解，该方法亦可适用于检测其他方向的阻碍壁的情况，例如距离本机飞行方向的左侧阻碍壁距离近到1米时，即使采取避障动作，向右继续飞行。在达到对所有方向都有效避障后，无人机在检测空间结构时机体不会受伤，甚至根本不用操作人操控，无人机就可以自主完成空间结构检测的任务。进一步，所述测量方向轴垂直向上、垂直向下的距离传感器包括多个，分别用于测量本机与上阻碍壁、下阻碍壁的距离参数，依据多个所述距离参数检测本机的俯仰角和滚转角以确定本机的姿态变化，并据此调整飞行姿态。根据多个垂直向上、垂直向下方向的距离传感器的距离传感数据可以判断本机的飞行姿态，从而可以用于调整飞行姿态，保证机体平衡。在本发明的一个实施例中，在无人机的垂直向上、垂直向下方向分别安装了多个距离传感器，例如安装激光测距传感器阵列。当无人机收到刮风等影响时，自身的飞行就会出现失衡，能体现无人机失衡的参数就是俯仰角和翻滚角，当其数据在极短时间内发生快速变化则代表着飞行姿态不平稳，而本发明中的距离传感器可以用于检测出飞行姿态的变化，例如两个同为检检测垂直向下方向的激光测距传感器以平行于重心线、且以重心线对称安装在机体两侧，当正常飞行状态时，两侧激光测距传感器均用于检测本机与地面的距离，距离传感器的数据基本相等；当无人机收到外界环境干扰而姿态发生变化时，两侧激光测距传感器测得的本机与地面的距离将会发生很大偏差，说明飞行姿态不正常，机体倾斜。通过该方法可以调整飞行姿态，保证飞行平稳，甚至不需要人为的操控，无人机就可以在无人的情况下进行空间结构检测。第二方面，本发明提供了一种无人机对空间结构的检测装置，如图11所示，包括：采集单元101，用于开启装配的多个方向上的距离传感器。采集单元101主要用于采集数据，首选开启装配在多个方向上的距离传感器，从而这些距离传感器中得到距离传感数据。结合第一方面，在第二方面的一种实施例中，所述距离传感器包括视觉传感器、超声波传感器、激光测距传感器、雷达传感器中的任意一项，根据实际情景和无人机大小的不同，选用不同的测距传感器，根据实际情况也不排除使用视觉传感器、气压传感器等距离传感器检测距离的情况。以使用小型激光测距传感器为例，在无人机的多个方向上装配上多个激光测距传感器，其中每个方向都安装一组测量方向轴发散的激光测距传感器。每个激光测距传感器都有设定的标记用于区分其他的激光测距传感器，每个激光测距传感器都标明测量的方向。单个激光测距传感器与普通激光测距传感器的测距原理一致，包括激光发射模块和激光接收模块，在开启激光测距传感器后，激光测距传感器的发射模块就会以一定频率不停的向外发送激光，本领域内技术人员可以理解，当激光接触到阻碍壁时，会弹回而被激光接收模块接收到，从而生成距离传感数据，本领域内技术人员可以理解，根据光的传播速度和传播时间可以计算出无人机与阻碍壁之间的距离，例如采用2s＝vt，在公式中s代表无人机与阻碍壁之间的距离，v代表光速，t代表传输时间，本领域内技术人员可以理解，在本实施例中，v和t是距离传感数据，而计算出来的s为距离。接收单元102，用于接收所述距离传感器发送的用于计算自身与周围阻碍壁之间距离的距离传感数据。接收单元102用于接收距离传感器发送的距离传感数据，通过距离传感数据可以计算出距离，在本发明的一个实施例中，从多个距离传感器中获取表征机体自身与周围阻碍壁之间的距离传感数据，并且将距离传感数据计算成距离，以激光测距传感器为例，利用激光测距传感器采集的距离传感器数据是多个检测方向的传输时间和光传输频率等，通过这些数据可以算出机体与周围阻碍壁之间的距离。整合单元103，用于发送所述距离传感数据给控制端，以根据所述距离传感数据整合出三维空间结构。结合第一方面，在第一方面的一种实施例中，发送所述距离传感数据给控制端，以根据所述距离传感数据计算出自身与周围阻碍壁之间的距离；根据所述自身与周围阻碍壁之间的距离整合出三维空间结构。在本发明的实施例中，首先计算距离传感数据成机体与阻碍壁之间的距离，然后再根据该距离整合出三维空间结构。本领域内技术人员可以理解，在装配多个距离传感器测量出足够多个距离时，就能够通过这些距离整合出三维空间结构。结合第二方面，在第二方面的一种实施例中，发送所述距离传感数据给控制端，以根据所述距离传感数据计算出自身与周围阻碍壁之间距离；根据所述自身与周围阻碍壁之间距离整合出空间结构。在本发明的实施例中，首先计算距离传感数据成机体与阻碍壁之间的距离，然后再根据该距离整合出三维空间结构。本领域内技术人员可以理解，在装配多个距离传感器测量出足够多个距离时，就能够通过这些距离整合出三维空间结构。在本发明的实施例中，将距离传感数据发送给控制端来处理，本领域内技术人员可以理解，所述控制端为处理能力较强的DSP、电脑、单片机、FPGA等。本领域内技术人员可以理解，所述控制端可以为无人机外部的处理设备，无人机能够无线传输到该外部处理设备上实时检测空间结构，也能够在飞行检测过程中记录下距离传感器数据并存储下来，当停止飞行时有线传输到处理设备上。本领域内技术人员也不难理解，所述控制端在高度集成化、体积较小的情况下可以直接集成在无人机上，无人机处理中心在控制飞行的同时也整合出空间结构。采集多个方向的数据，能够检测整个三维空间结构，本领域内技术人员可以理解，所述三维空间结构不止包括密闭的三维空间结构如某个房间、地下煤矿等，也包括非密闭的三维空间结构，例如隧道、沙漠、悬崖等。在具体检测过程中，以采集到的数据为准，如某个方向没有采集到有关距离的距离传感数据时，可以认为该方向没有阻碍壁，例如在机体上装配垂直向上、垂直向下、东、南、西、北六个方向的距离传感器，检测到一个区域东、南、西、北四个方向的阻碍壁为相似形状、垂直向下方向的阻碍壁为不规则形状，而垂直向上方向没有合理的距离传感数据，则可以判断该三维空间环境可能为天坑地理环境。控制端首先将距离传感数据解算成自身与阻碍壁之间的距离，然后再依据自身与阻碍壁之间的距离整合出空间结构来，由于控制端具有较好的处理能力，因为能够整合出更为具体的空间结构。结合第二方面，在第二方面的一种实施例中，所述距离传感器包括视觉传感器、超声波传感器、激光测距传感器、雷达传感器中的任意一项。结合第二方面，在第二方面的一种实施例中，自身装配的多个方向上的距离传感器以中心对称的方式装配在本机上，其装配的对称中心在本机重心线上。具体地，在机体上装配的多个方向上的距离传感器为测量方向轴中心对称的方式装配在机体上，例如在东、南、西、北四个方向上以同一个水平面安装激光测距传感器，每个方向上安装的激光测距传感器的个数都一样。将多个距离传感器中心对称安装，可以保证机体重量平衡，从而保证飞行过程中平稳飞行。进一步，所述距离传感器所装配的方向至少包括垂直向上、垂直向下、东、西、南、北方向。结合第二方面，在第二方面的一个实施例中，每个方向上均装配两个视觉传感器构造出双目视觉系统，利用该双目视觉系统构造观测场景的视差图，以根据视差图确定空间结构。结合第二方面的一个实施例，如图12所示，所述整合单元包括：构造模块201，用于利用双目视觉系统构造观测场景的视差图；归一模块202，用于将视差图上所有像素点的值归一化到0～255范围内；布局生成模块203，用于根据单个方向上的视差图确定该单个方向的空间布局；结构生成模块204，用于整合多个方向上的空间布局成空间结构，利用如下两幅图像的相位关系拼接：两幅待拼接图像的离散傅里叶变换X(μ,ν)和Y(μ,ν)，其互功率谱为：S(μ，v)＝X(μ，v)Y*(μ，v)归一化可得对应的互功率谱的相位谱：ejQμ,vΔ‾X(μ,v)Y*(μ,v)|X(μ,v)Y*(μ,v)|=ej(QX-QY)]]>QX和QY分别代表两幅待拼接图像的傅里叶变换的相位。应用双目视觉系统可以确定视野范围内的视差图，根据视差图可以单个反向的空间布局特征，采用拼接算法、数据融合算法等可以实现把单个方向的布局结构整合成整体空间结构。在本实施例中，利用双目视觉算法判断障碍物，以根据障碍物的具体情况检测空间结构，并且在无人机飞行遇到障碍物时及时躲避。首先需要对摄像机进行标定，摄像机标定的目的是建立有效的摄像机成像模型，确定摄像机的内外属性参数，以便正确建立空间坐标系中物体的空间点与像点之间的对应关系。双目立体视觉系统中的单个摄像机的成像采用针孔摄像机数学模型来描述，即任何点Q在图像中的投影位置q，为光心与Q点的连线与图像平面的交点，如图5所示。物理世界中的点Q，其坐标为(X,Y,Z)。投影为点(x,y,f)，如下公式所示：x=fx(XZ)+cxy=fy(YZ)+cy]]>式中，cx和cy为成像芯片的中心与光轴的偏移；fx和fy为透镜的物理焦距长度与成像仪每个单元尺寸sx和sy的乘积。则写成矩阵形式为q＝MQ其中q=xyw,M=fx0cx0fycy001,Q=XYZ]]>矩阵M称为摄像机的内参数矩阵，在摄像机标定过程中可以同时求出镜头畸变向量，对镜头畸变进行校正。而立体标定是计算空间上两台摄像机几何关系的过程，即寻找两台摄像机之间的旋转矩阵R和平移矩阵T，标定图像黑白棋盘图，标定过程中在摄像头前平移和旋转棋盘图，在不同角度获取棋盘图上的角点位置，给定立体图像间的旋转矩阵R和平移矩阵T，使用相关算法进行立体校正，例如使用Bouguet算法，立体校正的目的是使两个视觉传感器所拍摄的图像的对应匹配点分别在两图像的同名像素行中，从而将匹配搜索方位限制在一个像素行内。在生成视差图之前需要进行图像预处理，以利于生成更为明显的视差图，在经过大量测试后，高斯滤波算法具有很好的效果，经过高斯滤波后图像纹理明显增强。本领域内技术人员可以理解，为了生成更好的视差图，不排除使用其他预处理算法。图6为经过校正后的理想的双目视觉立体坐标系其坐标原点为左摄像头投影中心，X轴由原点指向右摄像头投影中心，Z轴垂直于摄像机成像平面指向前方，Y轴垂直于X-Z平面箭头向下。对于校正好的摄像机需要进行立体匹配，以生成视差图，例如选择区域灰度相关法进行立体匹配。对于无人机视觉导航来说，如果计算能够以很快的速度完成，则系统就可以提早探测到障碍物而及时采取有利的行动。例如选用相似性检测因子：像素灰度差的绝对值和，如下公式所示：CSAD(p,d)=Σ(x,y)∈Wp|Il(x,y)-Ir(x+d,y)|]]>其中Il(x，y)和Ir(x，y)分别为左图和右图的像素灰度值，假设匹配以左图为参考图，则Wp为左图中以Pl点为中心的邻域窗口。如图7所示，对于左图像中的点Pl在右图像中沿着其对应的极线搜索匹配像素，当区域中的像素使相似性准则最小时，则认为是匹配的。经过高斯滤波算法，在经过匹配而得到的视差图，视差图上每一个值代表位于摄像头前的某一距离值。视差越大表示距离越近，其中灰度值越大的区域亮度越高，表示与摄像头的相对距离越近。从视差图中分析出障碍物的方法有很多种。例如使用区域生长算法分离视差图上相近视差区域，并且判断该区域中像素的多少决定是否是障碍物；又例如通过引入一系列滤波器对视差图进行处理，检测细长型的障碍物效果比较理想。在获得视差图后，首先将视差图上所有像素点的值归一化到0～255范围内，然后遍历整个视差图，统计每个视差值出现的次数，视差在预设范围内的像素点总个数超过预设阈值时则认为可能是障碍物，例如在占有图片四分之一范围内的同一个像素值的像素点个数为超过100个为障碍物。利用该障碍物判断方法可以检测出障碍物，从而有效避障。视差图即为图像深度示意图，根据单个方向上的视差图能够确定该单个方向的空间布局，图8示出了根据本发明一个实施例的一种单个方向的布局生成示意图，灰度的深度用来表示障碍物与无人机的距离，距离越远，则深度越浅，由图8中示意可知，障碍物A距离最远，障碍物B距离最近，而本领域内技术人员可以理解，障碍物C相对障碍物A和障碍物B，为倾斜的障碍物，由此可以确定单个方向前方的障碍物的情况。从而生成单个方向的阻碍壁。根据单个方向的阻碍壁，经过图像拼接算法、数据融合算法能够整合多个方向上的阻碍壁从而生成空间结构。本发明的一个实施例中示出了利用基于傅里叶变换的图像拼接算法，例如两个相邻方向的阻碍壁的图像拼接算法，此算法对两幅待拼接的数字图像进行二维离散傅里叶变换，假设变换结果为X(μ,ν)和Y(μ,ν)，可得到相关的离散傅里叶变换：φ(μ，v)＝X(μ，v)Y*(μ，v)在对Φ(μ,ν)进行傅里叶反变换即可得到空间域相关函数：φ(j,k)=Σμ=0M-1Σv=0M-1[X(μ,v)*Y*(μ,v)]ω‾Mμjω‾Mvk]]>通过计算空间域的想关性函数，就可以找到最佳图像配准位置。例如在图像配准时，两幅待拼接图像的离散傅里叶变换X(μ,ν)和Y(μ,ν)，其互功率谱为：S(μ，v)＝X(μ，v)Y*(μ，v)归一化可得对应的互功率谱的相位谱：ejQμ,vΔ‾X(μ,v)Y*(μ,v)|X(μ,v)Y*(μ,v)|=ej(QX-QY)]]>QX和QY分别代表两幅待拼接图像的傅里叶变换的相位。通过以上公式可知道，这里的相位谱是一个位于两幅待拼接图像偏移(μ,ν)处的δ脉冲函数，此函数可以计算用来拼接两幅图像的相似度，然后再通过极坐标系来计算两幅待拼接图像。基于图像的配准方法在计算速度、抑制噪声、减少集合是真方面具有很好的优势，本发明不排除使用其他图像拼接方法，只要其能够将各个方位的视觉画面拼接成空间整体结构即可。应用双目视觉系统可以确定视野范围内的视差图，根据视差图可以单个反向的空间布局特征，采用拼接算法、数据融合算法等可以实现把单个方向的布局结构整合成整体空间结构。进一步，单个方向上的距离传感器包括多个，且以测量方向轴发散的形式排列成阵列，以获取该方向的多个距离传感数据。在本实施例中，单个方向的距离传感器均以测量方向轴发散的形式排列成阵列，采用测量方向轴发散式可以扩大检测距离的范围，而增大无人机的三维空间检测范围，在条件允许的情况下，安装越多的距离传感器，其测量精度越高，检测结果越趋于准确。进一步，如图13所示，所述整合单元103包括：解算模块301，用于解算单个方向上的多个所述距离传感数据成多个距离。模拟模块302，用于依据多个距离模拟出位于该方向前方的阻碍壁的形状和大小。解算单个方向上的多个距离传感器成多个距离，本发明的一个实施例中，如图10所示，激光测距传感器测量方向轴以发散的形式排布成阵列，由于是以发散形式排列，其测量的范围也会加大，在单个方向上能够测量更大的范围，本领域内技术人员不难理解，在测量了多个与障碍物的距离后，就可以模拟出各种形状的阻碍壁来；例如在本发明的一个实施例中，如图10所示，在图中无人机的右侧方向安装了8个激光测距传感器，通过测量发现根据距离传感数据算出的多个距离数据是线性变化的，从而判断该方向前方的阻碍壁很可能是平面，再根据单个激光测距传感器射在阻碍壁上的A、B、C、D四个点的空间相对位置是可以求取平面公式，从而获得阻碍壁的形状是平整的形状，而通过能否接收到激光返回的数据能够确定阻碍壁的边缘，从而确定阻碍壁的大小。除了本实施例中表征的平整的阻碍壁外，其他不规则的阻碍壁如树木、悬崖、隧道等，可根据建立数学模型等方法对阻碍壁的形状和大小进行模拟，本发明对完成测量阻碍壁形状和大小的算法不做限制。生成模块303，用于整合多个方向上的阻碍壁成三维空间结构。在本实施例中，首先将距离传感数据解算成距离，然后模拟出该方向的阻碍壁的形状和大小，最后通过拼接算法等算法将多个方向的阻碍壁合成空间结构。进一步，所述整合多个方向上的阻碍壁成空间结构的方法包括数据融合算法、拼接算法、随机模拟算法中的任意多项。当模拟出单个方向的阻碍壁后，就可以根据各个方向的阻碍壁的情况拟合出三维空间结构，例如当采集垂直向上、垂直向下、东、南、西、北六个方向时，可以采用将各个方向的平面进行拼接的方式完成三维空间结构的重现，从而实现三维空间结构检测，本领域内技术人员可以理解，所述拼接算法只是示例，其他算法如数据融合算法、随机模拟算法等都可以用于将多个方向的平面整合成三维空间结构，本发明对整合成三维空间结构的算法不做限制，只要其能够模拟出三维空间结构即可。结合第二方面，在第二方面的一种实施例中，解算出装配在本机的测量方向轴垂直向上、垂直向下的距离传感器发送的距离传感数据成距离，以根据该距离计算出飞行高度，调整飞行高度。在本实施例中，可以通过垂直向上、垂直向上的距离传感器的距离传感数据判断飞行高度，以保证飞行平稳。例如可以采用激光测距传感器测量距离时，根据距离传感数据计算出垂直向上、垂直向下方向的阻碍壁距离本机的距离分别是1米和10米，则可以判断机体距离上阻碍壁较近，容易碰触到上阻碍壁，故控制本机与上阻碍壁保持安全距离飞行，例如下降3米飞行。本领域内技术人员可以理解，该方法亦可适用于检测其他方向的阻碍壁的情况，例如距离本机飞行方向的左侧阻碍壁距离近到1米时，即使采取避障动作，向右继续飞行。在达到对所有方向都有效避障后，无人机在检测空间结构时机体不会受伤，甚至根本不用人为操控，无人机就可以自主完成空间结构检测的任务。进一步，所述测量方向轴垂直向上、垂直向下的距离传感器包括多个，分别用于测量本机与上阻碍壁、下阻碍壁的距离参数，依据多个所述距离参数检测本机的俯仰角和滚转角以确定本机的姿态变化，并据此调整飞行姿态。根据多个垂直向上、垂直向下方向的距离传感器的距离传感数据可以判断本机的飞行姿态，从而可以用于调整飞行姿态，保证机体平衡。在本发明的一个实施例中，在无人机的垂直向上、垂直向下方向分别安装了多个距离传感器，例如安装激光测距传感器阵列。当无人机收到刮风等影响时，自身的飞行就会出现失衡，能体现无人机失衡的参数就是俯仰角和翻滚角，当其数据在极短时间内发生快速变化则代表着飞行姿态不平稳，而本发明中的距离传感器可以用于检测出飞行姿态的变化，例如两个同为检检测垂直向下方向的激光测距传感器以平行于重心线、且以重心线对称安装在机体两侧，当正常飞行状态时，两侧激光测距传感器均用于检测本机与地面的距离，距离传感器的数据基本相等；当无人机收到外界环境干扰而姿态发生变化时，两侧激光测距传感器测得的本机与地面的距离将会发生很大偏差，说明飞行姿态不正常，机体倾斜。通过该方法可以调整飞行姿态，保证飞行平稳，甚至不需要人为的操控，无人机就可以在无人的情况下进行空间结构检测。第三方面，本发明实施例还提供了一种多功能控制设备，包括：显示器，用于显示程序执行的结果；存储器，用于存储支持收发装置执行上述无人机对空间结构的检测方法的程序；通信接口，用于上述无人机对空间结构的检测装置与其他设备或通信网络通信；一个或多个处理器，用于执行所述存储器中存储的程序；一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序被配置为用于执行空间结构检测的任何方法。本发明所述的多功能控制设备是指具有整合距离数据成空间结构的控制设备，如图14所示，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该控制设备可以为电脑、智能手表、智能手环，手机、PDA(PersonalDigitalAssistant，个人数字助理)、POS(PointofSales，销售终端)、车载电脑、平板电脑等，以下以电脑为例进行说明：图14示出的是与本发明实施例提供的电脑的部分结构的框图。参考图14，电脑包括：存储器702、通信接口703、一个或多个处理器704、一个或多个应用程序705、以及电源706、WiFi发送与接收模块707等部件。本领域技术人员可以理解，图14中示出的电脑结构并不构成对电脑的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。下面结合图14对电脑的各个构成部件进行具体的介绍：显示器701既可以是只包含显示器的器件，又可为触摸屏和显示屏合二为一的整体，触摸屏和显示屏各占一层，本发明不限制所采用的显示器类型；以触摸屏和显示屏合二为一的整体为例，触摸屏包括触摸面板，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板上或在触控面板附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器704，并能接收处理器704发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板。除了触控面板，显示屏可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及智能手表1002的各种菜单。显示屏包括显示面板，可选的，可以采用液晶显示器(LiquidCrystalDisplay，LCD)、有机发光二极管(OrganicLight-EmittingDiode,OLED)等形式来配置显示面板。进一步的，触控面板可覆盖显示面板，当触控面板检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器704以确定触摸事件的类型，随后处理器704根据触摸事件的类型在显示面板上提供相应的视觉输出。虽然在图14中，触控面板与显示面板是作为两个独立的部件来实现智能手表1002的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板与显示面板集成而实现电脑的输入和输出功能。存储器702可用于存储软件程序以及模块，处理器704通过运行存储在存储器702的软件程序以及模块，从而执行电脑的各种功能应用以及数据处理。存储器702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系统、至少一个功能所需的应用程序705(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据智能手表1002的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器702可以包括高速随机存取存储区702，还可以包括非易失性存储区702，例如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。通信接口703，用于上述空间结构检测装置与其他设备或通信网络通信。通信接口703是处理器704与其他设备进行通信的接口，用于处理器704与其他设备之间信息的传输，同时通信接口也是处理器与云端服务器1000进行通信的主要媒介。处理器704是电脑的控制中心，利用各种通信接口703和线路连接整个电脑的各个部分，通过运行或执行存储在存储区702内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储区702内的数据，执行电脑的各种功能和处理数据，从而对电脑进行整体监控。可选的，处理器704可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器704可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序705等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器704中。一个或多个应用程序705，优选地，这些应用程序705都被存储在所述存储区702中并被配置为由所述一个或多个处理器704执行，所述一个或多个应用程序705被配置为用于执行所述空间结构检测方法的任何实施例。电脑还包括给各个部件供电的电源706(比如电池)，优选的，电源706可以通过电源管理系统与处理器704逻辑相连，从而通过电源706管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。WiFi属于短距离无线传输技术，电脑通过WiFi模块707可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。尽管未示出，电脑还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。在本发明实施例中，该多功能控制设备所包括的处理器704还具有以下功能：开启装配的多个方向上的距离传感器；接收所述距离传感器发送的用于计算自身与周围阻碍壁之间距离的距离传感数据；发送所述距离传感数据给控制端，以根据所述距离传感数据整合出三维空间结构。本发明实施例中还提供了一种计算机存储介质，用于储存为上述空间结构检测装置所用的计算机软件指令，其包含用于执行上述第二方面为空间结构检测装置所设计的程序。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。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单元来实现本实施例方案的目的。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，ReadOnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、磁盘或光盘等。综上所述，本发明提供的技术方案概述如下：A1、一种无人机对空间结构的检测方法，包括：开启装配的多个方向上的距离传感器；接收所述距离传感器发送的用于计算自身与周围阻碍壁之间距离的距离传感数据；发送所述距离传感数据给控制端，以根据所述距离传感数据整合出三维空间结构。A2、根据权利要求A1所述的检测方法，包括：发送所述距离传感数据给控制端，以根据所述距离传感数据计算出自身与周围阻碍壁之间的距离；根据所述自身与周围阻碍壁之间的距离整合出三维空间结构。A3、根据权利要求A1所述的检测方法，包括：所述距离传感器包括视觉传感器、超声波传感器、激光测距传感器、雷达传感器中的任意一项。A4、根据权利要求A1所述的检测方法，包括：自身装配的多个方向上的距离传感器以中心对称的方式装配在本机上，其装配的对称中心在本机重心线上。A5、根据权利要求A4所述的检测方法，包括：所述距离传感器所装配的方向至少包括垂直向上、垂直向下、东、西、南、北方向。A6、根据权利要求A5所述的检测方法，包括：每个方向上均装配两个视觉传感器构造出双目视觉系统，利用该双目视觉系统构造观测场景的视差图，以根据视差图确定空间结构。A7、根据权利要求A6所述的检测方法，还包括：利用双目视觉系统构造观测场景的视差图；将视差图上所有像素点的值归一化到0～255范围内；根据单个方向上的视差图确定该单个方向的空间布局；整合多个方向上的空间布局成空间结构。A8、根据权利要求A5所述的检测方法，包括：单个方向上的距离传感器包括多个，且以测量方向轴发散的形式排列成阵列，以获取该方向的多个距离传感数据。A9、根据权利要求A8所述的检测方法，包括：解算单个方向上的多个所述距离传感数据成多个距离；依据多个距离模拟出位于该方向前方的阻碍壁的形状和大小；整合多个方向上的阻碍壁成三维空间结构。A10、根据权利要求A8所述的检测方法，包括：所述整合多个方向上的阻碍壁成空间结构的方法包括数据融合算法、拼接算法、随机模拟算法中的任意多项。A11、根据权利要求A1所述的检测方法，还包括：解算出装配在本机的测量方向轴垂直向上、垂直向下的距离传感器发送的距离传感数据成距离，以根据该距离计算出飞行高度，调整飞行高度。A12、根据权利要求A11所述的检测方法，包括：所述测量方向轴垂直向上、垂直向下的距离传感器包括多个，分别用于测量本机与上阻碍壁、下阻碍壁的距离参数，依据多个所述距离参数检测本机的俯仰角和滚转角以确定本机的姿态变化，并据此调整飞行姿态。B1、一种无人机对空间结构的检测装置，包括：采集单元，用于开启装配的多个方向上的距离传感器；接收单元，用于接收所述距离传感器发送的用于计算自身与周围阻碍壁之间距离的距离传感数据；整合单元，用于发送所述距离传感数据给控制端，以根据所述距离传感数据整合出三维空间结构。B2、根据权利要求B1所述的检测装置，包括：发送所述距离传感数据给控制端，以根据所述距离传感数据计算出自身与周围阻碍壁之间距离；根据所述自身与周围阻碍壁之间距离整合出空间结构。B3、根据权利要求B1所述的检测装置，包括：所述距离传感器包括视觉传感器、超声波传感器、激光测距传感器、雷达传感器中的任意一项。B4、根据权利要求B1所述的检测装置，包括：自身装配的多个方向上的距离传感器以中心对称的方式装配在本机上，其装配的对称中心在本机重心线上。B5、根据权利要求B4所述的检测装置，包括：所述距离传感器所装配的方向至少包括垂直向上、垂直向下、东、西、南、北方向。B6、根据权利要求B5所述的检测装置，包括：每个方向上均装配两个视觉传感器构造出双目视觉系统，利用该双目视觉系统构造观测场景的视差图，以根据视差图确定空间结构。B7、根据权利要求B6所述的检测装置，所述整合单元包括：构造模块，用于利用双目视觉系统构造观测场景的视差图；归一模块，用于将视差图上所有像素点的值归一化到0～255范围内；布局生成模块，用于根据单个方向上的视差图确定该单个方向的空间布局；结构生成模块，用于整合多个方向上的空间布局成空间结构。B8、根据权利要求B5所述的检测装置，包括：单个方向上的距离传感器包括多个，且以测量方向轴发散的形式排列成阵列，以获取该方向的多个距离传感数据。B9、根据权利要求B8所述的检测装置，所述整合单元包括：解算模块，用于解算单个方向上的多个所述距离传感数据成多个距离；模拟模块，用于依据多个距离模拟出位于该方向前方的阻碍壁的形状和大小；生成模块，用于整合多个方向上的阻碍壁成三维空间结构。B10、根据权利要求B8所述的检测装置，包括：所述整合多个方向上的阻碍壁成空间结构的方法包括数据融合算法、拼接算法、随机模拟算法中的任意多项。B11、根据权利要求B1所述的检测装置，还包括：解算出装配在本机的测量方向轴垂直向上、垂直向下的距离传感器发送的距离传感数据成距离，以根据该距离计算出飞行高度，调整飞行高度。B12、根据权利要求B11所述的检测装置，包括：所述测量方向轴垂直向上、垂直向下的距离传感器包括多个，分别用于测量本机与上阻碍壁、下阻碍壁的距离参数，依据多个所述距离参数检测本机的俯仰角和滚转角以确定本机的姿态变化，并据此调整飞行姿态。C1、一种多功能控制设备，包括：显示器，用于显示程序执行的结果；存储器，用于存储支持收发装置执行上述无人机对空间结构的检测方法的程序；通信接口，用于上述无人机对空间结构的检测装置与其他设备或通信网络通信；一个或多个处理器，用于执行所述存储器中存储的程序；一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序被配置为用于执行权利要求A1至A12所述的任何方法。以上对本发明所提供的一种多功能控制设备进行了详细介绍，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。当前第1页1 2 3