基于三维视觉技术的无人机避障系统的制作方法

本发明涉及基于三维视觉技术的无人机避障系统，属于无人机技术领域。

背景技术：

无人驾驶飞机(英文缩写：unmannedaerialvehicle)是一种以无线电遥控或由自身程序控制为主的不载人飞机。它的研制成功和战场运用，揭开了以远距离攻击型智能化武器、信息化武器为主导的“非接触性战争”的新篇章。

与载人飞机相比，它具有体积小、造价低、使用方便、对作战环境要求低、战场生存能力较强等优点，备受世界各国军队的青睐。在几场局部战争中，无人驾驶飞机以其准确、高效和灵便的侦察、干扰、欺骗、搜索、校射及在非正规条件下作战等多种作战能力，发挥着显著的作用，并引发了层出不穷的军事学术、装备技术等相关问题的研究。它将与孕育中的武库舰、无人驾驶坦克、机器人士兵、计算机病毒武器、天基武器、激光武器等一道，成为21世纪陆战、海战、空战、天战舞台上的重要角色，对未来的军事斗争造成较为深远的影响。

现实世界的三维结构信息不仅是展示的有力手段，更是连接现实与虚拟的桥梁。三维计算机视觉技术则是一种利用图片、视频以及各类深度传感器信息，采用几何、统计以及优化等数学工具对现实世界进行三维建模的技术。由于三维计算机视觉技术使用照片等与日常生活息息相关的媒体信息，因此该技术将会成为三维展示、定位和人机交互等应用领域的重要技术之一

近年来，随着三维深度成像技术的发展(如structurelight和timeoflight)，出现了越来越多的轻便的消费级别深度相机(微软kinect，华硕xtionprolive，intelrealsense，googletango)，可以预见深度相机将会成为移动设备标配，越来越走进我们的生活。深度相机提供了三维距离信息，通过实时计算深度相机的位置和朝向，可以实现对现实三维世界的实时重建。彩色相机和深度相机的结合，可以完整的重现多彩的现实三维世界。

技术实现要素：

本发明的目的在于针对现有技术的缺陷和不足，提供一种设计合理、使用方便的基于三维视觉技术的无人机避障系统。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：它包含导航系统和编码系统；所述导航系统中设有输入系统、显示系统、决策系统和执行系统；所述编码系统中包含fdct、量化器、编码器、压缩编码器、解压编码器、逆量化器、idct、压缩图像数据库；所述输入系统中设有北斗定位信息单元、遥测指令数据模块、飞行状态信息模块；所述北斗定位信息单元、遥测指令数据模块、飞行状态信息模块与决策系统中的导航控制计算机连接；所述导航控制计算机与cpu相互连接；所述导航控制计算机连接与显示系统2中的地面站管理系统连接；同时与显示系统中的地面站显示系统连接；所述导航控制计算机与执行系统中的飞控计算机连接；所述飞控计算机与舵机连接；所述fdct与量化器连接；所述量化器与编码器连接；所述编码器与压缩编码器连接；所述压缩编码器、解压编码器相互对应；所述压缩图像数据库与逆量化器连接；所述逆量化器与idct连接。

作为优选，本发明的网络由物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层七层组成。而在实际应用中，网络结构可采用链路层、网络层、传输层和应用层四层模型。

作为优选，所述压缩编码分成三个步骤：

001、通过dct去除数据冗余。dct是影像压缩的重要步骤，他通过正交变换将图像由空间域转换为频率域。对于n×n维的数据，经变换以后仍然得到n×n的数据，虽然dct变换本身并不对影像进行压缩，但变换消除了n×n维数据之间的冗余性。dct变换是压缩过程中量化和编码的基础。

002、使用量化表对dct系数进行量化。量化表是一个量化系数矩阵，通过量化可以降低整数的精度，减少整数存储所需的位数。量化过程除掉了一些高频分量，损失了高频分量上的细节。由于人类视觉系统对高空间频率远没有低频敏感，经过量化处理的图像从视觉效果来看损失很小。由于低空间频率中包含大量的影像信息，经过量化处理后，在高空间频率段，出现大量连续的零，这有利于以后通过编码减小数据量。

003、对量化后的dct系数进行编码使其熵达到最小。遥感图像数据经过dct和量化之后，在高频率段会出现大量连续的零，采用huffman可变字长编码，可使冗余量达到最小。

作为优选，所述压缩图像数据库采用译码，或者叫做解压缩的过程，与压缩编码过程正好相反。在c编译器和集成开发环境(codecomposerstudio，ccs)中开发实现了图像压缩解压程序，便可应用于无人机视频数据的处理中。

本发明采用tcp协议，tcp协议是一种面向连接的协议，他能够提供可靠的、全双工的网络通信服务，具有确认、数据流控制、多路复用和数据同步等功能，适合高质量数据的传输。

本发明采用udp协议，udp协议是无连接协议，报文交换机理简单，不存在多重确认机制，从而减少了因建立连接和撤。

采用上述结构后，本发明有益效果为：本发明所述的基于三维视觉技术的无人机避障系统，利用三维视觉技术给出了导航内部组成及其实现的功能，最后在此设计基础上给出半物理仿真，可以全面的对导航系统进行统筹，改善开发环境，缩短开发周期，对加快无人机研制进度有重要的意义。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明的结构框图；

图2是本发明的编码结构框图；

附图标记说明：

输入系统1、显示系统2、决策系统3、执行系统4、fdct5、量化器6、编码器7、压缩编码器8、解压编码器9、逆量化器10、idct11、压缩图像数据库12。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

参看如图1和图2所示，本具体实施方式包含导航系统和编码系统；所述导航系统中设有输入系统1、显示系统2、决策系统3和执行系统4；所述编码系统中包含fdct5、量化器6、编码器7、压缩编码器8、解压编码器9、逆量化器10、idct11、压缩图像数据库12；所述输入系统1中设有北斗定位信息单元、遥测指令数据模块、飞行状态信息模块；所述北斗定位信息单元、遥测指令数据模块、飞行状态信息模块与决策系统3中的导航控制计算机连接；所述导航控制计算机与cpu相互连接；所述导航控制计算机连接与显示系统2中的地面站管理系统连接；同时与显示系统2中的地面站显示系统连接；所述导航控制计算机与执行系统4中的飞控计算机连接；所述飞控计算机与舵机连接；所述fdct5与量化器6连接；所述量化器6与编码器7连接；所述编码器7与压缩编码器8连接；所述压缩编码器8、解压编码器9相互对应；所述压缩图像数据库12与逆量化器10连接；所述逆量化器10与idct11连接。

本具体实施方式的网络由物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层七层组成。而在实际应用中，网络结构可采用链路层、网络层、传输层和应用层四层模型。

本具体实施方式所述压缩编码分成三个步骤：

001、通过dct去除数据冗余。dct是影像压缩的重要步骤，他通过正交变换将图像由空间域转换为频率域。对于n×n维的数据，经变换以后仍然得到n×n的数据，虽然dct变换本身并不对影像进行压缩，但变换消除了n×n维数据之间的冗余性。dct变换是压缩过程中量化和编码的基础。

002、使用量化表对dct系数进行量化。量化表是一个量化系数矩阵，通过量化可以降低整数的精度，减少整数存储所需的位数。量化过程除掉了一些高频分量，损失了高频分量上的细节。由于人类视觉系统对高空间频率远没有低频敏感，经过量化处理的图像从视觉效果来看损失很小。由于低空间频率中包含大量的影像信息，经过量化处理后，在高空间频率段，出现大量连续的零，这有利于以后通过编码减小数据量。

003、对量化后的dct系数进行编码使其熵达到最小。遥感图像数据经过dct和量化之后，在高频率段会出现大量连续的零，采用huffman可变字长编码，可使冗余量达到最小。

所述压缩图像数据库12采用译码，或者叫做解压缩的过程，与压缩编码过程正好相反。在c编译器和集成开发环境(codecomposerstudio，ccs)中开发实现了图像压缩解压程序，便可应用于无人机视频数据的处理中。

本发明采用tcp协议，tcp协议是一种面向连接的协议，他能够提供可靠的、全双工的网络通信服务，具有确认、数据流控制、多路复用和数据同步等功能，适合高质量数据的传输。

本具体实施方式还可采用udp协议，udp协议是无连接协议，报文交换机理简单，不存在多重确认机制，从而减少了因建立连接和撤。

本具体实施方式所述的基于三维视觉技术的无人机避障系统，利用三维视觉技术给出了导航内部组成及其实现的功能，最后在此设计基础上给出半物理仿真，可以全面的对导航系统进行统筹，改善开发环境，缩短开发周期，对加快无人机研制进度有重要的意义。

以上所述，仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域普通技术人员对本发明的技术方案所做的其它修改或者等同替换，只要不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。