本發(fā)明涉及智能飛行器技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種獲取飛行高度信息的方法及飛行器。

背景技術(shù)：

無人駕駛的飛機簡稱為飛行器，飛行器由于其自身的諸多優(yōu)點已經(jīng)成為各國競相發(fā)展的熱點。一方面飛行器具有體積小，機動靈活，不易被發(fā)現(xiàn)的優(yōu)點，另一方面飛行器可以攜帶多種傳感器，能提供多種形式高分辨率的目標信息，再者飛行器造價低廉，不會造成人員傷亡，具有經(jīng)濟安全的特點。

由于飛行器難以在未知環(huán)境下估計飛行器距離地面的高度，現(xiàn)有方案中，可以通過在飛行器機身上安裝氣壓計、超聲波裝置或者深度攝像頭測量得到飛行器的高度信息，并且利用該高度信息對飛行器進行飛行控制。

然而，在實際應(yīng)用中，采用氣壓計測量飛行高度會受到飛行器本身飛行產(chǎn)生的氣流影響，從而會出現(xiàn)高度變化的情況，導致測量精度較差。超聲波裝置雖然測量精度較高，但是遇到地面有凸起或者斜面等復(fù)雜地形時，超聲波裝置會接收不到，導致測量結(jié)果不準確。而采用深度攝像頭則會使得飛行器的成本提升。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明實施例提供了一種獲取飛行高度信息的方法，可以提升高度信息測量的精度，此外，雙目攝像頭可以獲取到各種復(fù)雜地形，并根據(jù)不同地形計算得到高度信息，從而提升測量的準確性，而且雙目攝像頭與深度攝像頭相比，還具有成本較低的優(yōu)勢。

有鑒于此，本發(fā)明第一方面提供一種獲取飛行高度信息的方法，所述方法應(yīng)用于飛行器，所述飛行器包括第一攝像頭以及第二攝像頭，其中，所述第一攝像頭用于獲取第一實時圖像，所述第二攝像頭用于獲取第二實時圖像，所述方法包括：

根據(jù)所述第一實時圖像獲取第一深度圖像，并根據(jù)所述第二實時圖像獲取第二深度圖像；

根據(jù)所述第一深度圖像以及所述第二深度圖像確定目標融合圖像，所述目標融合圖像中包含至少一個預(yù)設(shè)區(qū)域；

確定所述目標融合圖像中每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值；

根據(jù)所述每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值以及所述飛行器的當前飛行姿態(tài)信息獲取飛行高度信息。

本發(fā)明第二方面提供一種飛行器，所述飛行包括第一攝像頭以及第二攝像頭，其中，所述第一攝像頭用于獲取第一實時圖像，所述第二攝像頭用于獲取第二實時圖像，所述飛行器還包括：

第一獲取模塊，用于根據(jù)所述第一實時圖像獲取第一深度圖像，并根據(jù)所述第二實時圖像獲取第二深度圖像；

第一確定模塊，用于根據(jù)所述第一獲取模塊獲取的所述第一深度圖像以及所述第二深度圖像確定目標融合圖像，所述目標融合圖像中包含至少一個預(yù)設(shè)區(qū)域；

第二確定模塊，用于確定所述第一確定模塊得到的所述目標融合圖像中每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值；

第二獲取模塊，用于根據(jù)所述第二確定模塊確定的所述每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值以及所述飛行器的當前飛行姿態(tài)信息獲取飛行高度信息。

從以上技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明實施例具有以下優(yōu)點：

本發(fā)明實施例中，提供了一種獲取飛行高度信息的方法，該方法應(yīng)用于飛行器，且飛行器包括第一攝像頭以及第二攝像頭，第一攝像頭獲取第一實時圖像，第二攝像頭獲取第二實時圖像，具體過程為，飛行器根據(jù)第一實時圖像獲取第一深度圖像，并根據(jù)第二實時圖像獲取第二深度圖像，然后根據(jù)第一深度圖像以及第二深度圖像確定目標融合圖像，接下來飛行器可以確定目標融合圖像中每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值，最后根據(jù)每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值以及飛行器的當前飛行姿態(tài)信息獲取飛行高度信息。通過上述方式，采用雙目攝像頭測量飛行器的高度信息，與氣壓計測量高度信息相比，不會因為飛行器自身受到氣流影響而導致高度信息測量的精度降低，此外，雙目攝像頭可以獲取到各種復(fù)雜地形，并根據(jù)不同地形計算得到高度信息，從而提升測量的準確性，而且雙目攝像頭與深度攝像頭相比，還具有成本較低的優(yōu)勢。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實施例中獲取飛行高度信息的方法一個實施例示意圖；

圖2為本發(fā)明實施例中安裝有雙目攝像頭的飛行器示意圖；

圖3為本發(fā)明實施例中獲取左右圖像之間視差值的一個示意圖；

圖4為本發(fā)明實施例中獲取圖像深度值的一個流程示意圖；

圖5為應(yīng)用場景中雙目攝像頭的工作流程示意圖；

圖6為本發(fā)明實施例中飛行器一個實施例示意圖；

圖7為本發(fā)明實施例中飛行器另一個實施例示意圖；

圖8為本發(fā)明實施例中飛行器另一個實施例示意圖；

圖9為本發(fā)明實施例中飛行器另一個實施例示意圖；

圖10為本發(fā)明實施例中飛行器另一個實施例示意圖；

圖11為本發(fā)明實施例中飛行器另一個實施例示意圖；

圖12為本發(fā)明實施例中飛行器另一個實施例示意圖；

圖13為本發(fā)明實施例中飛行器另一個實施例示意圖；

圖14為本發(fā)明實施例中飛行器一個結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

本發(fā)明實施例提供了一種獲取飛行高度信息的方法，可以提升高度信息測量的精度，此外，雙目攝像頭可以獲取到各種復(fù)雜地形，并根據(jù)不同地形計算得到高度信息，從而提升測量的準確性，而且雙目攝像頭與深度攝像頭相比，還具有成本較低的優(yōu)勢。

本發(fā)明的說明書和權(quán)利要求書及上述附圖中的術(shù)語“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于區(qū)別類似的對象，而不必用于描述特定的順序或先后次序。應(yīng)該理解這樣使用的數(shù)據(jù)在適當情況下可以互換，以便這里描述的本發(fā)明的實施例例如能夠以除了在這里圖示或描述的那些以外的順序?qū)嵤４送?，術(shù)語“包括”和“具有”以及他們的任何變形，意圖在于覆蓋不排他的包含，例如，包含了一系列步驟或單元的過程、方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品或設(shè)備不必限于清楚地列出的那些步驟或單元，而是可包括沒有清楚地列出的或?qū)τ谶@些過程、方法、產(chǎn)品或設(shè)備固有的其它步驟或單元。

應(yīng)理解，本發(fā)明方案主要應(yīng)用于飛行器的操作，飛行器(英文全稱：Unmanned Aerial Vehicle，英文縮寫：UAV)就是利用無線遙控或程序控制來執(zhí)行特定航空任務(wù)的飛行器，指不搭載操作人員的一種動力空中飛行器，采用空氣動力為飛行器提供所需的升力，能夠自動飛行或遠程引導，既能一次性使用也能進行回收，又能夠攜帶致命性和非致命性有效負載。

需要說明的是，飛行器可以是無人機，也可以是航模飛機，或者其他類型的飛行機器，此處不做限定。

本方案所測定的飛行高度信息具體可以為真實高度，需要說明的是，飛行高度信息也可以是絕對高度、標準氣壓高度或者相對高度。

其中，絕對高度表示飛行器到海平面的垂直距離。在海上飛行用雷達可直接測出絕對高度。

標準氣壓高度表示飛行器從空中到標準氣壓平面(即大氣壓力等于760毫米汞柱的水平面)的垂道距離，叫做標準氣壓高度。大氣壓力經(jīng)常發(fā)生變化，因此，標準氣壓平面與海平面的垂道距離也經(jīng)常改變。如果標準氣壓平面恰好與海平面相重合，則標準氣壓高度等于絕對高度。民航飛機在航線上飛行和軍用飛機轉(zhuǎn)場飛行時，都需要利用標準氣壓高度，以免飛機相撞。

相對高度表示飛行器到某指定的水平面(機場、靶場或者戰(zhàn)場等)的垂直距離。飛機在起飛和著陸時需要知道飛機對機場的相對高度，這時把高度表的氣壓刻度調(diào)到該機場的氣壓值即場壓，飛機距機場的相對高度即可由高度表顯示出來。

真實高度表示飛行器從空中到正下方地面目標的垂道距離。進行轟炸和照相偵察時，必須知道飛機的真實高度。在執(zhí)行轟炸、對地攻擊、照相偵察、搜索和救援以及農(nóng)林作業(yè)等任務(wù)時需要知道真實高度。真實高度可用電影經(jīng)緯儀或雷達高度表測出。一定的飛行器只能在預(yù)先設(shè)計的某高度范圍內(nèi)飛行。

下面將以飛行器的角度介紹獲取飛行高度信息的方式，請參閱圖1，本發(fā)明實施例中獲取飛行高度信息的方法一個實施例包括：

101、包含第一攝像頭以及第二攝像頭的飛行器根據(jù)第一實時圖像獲取第一深度圖像，并根據(jù)第二實時圖像獲取第二深度圖像，第一攝像頭用于獲取第一實時圖像，第二攝像頭用于獲取第二實時圖像；

本實施例中，飛行器包括了一組雙目攝像頭，即具有兩個攝像頭，分別定義為第一攝像頭和第二攝像頭。雙目攝像頭可以實時抓拍到圖像，在某一個時刻第一攝像頭拍攝到第一實時圖像，而第二攝像頭拍攝到第二實時圖像。此外，在后續(xù)的時間里雙目攝像頭仍舊可以在一個時刻內(nèi)采集到左右兩幅實時圖像，在本發(fā)明中，采用某一時刻對應(yīng)的兩幅實時圖像即可計算當前時刻飛行器的飛行高度信息。

在飛行器采集到第一實時圖像和第二實時圖像后，將這兩幅實時圖像進行處理，得到第一實時圖像對應(yīng)的第一深度圖像，以及第二實時圖像對應(yīng)的第二深度圖像。

102、根據(jù)第一深度圖像以及第二深度圖像確定目標融合圖像，目標融合圖像中包含至少一個預(yù)設(shè)區(qū)域；

本實施例中，飛行器獲取到第一深度圖像和第二深度圖像后，由于左右視角的偏差，因此，第一深度圖像和第二深度圖像并非對稱圖像，還需要進行處理才能使得兩幅深度圖像合二為一，得到一幅目標融合圖像。其中，目標融合圖像包括了很多像素點，可以將目標融合圖像劃分為至少一個預(yù)設(shè)區(qū)域，這樣的話，預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的像素點就會變少。

103、確定目標融合圖像中每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值；

本實施例中，飛行器需要分別計算目標融合圖像中每個預(yù)設(shè)區(qū)域所對應(yīng)的深度值。

104、根據(jù)每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值以及飛行器的當前飛行姿態(tài)信息獲取飛行高度信息。

本實施例中，由于飛行器在飛行時不一定是垂直于地面飛行的，所以安裝在飛行器上的雙目攝像頭也并非與地面保持垂直，所以飛行器還需要通過傳感器等裝置獲取當前飛行姿態(tài)信息，例如俯仰角以及翻滾角等，利用這些當前飛行姿態(tài)信息以及每個預(yù)設(shè)區(qū)域的深度值，可以計算得到每個預(yù)設(shè)區(qū)域的飛行高度信息，當所有預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的飛行高度信息都計算完畢后，可以進而將所以的飛行高度信息發(fā)送給飛行器控制模塊，由飛行控制模塊根據(jù)飛行高度信息對飛行器進行飛行控制。

本發(fā)明實施例中，提供了一種獲取飛行高度信息的方法，該方法應(yīng)用于飛行器，且飛行器包括第一攝像頭以及第二攝像頭，第一攝像頭獲取第一實時圖像，第二攝像頭獲取第二實時圖像，具體過程為，飛行器根據(jù)第一實時圖像獲取第一深度圖像，并根據(jù)第二實時圖像獲取第二深度圖像，然后根據(jù)第一深度圖像以及第二深度圖像確定目標融合圖像，接下來飛行器可以確定目標融合圖像中每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值，最后根據(jù)每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值以及飛行器的當前飛行姿態(tài)信息獲取飛行高度信息。通過上述方式，采用雙目攝像頭測量飛行器的高度信息，與氣壓計測量高度信息相比，不會因為飛行器自身受到氣流影響而導致高度信息測量的精度降低，此外，雙目攝像頭可以獲取到各種復(fù)雜地形，并根據(jù)不同地形計算得到高度信息，從而提升測量的準確性，而且雙目攝像頭與深度攝像頭相比，還具有成本較低的優(yōu)勢。

可選地，在上述圖1對應(yīng)的實施例的基礎(chǔ)上，本發(fā)明實施例提供的獲取飛行高度信息的方法第一個可選實施例中，根據(jù)第一實時圖像獲取第一深度圖像，并根據(jù)第二實時圖像獲取第二深度圖像之前，還可以包括：

在預(yù)置攝像頭距離范圍內(nèi)，將第一攝像頭與第二攝像頭設(shè)置于飛行器的同一水平線上。

本實施例中，請參閱圖2，圖2為本發(fā)明實施例中安裝有雙目攝像頭的飛行器示意圖，如圖所示，需要將第一攝像頭和第二攝像頭安裝在飛行器的同一水平線上，且保證兩者之間的間隔距離滿足預(yù)設(shè)攝像頭距離范圍之內(nèi)，而圖2中的兩個攝像頭位置僅為一個示意，不應(yīng)理解為對本案的限定。

需要說明的是，預(yù)置攝像頭距離范圍通常為6厘米至10厘米，在實際應(yīng)用中，也可以進行一些調(diào)整，此處不做限定。

然而，在實際應(yīng)用中安裝好的兩個攝像頭無法在數(shù)學上真正實現(xiàn)精確到同一水平線上，因此需要分別對兩個攝像頭進行立體標定，立體標定可以采用張正友標定法。

具體地，張正友標定法的實施過程可以包括以下步驟：

1、打印一張棋盤格，把它貼在一個平面上，作為標定物；

2、通過調(diào)整標定物或攝像機的方向，為標定物拍攝一些不同方向的照片；

3、從照片中提取特征點(如角點)；

4、估算理想無畸變的情況下，五個內(nèi)參和所有外參；

5、應(yīng)用最小二乘法估算。實際存在徑向畸變下的畸變系數(shù)。

6、極大似然法，優(yōu)化估計，提升估計精度。

通過這樣的過程，我們就獲得了具有高估計精度的五個內(nèi)參，三個外參和兩個畸變系數(shù)。利用這些信息，我們可以進行畸變矯正、圖像校正和最終的三維信息恢復(fù)。

雙目攝像機需要標定的參數(shù)包括但不限于攝像機內(nèi)參數(shù)矩陣、畸變系數(shù)矩陣、本征矩陣、基礎(chǔ)矩陣、旋轉(zhuǎn)矩陣以及平移矩陣。其中攝像機內(nèi)參數(shù)矩陣和畸變系數(shù)矩陣可以通過單目標定的方法標定出來。雙目攝像機標定和單目攝像機標定最主要的區(qū)別就是雙目攝像機需要標定出左右攝像機坐標系之間的相對關(guān)系。

其次，本發(fā)明實施例中，垂直向下的雙目攝像頭要求安裝在同一個水平線上，并且兩個攝像頭間隔的距離在預(yù)置攝像頭距離范圍內(nèi)，通過上述安裝方式，可以使得第一攝像頭和第二攝像頭都能夠拍攝到符合要求的實時圖像，如果兩個攝像頭間隔太小，則難以得到合理的深度信息以及定位信息，而兩個攝像頭間隔太大又會導致近處的物體拍攝不到，從而缺乏參照物，因此采用預(yù)置攝像頭距離范圍可以獲取到更合理的圖像。

可選地，在上述圖1或圖1對應(yīng)的第一個實施例的基礎(chǔ)上，本發(fā)明實施例提供的獲取飛行高度信息的方法第二個可選實施例中，根據(jù)第一實時圖像獲取第一深度圖像，并根據(jù)第二實時圖像獲取第二深度圖像，可以包括：

按照預(yù)設(shè)圖像規(guī)格對第一實時圖像以及第二實時圖像進行縮放處理；

采用預(yù)先獲取到的內(nèi)部參數(shù)以及外部參數(shù)，對經(jīng)過縮放處理后的第一實時圖像以及第二實時圖像進行圖像校正，并得到第一深度圖像以及第二深度圖像。

本實施例中，飛行器在將第一實施圖像和第二實時圖像轉(zhuǎn)換為第一深度圖像以及第二深度圖像的過程中，還可以進行如下兩個步驟，具體為：

由于飛行器使用雙目視覺計算飛行高度信息時，通常情況下不需要高精度圖片，因此雙目攝像頭采集的實時圖像首先會按照預(yù)設(shè)圖像規(guī)格進行縮放，例如預(yù)設(shè)圖像規(guī)格可以是320×240，其中，320×240是指分辨率，240表示240個像素點，320表示320個像素點。因為左右攝像頭存在視差，所以左右兩幅實時圖像的邊緣也是不能匹配的，在處理時還可以按照一定的像素剪裁掉第一實時圖像以及第二實時圖像邊緣，例如各剪裁邊緣的20個像素，在實際應(yīng)用中，還可以剪裁其他合理的像素，此處不作限定。

接下來，可以進一步對經(jīng)過縮放處理后的第一實時圖像以及第二實時圖像進行圖像校正，圖像校正包括圖像的畸變校正以及圖像的對準校正，分別利用對攝像頭標定后得到的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)即可實現(xiàn)圖像校正，校正后即得到第一深度圖像以及第二深度圖像，其中，第一深度圖像以及第二深度圖像均為可以用于計算深度值的圖像。

其次，本發(fā)明實施例中，飛行器在獲取到第一實時圖像和第二實時圖像后還應(yīng)該對其進行處理，首先需要按照預(yù)設(shè)圖像規(guī)格對第一實時圖像以及第二實時圖像進行縮放，然后采用預(yù)先獲取到的內(nèi)部參數(shù)以及外部參數(shù)，對經(jīng)過縮放處理后的第一實時圖像以及第二實時圖像進行圖像校正。通過上述方式，對實時圖像進行縮放和剪裁可以降低圖像邊緣不匹配的情況，同時還可以減少視覺處理的計算量，從而提升處理的效率，此外，對實時圖像進行校正能夠得到同一水平面上的圖像，由此提升圖像處理的準確性。

可選地，在上述圖1對應(yīng)的第二個實施例的基礎(chǔ)上，本發(fā)明實施例提供的獲取飛行高度信息的方法三個可選實施例中，采用預(yù)先獲取到的內(nèi)部參數(shù)以及外部參數(shù)，對經(jīng)過縮放處理后的第一實時圖像以及第二實時圖像進行圖像校正，可以包括：

采用預(yù)先獲取到的內(nèi)部參數(shù)，對經(jīng)過縮放處理后的第一實時圖像以及第二實時圖像進行畸變補償，其中，內(nèi)部參數(shù)包含第一攝像頭的桶形畸變參數(shù)和切向畸變參數(shù)，以及第二攝像頭的桶形畸變參數(shù)和切向畸變參數(shù)；

采用預(yù)先獲取到的外部參數(shù)，對經(jīng)過縮放處理后的第一實時圖像以及第二實時圖像進行旋轉(zhuǎn)和平移，其中，外部參數(shù)包含第一攝像頭的平移參數(shù)和旋轉(zhuǎn)參數(shù)，以及第二攝像頭的平移參數(shù)和旋轉(zhuǎn)參數(shù)。

本實施例中，利用內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)可以對實時圖像進行圖像校正，具體為：

采用內(nèi)部參數(shù)對經(jīng)過縮放處理后的第一實時圖像以及第二實時圖像進行畸變補償，內(nèi)部參數(shù)是對雙目攝像頭中單個攝像頭做標定后得到的參數(shù)，標定第一攝像頭后得到第一攝像頭的桶形畸變參數(shù)和切向畸變參數(shù)，標定第二攝像頭后得到第二攝像頭的桶形畸變參數(shù)和切向畸變參數(shù)。分別采用第一攝像頭的桶形畸變參數(shù)和切向畸變參數(shù)對第一實時圖像進行畸變校正，采用第二攝像頭的桶形畸變參數(shù)和切向畸變參數(shù)對第二實時圖像進行畸變校正。

其中，在物平面內(nèi)放置均勻方格，把它照亮作為物，若把光闌放在物和透鏡之間，可以看出，遠離光軸區(qū)域的放大率比光軸附近的低，在像平面內(nèi)出現(xiàn)圖中所示的外凸情景，稱為桶形畸變。而切向畸變就是矢量端點沿切線方向發(fā)生的變化。

采用外部參數(shù)對經(jīng)過縮放處理后的第一實時圖像以及第二實時圖像進行對準校正，通過對第一攝像頭和第二攝像頭進行立體標定，兩個攝像頭之間的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣即為外部參數(shù)，其中，旋轉(zhuǎn)參數(shù)即為旋轉(zhuǎn)矩陣，而平移參數(shù)即為平移矩陣。

再次，本發(fā)明實施例中，具體說明了如何對實時圖像進行圖像校正，即采用預(yù)先獲取到的內(nèi)部參數(shù)，對經(jīng)過縮放處理后的第一實時圖像以及第二實時圖像進行畸變補償，采用預(yù)先獲取到的外部參數(shù)，對經(jīng)過縮放處理后的第一實時圖像以及第二實時圖像進行旋轉(zhuǎn)和平移。通過上述方式，根據(jù)攝像頭標定得到的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)可以對實時圖像進行校正和對準，使得實時圖像在數(shù)學意義上滿足處于同一水平線的要求，從而便于在后續(xù)的處理中對兩個攝像頭獲取到的圖像進行融合，以得到目標融合圖像。

可選地，在上述圖1對應(yīng)的第三個實施例的基礎(chǔ)上，本發(fā)明實施例提供的獲取飛行高度信息的方法四個可選實施例中，根據(jù)第一深度圖像以及第二深度圖像確定目標融合圖像，可以包括：

采用立體視覺算法確定第一深度圖像以及第二深度圖像之間的視差值；

根據(jù)視差值將第一深度圖像以及第二深度圖像合成為目標融合圖像。

本實施例中，通過上述實施例描述的內(nèi)容可知，深度圖像是實時圖像經(jīng)過處理后得到的，也就是可以利用深度圖像來合成所需的目標融合圖像。

具體為，雙目視覺的深度值計算先要求取左右圖像對應(yīng)點之間的視差值，在實際空間中的同一物體投影到左右攝像頭中，其位置會有一些差別。針對同一個實際空間中的點在攝像頭中的投影會有一個像素位置，左右兩個攝像頭的像素位置會存在一個偏移值，即視差值。

請參與圖3，圖3為本發(fā)明實施例中獲取左右圖像之間視差值的一個示意圖，如圖所示，物理點P(X,Y,Z)在左右兩個攝像頭的投影分別為Xl和Xr，因為我們雙目視覺要求在同一個水平線上面，所以其Y值都相同，視差值即為d＝Xl-Xr。

如圖所示，在開源計算機視覺庫(英文全稱：Open Source Computer Vision Library，英文縮寫：OpenCV)中，f的量綱是像素點，Tx的量綱由定標板棋盤格的實際尺寸和用戶輸入值確定，一般是以毫米為單位(當然為了精度提高也可以設(shè)置為0.1毫米量級)，d＝Xl-Xr的量綱也是像素點。因此分子分母約去，Z的量綱與T相同，d與Z之間滿足下列關(guān)系：

采用OpenCV提供的半全局匹配和互信息(英文全稱：Semiglobal Matching and Mutual Information，英文縮寫：SGBM)算法計算第一深度圖像以及第二深度圖像之間的視差值，然后根據(jù)視差值可以將第一深度圖像以及第二深度圖像合成為目標融合圖像。

進一步地，本發(fā)明實施例中，在飛行器確定目標融合圖像的過程還包括，先采用立體視覺算法確定第一深度圖像以及第二深度圖像之間的視差值，然后根據(jù)視差值將第一深度圖像以及第二深度圖像合成為目標融合圖像。通過上述方式，可以根據(jù)計算得到的視差值來合成目標融合圖像，從而提升目標融合圖像的準確性。

可選地，在上述圖1對應(yīng)的第四個實施例的基礎(chǔ)上，本發(fā)明實施例提供的獲取飛行高度信息的方法五個可選實施例中，確定目標融合圖像中每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值，可以包括：

根據(jù)視差值確定目標融合圖像中每個像素點的深度值；

根據(jù)每個像素點的深度值分別確定每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值。

本實施例中，飛行器還可以進一步利用獲取的每個像素點的視差值，確定出目標融合圖像各個像素點的深度值，根據(jù)每個像素點的深度值分別計算每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值。

具體為，通過雙目視覺模塊我們得到了圖像中的所有像素點的深度值(單位是物理值單位，例如米)。因為地形會比較復(fù)雜，所以圖像不會有一個一致的深度值，因此我們將圖像劃分成多個網(wǎng)格，即劃分為多個預(yù)設(shè)區(qū)域，例如6x6的網(wǎng)格，每個網(wǎng)格單獨計算一個深度值。

每個網(wǎng)格的深度值我們采用中位值平均濾波法來計算其深度值。例如，可以把網(wǎng)格內(nèi)所有有效點的深度值去掉其前5％的最大值和后5％的最小值，再求平均。在網(wǎng)格劃分得足夠小的情況下，得到的均值可以準確的描述地形的高度。

更進一步地，本發(fā)明實施例中，飛行器確定目標融合圖像中每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值具體可以分為兩個步驟，首先根據(jù)視差值確定目標融合圖像中每個像素點的深度值，然后根據(jù)每個像素點的深度值分別確定每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值。通過上述方法，由最小單位的像素點深度值來預(yù)計每個預(yù)設(shè)區(qū)域所對應(yīng)的深度值，所得到的每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值更為準確，從而提升方案的可行性和實用性。

可選地，在上述圖1對應(yīng)的第五個實施例的基礎(chǔ)上，本發(fā)明實施例提供的獲取飛行高度信息的方法六個可選實施例中，根據(jù)視差值確定目標融合圖像中每個像素點的深度值，可以包括：

按照如下方式計算所述每個像素點的深度值，：

[X Y Z W]^T＝Q×[x y disparity(x,y) 1]^T；

Z_(x,y)＝Z/W；

其中，x表示三維空間中像素點在目標融合圖像中的投影橫坐標，y表示三維空間中所述像素點在目標融合圖像中的投影縱坐標，disparity(x,y)表示在像素點(x,y)的視差值，Q表示視差深度映射矩陣，[X Y Z W]^T表示目標矩陣，[X Y Z W]為目標矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣，Z_(x,y)表示像素點(x,y)的深度值，Z為轉(zhuǎn)置矩陣中第三列組成的子矩陣，W為轉(zhuǎn)置矩陣中第四列組成的子矩陣。

本實施例中，深度值是用視差值和視差深度映射矩陣(英文全稱：disparity-to-depth mapping matrix)做矩陣乘法來獲得實際的三維點位置。其計算公式如下：

[X Y Z W]^T＝Q×[x y disparity(x,y) 1]^T

x，y是實際三維空間中的點在圖像中的投影坐標，單位是像素。disparity(x,y)表示在像素點(x,y)處的視差值。Q矩陣是視差深度映射矩陣，它是通過攝像頭內(nèi)參和外參計算得到。在本方案中我們使用OpenCV提供的stereoRectify函數(shù)來獲得該映射矩陣。通過矩陣乘法得到的[X Y Z W]^T即是實際的三維點的齊次坐標，其實際的深度值是Z_(x,y)＝Z/W。

其中，為了精確地求得某個點在三維空間里的距離Z，我們需要獲得的參數(shù)有焦距f、視差d和攝像頭中心距Tx。如果還需要獲得X坐標和Y坐標的話，那么還需要額外知道左右像平面的坐標系與立體坐標系中原點的偏移cx和cy。其中f、Tx、cx和cy可以通過立體標定獲得初始值，并通過立體校準優(yōu)化，使得兩個攝像頭在數(shù)學上完全平行放置，并且左右攝像頭的cx,cy和f相同。而立體匹配所做的工作，就是在之前的基礎(chǔ)上，求取最后一個變量，即視差值d。從而最終完成求一個點三維坐標所需要的準備工作。

為了便于介紹，請參閱圖4，圖4為本發(fā)明實施例中獲取圖像深度值的一個流程示意圖，如圖所示：

步驟201中，飛行器首先對采集到的左右眼對應(yīng)的實時圖像進行縮放和剪裁，得到一定像素大小的圖像；

步驟202中，通過對單個攝像頭進行標定后得到內(nèi)部參數(shù)，利用內(nèi)部參數(shù)對實時圖像進行畸變補償；

步驟203中，通過對雙目攝像頭進行立體標定后得到外部參數(shù)，利用外部參數(shù)對實時圖像進行對準校正，步驟201至步驟202用于對實時圖像進行初步處理，并得到可以用于計算深度值的深度圖像；

步驟204中，使用OpenCV提供的SGBM算法來實現(xiàn)圖像點的匹配和視差值的計算；

步驟205中，采用視差深度變換矩陣計算圖像的深度值。

再進一步地，本發(fā)明實施例中，介紹了如何根據(jù)視差值，計算得到目標融合圖像中每個像素點的深度值的方法，即采用相關(guān)的公式即可計算出所需的結(jié)果，由此提升方案的實用性和可行性，增加方案的可操作性。

可選地，在上述圖1對應(yīng)的實施例的基礎(chǔ)上，本發(fā)明實施例提供的獲取飛行高度信息的方法七個可選實施例中，根據(jù)每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值以及飛行器的當前飛行姿態(tài)信息獲取飛行高度信息，可以包括：

按照如下方式計算所述飛行高度信息：

h＝dsinβ；

其中，β表示地面與飛行器的法線所構(gòu)成的傾斜角，α表示當前飛行姿態(tài)信息中的翻滾角，γ表示當前飛行姿態(tài)信息中的俯仰角，d表示每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值，h表示飛行高度信息。

本實施例中，因為飛行器在飛行時垂直向下的攝像頭并不是垂直于地面的，地面與飛行器機身上攝像頭的法線有一個傾斜的角度β，因此圖像的深度值d還需要做一次三角函數(shù)的變換來求得每個網(wǎng)格的實際高度值h。其計算公式如下：

h＝dsinβ

我們可以從飛行器控制模塊中獲取飛行器的俯仰角γ和翻滾角α，角度β可以通過如下公式來計算：

計算得到的所有預(yù)設(shè)區(qū)域的高度值后會送給飛行器控制模塊進行處理。

其次，本發(fā)明實施例中，介紹了如何根據(jù)每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值以及飛行器的當前飛行姿態(tài)信息，計算得到飛行高度信息的方法，即采用相關(guān)的公式即可計算出所需的結(jié)果，由此提升方案的實用性和可行性，增加方案的可操作性。

為便于理解，下面以一個具體應(yīng)用場景對本發(fā)明中一種獲取飛行定位信息的方法進行詳細描述，請參閱圖5，圖5為應(yīng)用場景中雙目攝像頭的工作流程示意圖，具體為：

步驟301中，無人機通過其搭載的垂直向下的雙目攝像頭，分別采集左右眼的實時圖像；

步驟302中，接下來可以利用左右眼的實時圖像，經(jīng)過圖像縮放和裁剪，以及圖像校正的處理后生成深度圖像，左右眼的深度圖像在經(jīng)過視差處理后得到目標融合圖像，并計算出目標融合圖像中各個像素點的深度值；

步驟303中，獲取當前無人機的機身姿態(tài)信息，利用俯仰角度數(shù)以及翻滾角度數(shù)等信息；

步驟304中，利用無人機當前的姿態(tài)角和圖像深度值來計算無人機的高度值，因為地面的地形可能會很復(fù)雜，因此不會得到一個單一的高度值，我們將圖像劃分成多個網(wǎng)格，分別計算網(wǎng)格內(nèi)的高度，這樣可以得到一個粗略的地形高度值。

步驟305中，最后把這組高度值送給無人機的飛行控制系統(tǒng)。

下面對本發(fā)明中的飛行器進行詳細描述，請參閱圖6，本發(fā)明實施例中的飛行器包括第一攝像頭以及第二攝像頭，其中，所述第一攝像頭用于獲取第一實時圖像，所述第二攝像頭用于獲取第二實時圖像，所述飛行器40包括：

第一獲取模塊401，用于根據(jù)所述第一實時圖像獲取第一深度圖像，并根據(jù)所述第二實時圖像獲取第二深度圖像；

第一確定模塊402，用于根據(jù)所述第一獲取模塊401獲取的所述第一深度圖像以及所述第二深度圖像確定目標融合圖像，所述目標融合圖像中包含至少一個預(yù)設(shè)區(qū)域；

第二確定模塊403，用于確定所述第一確定模塊402得到的所述目標融合圖像中每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值；

第二獲取模塊404，用于根據(jù)所述第二確定模塊403確定的所述每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值以及所述飛行器的當前飛行姿態(tài)信息獲取飛行高度信息。

本實施例中，飛行器包括第一攝像頭以及第二攝像頭，其中，第一攝像頭用于獲取第一實時圖像，第二攝像頭用于獲取第二實時圖像，第一獲取模塊401根據(jù)第一實時圖像獲取第一深度圖像，并根據(jù)第二實時圖像獲取第二深度圖像，第一確定模塊402根據(jù)第一獲取模塊401獲取的第一深度圖像以及第二深度圖像確定目標融合圖像，目標融合圖像中包含至少一個預(yù)設(shè)區(qū)域，第二確定模塊403確定第一確定模塊402得到的目標融合圖像中每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值，第二獲取模塊404根據(jù)第二確定模塊403確定的每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值以及飛行器的當前飛行姿態(tài)信息獲取飛行高度信息。

本發(fā)明實施例中，提供了一種獲取飛行高度信息的飛行器，該飛行器包括第一攝像頭以及第二攝像頭，第一攝像頭獲取第一實時圖像，第二攝像頭獲取第二實時圖像，具體過程為，飛行器根據(jù)第一實時圖像獲取第一深度圖像，并根據(jù)第二實時圖像獲取第二深度圖像，然后根據(jù)第一深度圖像以及第二深度圖像確定目標融合圖像，接下來飛行器可以確定目標融合圖像中每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值，最后根據(jù)每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值以及飛行器的當前飛行姿態(tài)信息獲取飛行高度信息。通過上述方式，采用雙目攝像頭測量飛行器的高度信息，與氣壓計測量高度信息相比，不會因為飛行器自身受到氣流影響而導致高度信息測量的精度降低，此外，雙目攝像頭可以獲取到各種復(fù)雜地形，并根據(jù)不同地形計算得到高度信息，從而提升測量的準確性，而且雙目攝像頭與深度攝像頭相比，還具有成本較低的優(yōu)勢。

可選地，在上述圖6對應(yīng)的實施例的基礎(chǔ)上，請參閱圖7，本發(fā)明實施例提供的飛行器另一實施例中，所述飛行器40還包括：

設(shè)置模塊405，用于所述第一獲取模塊401根據(jù)所述第一實時圖像獲取第一深度圖像，并根據(jù)所述第二實時圖像獲取第二深度圖像之前，在預(yù)置攝像頭距離范圍內(nèi)，將所述第一攝像頭與所述第二攝像頭設(shè)置于所述飛行器的同一水平線上。

其次，本發(fā)明實施例中，垂直向下的雙目攝像頭要求安裝在同一個水平線上，并且兩個攝像頭間隔的距離在預(yù)置攝像頭距離范圍內(nèi)，通過上述安裝方式，可以使得第一攝像頭和第二攝像頭都能夠拍攝到符合要求的實時圖像，如果兩個攝像頭間隔太小，則難以得到合理的深度信息以及定位信息，而兩個攝像頭間隔太大又會導致近處的物體拍攝不到，從而缺乏參照物，因此采用預(yù)置攝像頭距離范圍可以獲取到更合理的圖像。

可選地，在上述圖6或圖7對應(yīng)的實施例的基礎(chǔ)上，請參閱圖8，本發(fā)明實施例提供的飛行器另一實施例中，所述飛行器40還包括：

所述第一獲取模塊401包括：

縮放單元4011，用于按照預(yù)設(shè)圖像規(guī)格對所述第一實時圖像以及所述第二實時圖像進行縮放處理；

校正單元4012，用于采用預(yù)先獲取到的內(nèi)部參數(shù)以及外部參數(shù)，對經(jīng)過所述縮放單元4011縮放處理后的所述第一實時圖像以及所述第二實時圖像進行圖像校正，并得到所述第一深度圖像以及所述第二深度圖像。

其次，本發(fā)明實施例中，飛行器在獲取到第一實時圖像和第二實時圖像后還應(yīng)該對其進行處理，首先需要按照預(yù)設(shè)圖像規(guī)格對第一實時圖像以及第二實時圖像進行縮放，然后采用預(yù)先獲取到的內(nèi)部參數(shù)以及外部參數(shù)，對經(jīng)過縮放處理后的第一實時圖像以及第二實時圖像進行圖像校正。通過上述方式，對實時圖像進行縮放和剪裁可以降低圖像邊緣不匹配的情況，同時還可以減少視覺處理的計算量，從而提升處理的效率，此外，對實時圖像進行校正能夠得到同一水平面上的圖像，由此提升圖像處理的準確性。

可選地，在上述圖8對應(yīng)的實施例的基礎(chǔ)上，請參閱圖9，本發(fā)明實施例提供的飛行器另一實施例中，所述飛行器40還包括：

所述校正單元4012包括：

第一處理子單元40121，用于采用預(yù)先獲取到的所述內(nèi)部參數(shù)，對經(jīng)過縮放處理后的所述第一實時圖像以及所述第二實時圖像進行畸變補償，其中，所述內(nèi)部參數(shù)包含所述第一攝像頭的桶形畸變參數(shù)和切向畸變參數(shù)，以及所述第二攝像頭的桶形畸變參數(shù)和切向畸變參數(shù)；

第二處理子單元40122，用于采用預(yù)先獲取到的所述外部參數(shù)，對經(jīng)過縮放處理后的所述第一實時圖像以及所述第二實時圖像進行旋轉(zhuǎn)和平移，其中，所述外部參數(shù)包含所述第一攝像頭的平移參數(shù)和旋轉(zhuǎn)參數(shù)，以及所述第二攝像頭的平移參數(shù)和旋轉(zhuǎn)參數(shù)。

再次，本發(fā)明實施例中，具體說明了如何對實時圖像進行圖像校正，即采用預(yù)先獲取到的內(nèi)部參數(shù)，對經(jīng)過縮放處理后的第一實時圖像以及第二實時圖像進行畸變補償，采用預(yù)先獲取到的外部參數(shù)，對經(jīng)過縮放處理后的第一實時圖像以及第二實時圖像進行旋轉(zhuǎn)和平移。通過上述方式，根據(jù)攝像頭標定得到的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)可以對實時圖像進行校正和對準，使得實時圖像在數(shù)學意義上滿足處于同一水平線的要求，從而便于在后續(xù)的處理中對兩個攝像頭獲取到的圖像進行融合，以得到目標融合圖像。

可選地，在上述圖9對應(yīng)的實施例的基礎(chǔ)上，請參閱圖10，本發(fā)明實施例提供的飛行器另一實施例中，

所述第一確定模塊402包括：

第一確定單元4021，用于采用立體視覺算法確定所述第一深度圖像以及所述第二深度圖像之間的視差值；

合成單元4022，用于根據(jù)所述第一確定單元4021確定的所述視差值將所述第一深度圖像以及所述第二深度圖像合成為所述目標融合圖像。

進一步地，本發(fā)明實施例中，在飛行器確定目標融合圖像的過程還包括，先采用立體視覺算法確定第一深度圖像以及第二深度圖像之間的視差值，然后根據(jù)視差值將第一深度圖像以及第二深度圖像合成為目標融合圖像。通過上述方式，可以根據(jù)計算得到的視差值來合成目標融合圖像，從而提升目標融合圖像的準確性。

可選地，在上述圖10對應(yīng)的實施例的基礎(chǔ)上，請參閱圖11，本發(fā)明實施例提供的飛行器另一實施例中，

所述第二確定模塊403包括：

第二確定單元4031，用于根據(jù)所述視差值確定所述目標融合圖像中每個像素點的深度值；

第三確定單元4032，用于根據(jù)所述第二確定單元4031確定的每個像素點的深度值分別確定所述每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值。

更進一步地，本發(fā)明實施例中，飛行器確定目標融合圖像中每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值具體可以分為兩個步驟，首先根據(jù)視差值確定目標融合圖像中每個像素點的深度值，然后根據(jù)每個像素點的深度值分別確定每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值。通過上述方法，由最小單位的像素點深度值來預(yù)計每個預(yù)設(shè)區(qū)域所對應(yīng)的深度值，所得到的每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值更為準確，從而提升方案的可行性和實用性。

可選地，在上述圖11對應(yīng)的實施例的基礎(chǔ)上，請參閱圖12，本發(fā)明實施例提供的飛行器另一實施例中，

所述第二確定單元4031包括：

計算子單元40311，用于按照如下方式計算所述每個像素點的深度值，：

[X Y Z W]^T＝Q×[x y disparity(x,y) 1]^T；

Z_(x,y)＝Z/W；

其中，所述x表示三維空間中像素點在所述目標融合圖像中的投影橫坐標，所述y表示三維空間中所述像素點在所述目標融合圖像中的投影縱坐標，所述disparity(x,y)表示在所述像素點(x,y)的視差值，所述Q表示視差深度映射矩陣，所述[X Y Z W]^T表示目標矩陣，[X Y Z W]為所述目標矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣，所述Z_(x,y)表示像素點(x,y)的深度值，所述Z為所述轉(zhuǎn)置矩陣中第三列組成的子矩陣，所述W為所述轉(zhuǎn)置矩陣中第四列組成的子矩陣。

再進一步地，本發(fā)明實施例中，介紹了如何根據(jù)視差值，計算得到目標融合圖像中每個像素點的深度值的方法，即采用相關(guān)的公式即可計算出所需的結(jié)果，由此提升方案的實用性和可行性，增加方案的可操作性。

可選地，在上述圖6對應(yīng)的實施例的基礎(chǔ)上，請參閱圖13，本發(fā)明實施例提供的飛行器另一實施例中，

所述第二獲取模塊404包括：

計算單元4041，用于按照如下方式計算所述飛行高度信息：

h＝dsinβ；

其中，所述β表示地面與所述飛行器的法線所構(gòu)成的傾斜角，所述α表示所述當前飛行姿態(tài)信息中的翻滾角，所述γ表示所述當前飛行姿態(tài)信息中的俯仰角，所述d表示所述每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值，所述h表示所述飛行高度信息。

其次，本發(fā)明實施例中，介紹了如何根據(jù)每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值以及飛行器的當前飛行姿態(tài)信息，計算得到飛行高度信息的方法，即采用相關(guān)的公式即可計算出所需的結(jié)果，由此提升方案的實用性和可行性，增加方案的可操作性。

本發(fā)明實施例還提供了另一種飛行器，如圖13所示，為了便于說明，僅示出了與本發(fā)明實施例相關(guān)的部分，具體技術(shù)細節(jié)未揭示的，請參照本發(fā)明實施例方法部分。以飛行器為無人機為例：

圖13示出的是與本發(fā)明實施例提供的飛行器相關(guān)的無人機的部分結(jié)構(gòu)的框圖。參考圖13，無人機包括：射頻(英文全稱：Radio Frequency，英文縮寫：RF)電路510、存儲器520、輸入單元530、顯示單元540、傳感器550、音頻電路560、無線保真(英文全稱：wireless fidelity，英文縮寫：WiFi)模塊570、處理器580、以及電源590等部件。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，圖13中示出的無人機結(jié)構(gòu)并不構(gòu)成對無人機的限定，可以包括比圖示更多或更少的部件，或者組合某些部件，或者不同的部件布置。

下面結(jié)合圖13對無人機的各個構(gòu)成部件進行具體的介紹：

RF電路510可用于收發(fā)信息或通話過程中，信號的接收和發(fā)送，特別地，將飛行器控制裝置的下行信息接收后，給處理器580處理；另外，將設(shè)計上行的數(shù)據(jù)發(fā)送給飛行器控制裝置。通常，RF電路510包括但不限于天線、至少一個放大器、收發(fā)信機、耦合器、低噪聲放大器(英文全稱：Low Noise Amplifier，英文縮寫：LNA)、雙工器等。此外，RF電路510還可以通過無線通信與網(wǎng)絡(luò)和其他設(shè)備通信。上述無線通信可以使用任一通信標準或協(xié)議，包括但不限于全球移動通訊系統(tǒng)(英文全稱：Global System of Mobile communication，英文縮寫：GSM)、通用分組無線服務(wù)(英文全稱：General Packet Radio Service，GPRS)、碼分多址(英文全稱：Code Division Multiple Access，英文縮寫：CDMA)、寬帶碼分多址(英文全稱：Wideband Code Division Multiple Access,英文縮寫：WCDMA)、長期演進(英文全稱：Long Term Evolution，英文縮寫：LTE)、電子郵件、短消息服務(wù)(英文全稱：Short Messaging Service，SMS)等。

存儲器520可用于存儲軟件程序以及模塊，處理器580通過運行存儲在存儲器520的軟件程序以及模塊，從而執(zhí)行無人機的各種功能應(yīng)用以及數(shù)據(jù)處理。存儲器520可主要包括存儲程序區(qū)和存儲數(shù)據(jù)區(qū)，其中，存儲程序區(qū)可存儲操作系統(tǒng)、至少一個功能所需的應(yīng)用程序(比如聲音播放功能、圖像播放功能等)等；存儲數(shù)據(jù)區(qū)可存儲根據(jù)無人機的使用所創(chuàng)建的數(shù)據(jù)(比如音頻數(shù)據(jù)、電話本等)等。此外，存儲器520可以包括高速隨機存取存儲器，還可以包括非易失性存儲器，例如至少一個磁盤存儲器件、閃存器件、或其他易失性固態(tài)存儲器件。

輸入單元530可用于接收輸入的數(shù)字或字符信息，以及產(chǎn)生與無人機的用戶設(shè)置以及功能控制有關(guān)的鍵信號輸入。具體地，輸入單元530可包括觸控面板531以及其他輸入設(shè)備532。觸控面板531，也稱為觸摸屏，可收集用戶在其上或附近的觸摸操作(比如用戶使用手指、觸筆等任何適合的物體或附件在觸控面板531上或在觸控面板531附近的操作)，并根據(jù)預(yù)先設(shè)定的程式驅(qū)動相應(yīng)的連接裝置。可選的，觸控面板531可包括觸摸檢測裝置和觸摸控制器兩個部分。其中，觸摸檢測裝置檢測用戶的觸摸方位，并檢測觸摸操作帶來的信號，將信號傳送給觸摸控制器；觸摸控制器從觸摸檢測裝置上接收觸摸信息，并將它轉(zhuǎn)換成觸點坐標，再送給處理器580，并能接收處理器580發(fā)來的命令并加以執(zhí)行。此外，可以采用電阻式、電容式、紅外線以及表面聲波等多種類型實現(xiàn)觸控面板531。除了觸控面板531，輸入單元530還可以包括其他輸入設(shè)備532。具體地，其他輸入設(shè)備532可以包括但不限于物理鍵盤、功能鍵(比如音量控制按鍵、開關(guān)按鍵等)、軌跡球、鼠標、操作桿等中的一種或多種。

顯示單元540可用于顯示由用戶輸入的信息或提供給用戶的信息以及無人機的各種菜單。顯示單元540可包括顯示面板541，可選的，可以采用液晶顯示器(英文全稱：Liquid Crystal Display，英文縮寫：LCD)、有機發(fā)光二極管(英文全稱：Organic Light-Emitting Diode，英文縮寫：OLED)等形式來配置顯示面板541。進一步的，觸控面板531可覆蓋顯示面板541，當觸控面板531檢測到在其上或附近的觸摸操作后，傳送給處理器580以確定觸摸事件的類型，隨后處理器580根據(jù)觸摸事件的類型在顯示面板541上提供相應(yīng)的視覺輸出。雖然在圖13中，觸控面板531與顯示面板541是作為兩個獨立的部件來實現(xiàn)手機的輸入和輸入功能，但是在某些實施例中，可以將觸控面板531與顯示面板541集成而實現(xiàn)手機的輸入和輸出功能。

無人機還可包括至少一種傳感器550，比如光傳感器、運動傳感器以及其他傳感器。具體地，光傳感器可包括環(huán)境光傳感器及接近傳感器，其中，環(huán)境光傳感器可根據(jù)環(huán)境光線的明暗來調(diào)節(jié)顯示面板541的亮度，接近傳感器可在無人機移動到光亮處時，關(guān)閉顯示面板541和/或背光。作為運動傳感器的一種，加速計傳感器可檢測各個方向上(一般為三軸)加速度的大小，靜止時可檢測出重力的大小及方向，可用于識別無人機姿態(tài)的應(yīng)用(比如橫豎屏切換、相關(guān)游戲、磁力計姿態(tài)校準)、振動識別相關(guān)功能(比如計步器、敲擊)等；至于手機還可配置的陀螺儀、氣壓計、濕度計、溫度計、紅外線傳感器等其他傳感器，在此不再贅述。

音頻電路560、揚聲器561，傳聲器562可提供用戶與無人機之間的音頻接口。音頻電路560可將接收到的音頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后的電信號，傳輸?shù)綋P聲器561，由揚聲器561轉(zhuǎn)換為聲音信號輸出；另一方面，傳聲器562將收集的聲音信號轉(zhuǎn)換為電信號，由音頻電路560接收后轉(zhuǎn)換為音頻數(shù)據(jù)，再將音頻數(shù)據(jù)輸出處理器580處理后，經(jīng)RF電路510以發(fā)送給比如另一手機，或者將音頻數(shù)據(jù)輸出至存儲器520以便進一步處理。

WiFi屬于短距離無線傳輸技術(shù)，無人機通過WiFi模塊570可以幫助用戶收發(fā)電子郵件、瀏覽網(wǎng)頁和訪問流式媒體等，它為用戶提供了無線的寬帶互聯(lián)網(wǎng)訪問。雖然圖13示出了WiFi模塊570，但是可以理解的是，其并不屬于手機的必須構(gòu)成，完全可以根據(jù)需要在不改變發(fā)明的本質(zhì)的范圍內(nèi)而省略。

處理器580是無人機的控制中心，利用各種接口和線路連接整個無人機的各個部分，通過運行或執(zhí)行存儲在存儲器520內(nèi)的軟件程序和/或模塊，以及調(diào)用存儲在存儲器520內(nèi)的數(shù)據(jù)，執(zhí)行無人機的各種功能和處理數(shù)據(jù)，從而對無人機進行整體監(jiān)控?？蛇x的，處理器580可包括一個或多個處理單元；優(yōu)選的，處理器580可集成應(yīng)用處理器和調(diào)制解調(diào)處理器，其中，應(yīng)用處理器主要處理操作系統(tǒng)、用戶界面和應(yīng)用程序等，調(diào)制解調(diào)處理器主要處理無線通信?？梢岳斫獾氖牵鲜稣{(diào)制解調(diào)處理器也可以不集成到處理器580中。

無人機還包括給各個部件供電的電源590(比如電池)，優(yōu)選的，電源可以通過電源管理系統(tǒng)與處理器580邏輯相連，從而通過電源管理系統(tǒng)實現(xiàn)管理充電、放電、以及功耗管理等功能。

盡管未示出，無人機還可以包括攝像頭、藍牙模塊等，在此不再贅述。

在本發(fā)明實施例中，該終端所包括的處理器580還具有以下功能：

根據(jù)所述第一實時圖像獲取第一深度圖像，并根據(jù)所述第二實時圖像獲取第二深度圖像；

根據(jù)所述第一深度圖像以及所述第二深度圖像確定目標融合圖像，所述目標融合圖像中包含至少一個預(yù)設(shè)區(qū)域；

確定所述目標融合圖像中每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值；

根據(jù)所述每個預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的深度值以及所述飛行器的當前飛行姿態(tài)信息獲取飛行高度信息。

所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，上述描述的系統(tǒng)，裝置和單元的具體工作過程，可以參考前述方法實施例中的對應(yīng)過程，在此不再贅述。

在本申請所提供的幾個實施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的系統(tǒng)，裝置和方法，可以通過其它的方式實現(xiàn)。例如，以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現(xiàn)時可以有另外的劃分方式，例如多個單元或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些接口，裝置或單元的間接耦合或通信連接，可以是電性，機械或其它的形式。

所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實現(xiàn)本實施例方案的目的。

另外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實現(xiàn)，也可以采用軟件功能單元的形式實現(xiàn)。

所述集成的單元如果以軟件功能單元的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時，可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質(zhì)中。基于這樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻的部分或者該技術(shù)方案的全部或部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產(chǎn)品存儲在一個存儲介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺計算機設(shè)備(可以是個人計算機，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質(zhì)包括：U盤、移動硬盤、只讀存儲器(英文全稱：Read-Only Memory，英文縮寫：ROM)、隨機存取存儲器(英文全稱：Random Access Memory，英文縮寫：RAM)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。

以上所述，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對其限制；盡管參照前述實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術(shù)方案進行修改，或者對其中部分技術(shù)特征進行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實施例技術(shù)方案的精神和范圍。