劉 峰，汪 瓚，王向軍

（1. 天津大學(xué) 精密測(cè)試技術(shù)及儀器國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300072；2. 天津大學(xué) 微光機(jī)電系統(tǒng)技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300072）

引言

近年來，微小型無人機(jī)因其體積小、機(jī)動(dòng)能力強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)在民用、軍用領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，但其本身對(duì)機(jī)載設(shè)備的體積、重量等參數(shù)有著嚴(yán)苛的要求，在自動(dòng)避障方面為機(jī)載障礙探測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)帶來了一些挑戰(zhàn)[1-6]。在目前已有的障礙探測(cè)方法中，文獻(xiàn)[7]使用二維激光雷達(dá)作為障礙探測(cè)手段獲取環(huán)境信息，將三維空間的避障問題簡(jiǎn)化成二維，不考慮無人機(jī)在垂直地面方向上的移動(dòng)，因使用了激光雷達(dá)，具有精度上的優(yōu)勢(shì)；文獻(xiàn)[8]使用單線結(jié)構(gòu)光作為障礙探測(cè)手段，同樣不考慮垂直地面方向上的移動(dòng)，能夠測(cè)量出無人機(jī)飛行過程中前方障礙物的距離、方位角度和寬度；文獻(xiàn)[9]融合了深度相機(jī)和激光雷達(dá)作為障礙探測(cè)手段，利用SLAM（同步定位與建圖）算法，將空間中的障礙物信息建成地圖，取得了良好的避障效果：上述3 個(gè)方法存在一個(gè)共同的問題，因?yàn)榉謩e涉及到激光點(diǎn)云處理、線結(jié)構(gòu)光圖像、深度SLAM 算法處理，數(shù)據(jù)量和計(jì)算量龐大，在搭載了計(jì)算性能較強(qiáng)平臺(tái)的中大型無人機(jī)上或在離線任務(wù)中會(huì)有比較好的表現(xiàn)，但在實(shí)際應(yīng)用中很難將這些方法使用到微小型無人機(jī)在線任務(wù)當(dāng)中，不能滿足計(jì)算快的要求。文獻(xiàn)[10]使用雙目視覺系統(tǒng)作為障礙探測(cè)手段，在基線距離為120 mm 的條件下，可用于5 m 內(nèi)的障礙探測(cè)，但雙目視覺系統(tǒng)不能應(yīng)用于紋理特征少或光照條件差的環(huán)境當(dāng)中，且要提高精度則勢(shì)必要增加傳感器的體積，難以滿足通用性和小型化的要求。在技術(shù)已經(jīng)成熟的工業(yè)產(chǎn)品中，英特爾公司的RealSense 深度攝像頭用到了散斑測(cè)量的原理[11]，體積小、輸出幀率較高，已得到廣泛應(yīng)用，但此測(cè)量方法的工作距離極其有限，如2020 年發(fā)布的D455 型在基線距離超過100 mm 情況下，能夠保證2%測(cè)量相對(duì)誤差的工作距離僅為4 m，難以滿足通用性的要求。

基于以上分析，本文提出了一種單目視覺融合激光投射的無人機(jī)障礙探測(cè)方法，投射激光點(diǎn)陣圖案，使用單目相機(jī)采集圖像，通過像面激光線方程約束快速排除特征一致激光點(diǎn)的歧義，實(shí)現(xiàn)使用投射激光點(diǎn)陣圖案解決單目歧義性的效果，輸出前方空間中多個(gè)投射激光點(diǎn)的位置坐標(biāo)，為微小型無人機(jī)實(shí)時(shí)生成避障策略提供數(shù)據(jù)保證。

1 多點(diǎn)激光投射單目視覺測(cè)量模型

本文中相機(jī)模型采用了針孔攝像機(jī)模型，由相機(jī)坐標(biāo)系到像素坐標(biāo)系的映射可以用 (1) 式表示:

式中 (Xc,Yc,Zc)是激光點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系下的位置坐標(biāo)， (u,v)是激光點(diǎn)成的像在圖像坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，而矩陣中的fx,fy,u0,v0是 相機(jī)內(nèi)參矩陣M1的參數(shù)，fx,fy分 別代表x軸 和y軸上的歸一化焦距， (u0,v0)則是圖像中心，這4 項(xiàng)參數(shù)通過相機(jī)標(biāo)定得到。將(1)式的第一行單獨(dú)提取出來可得：

式中的k1,b1,k2,b2這些參數(shù)為空間激光的結(jié)構(gòu)參數(shù)，4 個(gè)參數(shù)確定了唯一的一條空間激光直線，通過空間激光點(diǎn)陣標(biāo)定獲得。只需要獲得激光點(diǎn)的像在圖像坐標(biāo)系下的坐標(biāo) (u,v)，即可通過(6)式或(7)式求得激光點(diǎn)的深度信息Zc，在實(shí)際應(yīng)用中，需根據(jù)激光器和相機(jī)的不同安裝方式選擇不同的深度信息計(jì)算公式。若相機(jī)光學(xué)中心與激光器中心的連線與相機(jī)坐標(biāo)系的Xc軸夾角更小，則使用(6)式進(jìn)行計(jì)算，反之則使用(7)式。再由(4)式或(1)式即可求得Xc,Yc，進(jìn)一步得到激光點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo) (Xc,Yc,Zc)。若投射出多束激光線，就可以得到多個(gè)投射到障礙物上形成的光點(diǎn)，從而估計(jì)出視野中障礙物的方位信息。

為獲得多束激光線，本文在激光器前方安裝分束光柵，可將單束激光線變?yōu)? 點(diǎn)圓環(huán)圖案的激光投射圖案，如圖1 所示。為便于后文表述，將中心的點(diǎn)記為“中心0 號(hào)激光點(diǎn)”，其上方的點(diǎn)記為“1 號(hào)激光點(diǎn)”，按照順時(shí)針順序，將剩余點(diǎn)分別命名為2 號(hào) ～ 8 號(hào)激光點(diǎn)。

圖1 9 點(diǎn)激光圖案Fig. 1 Laser pattern of nine points

2 多 點(diǎn) 激 光 投 射 單 目 視 覺 測(cè) 量 系 統(tǒng)標(biāo)定

視覺系統(tǒng)的標(biāo)定主要包括相機(jī)參數(shù)標(biāo)定和空間激光點(diǎn)陣圖案的標(biāo)定。

2.1 系統(tǒng)標(biāo)定總體流程

1） 準(zhǔn)備一個(gè)張氏標(biāo)定法的棋盤格靶標(biāo)，棋盤格的大小已知，用待標(biāo)定的相機(jī)拍攝若干張擺放成各種角度的棋盤格靶標(biāo)的圖像，記為A 組圖像。

2） 開啟激光器，擺放棋盤格靶標(biāo)使激光點(diǎn)落在靶標(biāo)上，拍攝各個(gè)角度帶有激光點(diǎn)的棋盤格靶標(biāo)的圖像，并記為B 組。此處需要保證對(duì)于每一個(gè)激光點(diǎn)（如中心0 號(hào)激光點(diǎn)），需要采集至少2 張帶有該激光點(diǎn)的棋盤格靶標(biāo)圖像，此外若考慮使標(biāo)定結(jié)果盡可能小地受到隨機(jī)誤差和粗大誤差的影響，減小激光點(diǎn)對(duì)棋盤格角點(diǎn)提取的干擾，需要采集10 張以上的圖片。

3） 利用上述A 組和B 組圖像，使用張氏標(biāo)定法[13]標(biāo)定相機(jī)的內(nèi)部參數(shù)矩陣M1。

4） 對(duì)于B 組的每一張圖像，提取出激光點(diǎn)的中心，另外圖片中激光點(diǎn)中心在棋盤格靶標(biāo)上的世界坐標(biāo) (Xw,Yw,Zw)是已知的。

5） 通過張氏標(biāo)定法得到B 組每一張圖片的外部參數(shù)矩陣M2，該矩陣與上一步中得到的世界坐標(biāo)相乘，得到B 組每一張圖片上激光點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo) (Xc,Yc,Zc)。

6） 針對(duì)投射圖案的9 個(gè)光點(diǎn)，使用最小二乘法得到每一個(gè)光點(diǎn)所在空間直線的方程，每個(gè)方程包含4 個(gè)參數(shù)，總計(jì)得到9 組共36 個(gè)參數(shù)。

2.2 相機(jī)參數(shù)標(biāo)定

相機(jī)參數(shù)標(biāo)定，主要是確定相機(jī)的內(nèi)參矩陣M1， 用于后續(xù)計(jì)算；確定徑向畸變參數(shù)k1,k2（此處僅代表相機(jī)的徑向畸變參數(shù)，與空間激光點(diǎn)陣圖案標(biāo)定中的k1,k2無 關(guān)）和切向畸變參數(shù)p1,p2，對(duì)圖像進(jìn)行畸變校正；確定外參矩陣M2，用于計(jì)算B 組每張圖像中的標(biāo)定板坐標(biāo)系相對(duì)于相機(jī)坐標(biāo)系的位姿，從而得到標(biāo)定板上的激光點(diǎn)的位置信息，用于空間激光點(diǎn)陣圖案的標(biāo)定。

2.3 空間激光點(diǎn)陣標(biāo)定

使用位于不同位姿的棋盤格靶標(biāo)圖像以及得到的靶標(biāo)上的激光點(diǎn)位置，即可通過多張圖像中的激光點(diǎn)空間坐標(biāo)擬合得到激光點(diǎn)陣圖案中每個(gè)點(diǎn)所在激光線的空間直線方程。由1.1 節(jié)模型推導(dǎo)可知，相機(jī)坐標(biāo)系下的空間直線方程在幾何意義上可以表示為空間中2 個(gè)平面的交線，用方程表示為(4) 式的形式。利用離差平方和最小的原則確定方程中的參數(shù)，即令

3 基于像面激光線方程約束的激光點(diǎn)陣圖像處理和質(zhì)心提取

單目相機(jī)采集的RGB 圖像中包含了大量的無關(guān)信息，障礙探測(cè)的關(guān)鍵是從RGB 圖像中提取出9 個(gè)激光點(diǎn)質(zhì)心的像素坐標(biāo)信息代入(6)式進(jìn)行計(jì)算。圖像處理和激光點(diǎn)質(zhì)心提取過程可分為3 個(gè)步驟，分別是：1） 將RGB 圖像轉(zhuǎn)化到L*a*b*色彩空間，在L*a*b*色彩空間上進(jìn)行激光點(diǎn)陣圖像的分割；2） 使用種子生長(zhǎng)法將分割出的激光點(diǎn)陣圖像進(jìn)行光斑聚類和質(zhì)心提?。?） 使用像面激光線方程約束排除雜光斑和光點(diǎn)缺失的干擾，將提取出的光斑質(zhì)心與激光點(diǎn)一一匹配。

3.1 基于L＊a＊b＊色彩空間的激光點(diǎn)陣圖像分割方法

為了提取圖像中的激光點(diǎn)信息，需要將圖像進(jìn)行分割，因?yàn)闊o人機(jī)工作環(huán)境中色彩、光照條件復(fù)雜，使用基于RGB 色彩空間的閾值分割方法難以取得好的分割效果。本文使用基于L*a*b*色彩空間的圖像分割方法，L*a*b*色彩空間是一個(gè)三維的色彩空間，具有L*、a*、b*三個(gè)基本分量。其中L*分量代表亮度，L* = 0 時(shí)指示黑色，L* = 100 時(shí)指示白色；a*分量和b*分量理論上是無界的，但在計(jì)算機(jī)中一般用一個(gè)有限范圍之間的值來表示，a* ＜ 0 時(shí)，其絕對(duì)值越大越趨向于指示紅色，a* ＞ 0 時(shí)，絕 對(duì) 值 越 大 越 趨 向 于 指 示 綠 色；b* ＜0 時(shí)，其絕對(duì)值越大越趨向于指示藍(lán)色，b* ＞ 0 時(shí)，絕對(duì)值越大越趨向于指示黃色[14]。L*a*b*色彩空間的這種特點(diǎn)非常適合用于激光圖像的分割：激光光斑的特征一般是中心亮度極高，邊緣帶有少量色彩信息。在L*a*b*色彩空間中，激光光斑中心的L*分量接近100，便于分割出激光光斑的中心部分；另外最常用的激光器光源主要有波長(zhǎng)為650 nm 的紅光、520 nm 的綠光、450 nm 的藍(lán)光等，而使用a*分量或b*分量其一即可有效地分割出激光光斑邊緣的色彩信息。RGB 色彩空間到L*a*b*色彩空間的轉(zhuǎn)換如(12)式：

經(jīng)過多組實(shí)驗(yàn)對(duì)比，使用經(jīng)驗(yàn)取值L*∈[84.639,99.655],b*∈[-9.691,7.890]可取得較好的分割效果，得到包含激光光斑信息的二值圖像，如圖2 所示。

圖2 原始采集圖像與基于L＊a＊b＊色彩空間的圖像分割結(jié)果Fig. 2 Original acquired image and image segmentation results based on L＊a＊b＊ color space

3.2 基于種子生長(zhǎng)法的激光光斑聚類和質(zhì)心提取方法

對(duì)RGB 圖像進(jìn)行了圖像分割后，形成了包含激光光斑信息的二值圖像，還需要對(duì)分割出的激光光斑進(jìn)行聚類操作，以確定圖像中哪些像素的激光圖像是同一束激光束產(chǎn)生的，并提取其質(zhì)心作為該激光光斑的中心點(diǎn)，將中心點(diǎn)坐標(biāo) (u,v)代入(6) 式計(jì)算出激光光斑相對(duì)單目相機(jī)的空間位置。激光光斑聚類過程可以簡(jiǎn)述為：

1） 從圖像坐標(biāo) (1,1)開始遍歷包含激光光斑信息的二值圖像，直至遇到白色像素點(diǎn)，將該像素點(diǎn)的坐標(biāo)作為種子點(diǎn)入棧并編號(hào)；

2） 判斷棧是否為空，若不為空，則彈出棧頂元素，判斷該像素點(diǎn)坐標(biāo)附近的8 連通像素點(diǎn)是否也為白色，若為白色，則編同樣的序號(hào)，并將這樣的像素點(diǎn)的坐標(biāo)入棧；

3） 直至棧為空，下一次遍歷到白色像素點(diǎn)時(shí)的序號(hào)+1；

4） 遍歷完成后，形成該二值圖像的“編號(hào)標(biāo)記矩陣”，尺寸與原圖像相同，并包含有不同光斑聚類的編號(hào)信息[15]；

5） 遍歷編號(hào)標(biāo)記矩陣，對(duì)具有相同編號(hào)的像素點(diǎn)的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)分別求平均，即可得到每個(gè)光斑聚類的質(zhì)心點(diǎn)坐標(biāo)。

圖3 是將上節(jié)分割后的圖像進(jìn)行基于種子生長(zhǎng)法的激光光斑聚類和質(zhì)心提取之后的結(jié)果，圖中用不同顏色的星號(hào)表示了各個(gè)光斑的質(zhì)心位置。

圖3 激光光斑聚類和質(zhì)心提取結(jié)果Fig. 3 Results of spot clustering and centroid extraction

3.3 像面激光線方程約束下的特征一致光點(diǎn)快速搜索方法

獲取到各聚類的質(zhì)心點(diǎn)坐標(biāo)后，還不能夠直接得到各光斑實(shí)際的空間位置，原因有二：一方面激光圖案經(jīng)過空間物體的調(diào)制，已經(jīng)失去了原來的幾何特征，產(chǎn)生了變形，或者部分被遮擋產(chǎn)生了缺失，無法僅通過原圖案的特征得到激光光斑與激光點(diǎn)編號(hào)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，如圖4(a)所示，原本激光圖案外側(cè)的8 個(gè)點(diǎn)可以圍成一個(gè)規(guī)整的圓形，經(jīng)過空間物體的調(diào)制后明顯不再具有這種特征，另外原本激光圖案左下方位的6 號(hào)激光點(diǎn)被平面靶標(biāo)遮擋，產(chǎn)生了缺失；另一方面，圖像中的光斑有時(shí)并非全都是由激光束投射到障礙物上產(chǎn)生的，因微小型無人機(jī)工作環(huán)境復(fù)雜，有可能受到鏡面反光物體、高亮度物體的干擾產(chǎn)生雜光斑，影響激光圖像分割的結(jié)果，如圖4(b)所示，可以注意到紅圈指示的圖像下方的桌腳部分存在鏡面反光，影響到圖4(c)所示的激光圖像分割的效果。

圖4 受到影響的激光圖案Fig. 4 Affected laser patterns

本文使用像面激光線方程作為約束，排除雜光斑的干擾，并將激光光斑與激光束相匹配。由針孔相機(jī)模型的特點(diǎn)可知，空間中的直線映射到像平面上后也會(huì)是一條直線。在實(shí)際的圖像中，因?yàn)橄鄼C(jī)獲得的圖像存在畸變，所以需要先進(jìn)行畸變矯正這個(gè)結(jié)論才能夠成立。本文2.2 小節(jié)通過張氏標(biāo)定法確定相機(jī)的參數(shù)矩陣，同時(shí)得到相機(jī)的畸變參數(shù)，圖像經(jīng)過畸變校正之后，可以認(rèn)為一條激光束映射到平面后也是一條直線，即該激光光斑的中心點(diǎn)在圖像中所有可能出現(xiàn)的位置可以連成一條直線。在前述的標(biāo)定過程中，得到的B 組圖像包含有激光光斑，提取這些光斑的質(zhì)心點(diǎn)坐標(biāo)，即可通過最小二乘方法求得像面激光線方程，再通過計(jì)算各個(gè)光斑質(zhì)心與各像面激光線的距離，即可快速排除雜光斑的干擾，將激光光斑與產(chǎn)生它的編號(hào)激光點(diǎn)一一匹配。如圖5 所示，紅色虛線描出的即為像面激光線的約束線及其對(duì)應(yīng)編號(hào)。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，保留與直線的距離在5 個(gè)像素以內(nèi)的光斑質(zhì)心點(diǎn)，并選取其中距離最近的點(diǎn)作為對(duì)應(yīng)編號(hào)的匹配點(diǎn)，可取得較理想的效果。

圖5 像面激光線約束Fig. 5 Constraint of laser line on image plane

4 實(shí)驗(yàn)過程與結(jié)果分析

4.1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)構(gòu)建

為驗(yàn)證本文方法的有效性，如圖6 所示，構(gòu)建了一套單目視覺與投射激光點(diǎn)陣圖案融合的探測(cè)裝置和實(shí)驗(yàn)環(huán)境。探測(cè)裝置的主體是單目相機(jī)與激光器剛性固連的結(jié)構(gòu)，相機(jī)的光學(xué)中心與激光器中心的距離約為65 mm，激光器前方安裝9 點(diǎn)圓環(huán)形狀的光柵元件，激光器發(fā)出的光經(jīng)過光柵形成9 點(diǎn)圓環(huán)圖案的激光投影。

(2)如果前頭有表示時(shí)點(diǎn)的時(shí)間詞語，：“就”表示早，“才”表示晚；如果有表示時(shí)段的時(shí)間詞語，“就”表示快，“才”表示慢。

圖6 實(shí)驗(yàn)裝置場(chǎng)景圖Fig. 6 Scene graph of experimental device

實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)使用的主要硬件型號(hào)如下：激光器光源為GSPLM450805D12-AL 型號(hào)激光器；光柵元件是定制的9 點(diǎn)圓環(huán)圖案；單目相機(jī)為KSA2A242 型寬動(dòng)態(tài)相機(jī)模組，分辨率為1920×1080 像素，幀率為30 幀/s，鏡頭視場(chǎng)角為30° 。標(biāo)定和測(cè)量實(shí)驗(yàn)中使用的棋盤格靶標(biāo)尺寸為10×7，每個(gè)方格的邊長(zhǎng)為30 mm。

4.2 視覺系統(tǒng)標(biāo)定結(jié)果

根據(jù)本文2.1 節(jié)標(biāo)定過程獲得的標(biāo)定數(shù)據(jù)，包含相機(jī)內(nèi)部參數(shù)、畸變參數(shù)等（見表1），激光點(diǎn)陣圖案的空間結(jié)構(gòu)參數(shù)如表2 所示。

表1 相機(jī)標(biāo)定參數(shù)Table 1 Camera calibration parameters

表2 激光圖案的空間結(jié)構(gòu)參數(shù)Table 2 Spatial structure parameters of laser patterns

4.3 障礙探測(cè)實(shí)驗(yàn)及結(jié)果

障礙探測(cè)實(shí)驗(yàn)主要目的是探究在一定工作距離內(nèi)，本文方法對(duì)障礙位置的測(cè)量效果和精度。障礙探測(cè)實(shí)驗(yàn)的具體內(nèi)容如下：

1） 固定本文的實(shí)驗(yàn)裝置，開啟激光器。

2） 在實(shí)驗(yàn)裝置前方7 m 范圍（本文方法設(shè)計(jì)適用的工作距離）內(nèi)移動(dòng)，使用棋盤格靶標(biāo)接收激光器投射出的一個(gè)光點(diǎn)，與此同時(shí)相機(jī)采集這個(gè)移動(dòng)過程的視頻，圖像中包含有在每個(gè)位置的棋盤格的圖像，這組視頻用于探究在1 m～7 m 的距離范圍內(nèi)的本文方法對(duì)障礙位置測(cè)量的精度；將棋盤格靶標(biāo)分別移動(dòng)到10 m、15 m 附近的位置接收激光器投射的光點(diǎn)并采集視頻，這2 組視頻用于探究在工作距離與基線距離比值較大的情況下方法的效果。

3） 重復(fù)步驟2），直至分別采集了關(guān)于9 個(gè)激光點(diǎn)的視頻。

從步驟3）的視頻分別隨機(jī)取若干幀，剔除影響棋盤格角點(diǎn)提取的幀圖像，將這些包含有棋盤格的幀圖像插入原始標(biāo)定圖像組中，使用張氏標(biāo)定法獲得每張圖像中相機(jī)相對(duì)于棋盤格的位姿（即外參），由此求出棋盤格上激光點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo) (Xcalib,Ycalib,Zcalib)，將這個(gè)作為激光點(diǎn)的坐標(biāo)真值，將本文方法求得的值記為 (Xcal,Ycal,Zcal)，作為激光點(diǎn)的坐標(biāo)測(cè)量值。

以1 號(hào)激光點(diǎn)為例，表3 展示了關(guān)于1 號(hào)激光點(diǎn)的測(cè)量數(shù)據(jù)。

表3 “1 號(hào)”激光點(diǎn)的測(cè)量數(shù)據(jù)Table 3 Measured data of the No.1 laser point mm

從表格的前10 行可以看出，在7 m 的工作范圍內(nèi)，測(cè)得的激光點(diǎn)的X坐標(biāo)的測(cè)量絕對(duì)誤差在8.50 mm～58.87 mm 范圍之間；Y坐標(biāo)的測(cè)量絕對(duì)誤差在0.01 mm～9.25 mm 之間，且都有隨著工作距離的增加而變大的趨勢(shì)。而在更為關(guān)鍵的深度方向上，Z坐標(biāo)的測(cè)量絕對(duì)誤差在0.47 mm～103.43 mm之間，進(jìn)一步計(jì)算出其相對(duì)誤差，得到Z坐標(biāo)的測(cè)量相對(duì)誤差在0.01%～1.48% 之間。類似地，對(duì)0～8 號(hào)所有激光點(diǎn)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，可以得到圖7 所示的隨工作距離變化的Z坐標(biāo)測(cè)量相對(duì)誤差分布圖。

從圖7 中觀察到在7 m 的工作范圍內(nèi)，Z 坐標(biāo)的測(cè)量相對(duì)誤差（的絕對(duì)值）是一個(gè)先減小后增大的過程，在3 m ～ 6 m 之間的位置能夠取得最好的測(cè)量效果。

圖7 深度測(cè)量的相對(duì)誤差折線圖Fig. 7 Line charts of relative error of depth measurement

表3 的11 行展示了在10 m 工作距離上的誤差水平，X坐標(biāo)的誤差上升到87.34 mm，Y坐標(biāo)的誤差來到5.73 mm，Z坐標(biāo)的相對(duì)誤差達(dá)到16.93% ；表3 的12 行展示了在15 m 工作距離上的誤差水平，X坐標(biāo)的誤差來到107.43 mm，Y坐標(biāo)的誤 差 來 到17.99 mm，Z坐 標(biāo) 的 相 對(duì) 誤 差 達(dá)到21.43% 。由此可以看出在超過了7 m 的工作范圍后，雖然還具有一定的障礙探測(cè)能力，但可靠性大幅降低，可通過換用高解析力CMOS、增加標(biāo)定用圖片數(shù)量、使用亞像素級(jí)質(zhì)心提取算法等手段提高方法精度和工作范圍。

本文驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)中使用的9 點(diǎn)圓環(huán)的激光投射圖案的尺寸為直徑400 mm（當(dāng)投射距離為1 m時(shí)）。對(duì)于寬高尺寸小于激光投射圖案尺寸的小型障礙，本文方法可以有效探測(cè)到該障礙目標(biāo)；而當(dāng)障礙目標(biāo)是尺寸超出激光投射圖案的大型障礙時(shí)，則通過無人機(jī)飛控的特定飛行策略進(jìn)行組合探測(cè)，在飛行過程中確定障礙目標(biāo)的邊界。當(dāng)與前方障礙之間的距離為L(zhǎng)時(shí)，在單次靜態(tài)測(cè)量中能分辨的最小尺寸為0.15L，也即投影圖案上2 點(diǎn)的最小距離，能夠滿足無人機(jī)障礙探測(cè)的分辨力要求。如需應(yīng)用到對(duì)分辨力或探測(cè)效率要求更高的場(chǎng)景，可將激光投射圖案更換光點(diǎn)更加密集的圖案，如11×11 點(diǎn)陣激光圖案，以提高障礙探測(cè)分辨力和探測(cè)效率。

5 結(jié)論

本文提出了一種基于單目視覺與主動(dòng)激光點(diǎn)陣投射無人機(jī)障礙探測(cè)方法，經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，在相機(jī)與激光器之間的基線距離為65 mm，探測(cè)距離為7 m，即探測(cè)距離與基線距離之比大于1000 的條件下，達(dá)到了相對(duì)誤差小于1.5% 的障礙探測(cè)效果。該方法的運(yùn)算復(fù)雜度低，對(duì)于一幀圖像，僅有2 次圖像遍歷過程和有限次的浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算。能夠滿足微小型無人機(jī)應(yīng)用中對(duì)障礙探測(cè)功能模塊的小型化、計(jì)算快等要求，且對(duì)于不同環(huán)境具有一定的通用性，能夠?yàn)槲⑿⌒蜔o人機(jī)進(jìn)一步生成避障策略提供數(shù)據(jù)支撐。