本实用新型涉及一种多旋翼无人机自主避障装置，属于无人机自主避障技术领域。
背景技术：
我国西部地区输电线路多处于山区，地理环境和气候条件恶劣，交通不便，导致人巡效率低下。随着科技的发展及电力部门的应用实践，无人机巡检已经发展成一种高效、低运行成本的巡检技术。要使无人机在复杂恶劣的环境下完成巡检任务，就必须让无人机具备自主避障的能力。自主避障系统是无人机安全高效地完成避障任务的重要保障。
申请号为201610348926.9的中国专利申请公开了一种基于多传感器融合的自主避障无人机系统及控制方法，通过多传感器融合对周围的环境进行实时检测，将检测到的信息通过环境与障碍物数据分析处理模块计算后，由避障决策模块通过飞控系统驱动动力模块实现无人机对周围障碍物的有效躲避。但其在无人机的机体四周分别设置有双目机器视觉系统和超声波装置，导致其接口复杂、数据量大、处理器的效率要求高、成本高。申请号为201310036235.1的中国专利申请公开了用于电力巡线的无人机多重避障控制方法，该方法中融合了两重避障方法，但需要在嵌入式飞行控制器中下载输电线路电磁场分布模型与输电线路三维模型数据，计算实施过程较为复杂。
综上所述，现有的技术存在如下问题：
1）现有方法在无人机的机体四周分别设置有双目机器视觉系统和超声波装置，接口复杂，数据量大，成本高；
2）现有方法传感器融合度较低，某个传感器的故障会导致避障导航系统失灵，整体系统鲁棒性较差；
3）现有方法未考虑兼容主流飞控接口，无法实现对多机型的兼容；
4）现有方法没有障碍物智能记忆功能，不能对所到区域的障碍物进行记忆，以便再次巡检避障。
技术实现要素：
本实用新型要解决的技术问题是：提供一种多旋翼无人机自主避障装置，主要解决云台或吊舱安装在无人机上时操作不便捷、耗时时间长等问题，且在满足一机多载荷换装功能的基础上，做到结构简单、重量轻、任务载荷换装操作便捷且平稳可靠。
本实用新型采取的技术方案为：一种多旋翼无人机自主避障装置，包括支架，支架可旋转地连接在机体上端，支架顶端连接有水平横梁，水平横梁上布置有多个障碍物探测传感器，支架下端连接有驱动电机，机体通过飞机支架连接有动力装置。
多个障碍物探测传感器包括双目视觉、激光雷达、超声波传感器和毫米波雷达，呈一字型排列在水平横梁上。
多个障碍物探测传感器连接到DSP处理器，DSP处理器连接到ARM控制器，ARM控制器连接到驱动电机和无人机控制器，无人机控制器连接到动力装置和惯性导航传感器。
有益效果：与现有技术相比，本实用新型的效果如下：
（1）本实用新型采用旋转式的多个障碍物探测传感器，通过驱动电机带动支架旋转，能够实现多个障碍物探测传感器根据无人机运动的方向进行转动，多个障碍物探测传感器与机体运动方向保持一致，只需一组传感器即可满足避障需求，降低了设备的成本，简化了接口，提高了控制的精度；
（2）本实用新型融合了双目视觉、激光雷达、超声波传感器、毫米波雷达的数据，计算出无人机与障碍物的距离并进行避障，当某种传感器因为环境原因或者因为故障失灵时，避障系统可以根据其他传感器计算与障碍物的距离并进行避障，增强了系统的鲁棒性。
附图说明
图1是本实用新型的多传感器模块连接图；
图2是本实用新型的结构示意图；
图3是本实用新型的支架连接水平横梁结构示意图；
图4是控制流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体的实施例对本实用新型进行进一步介绍。
实施例：如图1-图4所示，一种多旋翼无人机自主避障装置，包括支架1，支架1可旋转地连接在机体2上端，支架1顶端连接有水平横梁3，水平横梁3上布置有多个障碍物探测传感器，支架1下端连接有驱动电机4，机体2通过飞机支架5连接有动力装置6。
多个障碍物探测传感器包括双目视觉7、激光雷达8、超声波传感器9和毫米波雷达10，呈一字型排列在水平横梁3上，各传感器特点如下表1，采用多个传感器，能够覆盖探测障碍物所有的情况，探测更加精确，避障更准确。
多个障碍物探测传感器连接到DSP处理器，DSP处理器连接到ARM控制器，ARM控制器连接到驱动电机和无人机控制器，无人机控制器连接到动力装置和惯性导航传感器，ARM控制器通过IIC接口或者UART接口连接到无人机控制器，ARM控制器通过UART或者IIC接口与无人机控制器通信，传送障碍物信息及控制信息，此设备接口与主流飞控接口兼容，DSP处理器和ARM控制器构成避障与路径规划模块，采用DSP进行视差图计算，得到深度信息。采用DSP融合双目视觉传感器、激光雷达、超声波传感器及毫米波雷达的数据，得到障碍物的信息。计算出来的障碍物信息传送到ARM控制器进行控制运算。同时采用ARM控制器控制伺服电机使传感器的朝向始终与无人机前进的方向一致。ARM控制器通与无人机控制器通信，传送障碍物信息及控制信息。
融合双目视觉、激光雷达、超声波传感器、毫米波雷达的数据，计算出障碍物的位置信息，利用改进的人工势场法进行路径规划，生成控制指令，控制指令给出形式为无人机的运动方向与运动距离。避障模块不断生成控制指令，无人机按照生成的控制指令运动可以安全地避开障碍物，提高输电线路机巡作业安全，减少因飞行故障造成的损失。
使用双目视觉系统中的摄像头接收环境中物体表面的特征点，并通过立体匹配得到视差图像,从而可以计算出真实的深度信息，双目视觉传感器要求光线条件好并且稳定；当光线条件不好时采用激光雷达和超声波传感器探测与障碍物的距离，激光雷达的运动状态估计是通过连续帧的点云匹配,从而计算出相对运动变化，计算出前方障碍物的距离。毫米波雷达的探测距离更大，可以预先发现障碍物。
ARM控制器内设置有智能记忆模块，智能记忆模块具备智能记忆功能，无人机遇到障碍物时会将障碍物的经纬度信息以及障碍物的形状、大小等信息都保存记录下来。这样能使无人机及早发现障碍物、有效避障并高效率工作。
实施例2：一种多旋翼无人机自主避障装置的避障方法，该方法包括以下步骤：
步骤一、ARM控制器从无人机控制器中读取无人机的俯仰角、横滚角和偏航角；
步骤二、ARM控制器根据无人机的俯仰角、横滚角和偏航角确定无人机前进的方向；
步骤三、ARM控制器控制驱动电机旋转，使水平横梁垂直无人机的前进方向；
步骤四、通过双目视觉7、激光雷达8、超声波传感器9和毫米波雷达10获取无人机前进方向的环境信息，并将信息传送到DSP处理器；
步骤五、DSP处理器收到传感器信息后，运行双目视觉深度测量算法，先后进行了摄像头标定、畸变处理、立体校正、立体匹配和深度恢复。其中，立体匹配算法采用局部匹配与全局匹配相结合的算法，局部匹配为无人机避障提供实时数据，全局匹配求取精细匹配结果，为无人机提供修正数据，之后确定深度图像；
步骤六、将双目视觉、激光雷达、超声波传感器、毫米波雷达的数据进行融合，计算出障碍物的位置信息，并将障碍物的位置信息传输给ARM控制器；
步骤七、ARM控制器利用改进的人工势场法进行无人机航行路径规划，考虑无人机与目标之间的相对位置和相对速度关系，采用位置调控和速度调控，ARM控制器生成控制指令，输出无人机下一步运动的方向与距离；
步骤八、无人机控制器接收控制指令进行安全避障。
以上所述，仅为本实用新型的具体实施方式，但本实用新型的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本实用新型揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本实用新型的保护范围之内，因此，本实用新型的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。