技术特征：
1.一种基于单目相机的可通行区域检测方法，其特征在于，包括：获取单目相机采集的图像；利用单目slam特征点法对所述图像进行特征提取和特征匹配，得到三维特征点集；确定目标区域，所述目标区域为所述图像上的任意一个区域；对所述目标区域进行分割，得到多个子区域；利用kd
‑
tree获取每个所述子区域的邻近特征点集；通过计算所述邻近特征点集中每个邻近特征点到达相应子区域的距离，获取每个所述子区域的最近障碍物距离；根据所述每个所述子区域的最近障碍物距离，通过代价求解器求得代价值和视觉代价地图；根据所述代价值和视觉代价地图，结合预先设定的代价阈值得到可通行区域；利用随机采样一致算法对所述可通行区域的特征点进行过滤，得到地面点集；根据所述地面点集，利用尺度因子求解器获取尺度因子；根据所述尺度因子更正所述可通行区域的尺度，将所述视觉代价地图进行投影变换获得可通行方向。2.根据权利要求1所述的一种基于单目相机的可通行区域检测方法，其特征在于，通过计算所述邻近特征点集中每个邻近特征点到达相应子区域的距离，获取每个所述子区域的最近障碍物距离这一步骤，包括：计算所述邻近特征点集中每个邻近特征点到达相应子区域的距离；根据所述所述邻近特征点集中每个邻近特征点到达相应子区域的距离，计算得到平均距离；根据所述所述邻近特征点集中每个邻近特征点的概率分布密度函数，通过高斯核密度估计计算得到第一距离；根据所述平均距离和所述第一距离，计算得到每个所述子区域的最近障碍物距离。3.根据权利要求2所述的一种基于单目相机的可通行区域检测方法，其特征在于，所述平均距离通过以下公式计算得到：式中，d
ave
表示平均距离，n表示邻近特征点数量，d
i
表示邻近特征点集中第i个邻近特征点到达相应子区域的距离。4.根据权利要求2所述的一种基于单目相机的可通行区域检测方法，其特征在于，所述第一距离通过以下公式计算得到：式中，d
kde
表示第一距离，peak
i
(f
h
(d))表示邻近特征点的分布密度函数f
h
(d)对应的密度分布图像中的第i个波峰值；其中，式中，f
h
(d)表示邻近特征点的分布密度函数，n表示邻近特征点数量，d
i
表示邻近特征点集中第i个邻近特征点到达相应子区域的距离，h表示带
宽，d表示待计算的距离值；其中，式中，k(x)表示高斯核函数，5.根据权利要求2所述的一种基于单目相机的可通行区域检测方法，其特征在于，所述根据所述平均距离和所述第一距离，计算得到每个所述子区域的最近障碍物距离是通过以下公式执行：d＝α
·
d
kde
+(1
‑
α)
·
d
ave
；式中，d表示最近障碍物距离，d
kde
表示第一距离，d
ave
表示平均距离，α表示权重因子。6.根据权利要求1所述的一种基于单目相机的可通行区域检测方法，其特征在于，所述根据所述每个所述子区域的最近障碍物距离，通过代价求解器求得代价值和视觉代价地图是通过以下公式执行：式中，c表示子区域的代价值，d表示最近障碍物距离，d
*
表示影响半径，n表示邻近特征点数量，n
*
表示邻近特征点数量边界值，η表示代价尺度因子。7.根据权利要求1所述的一种基于单目相机的可通行区域检测方法，其特征在于，所述根据所述地面点集，利用尺度因子求解器获取尺度因子这一步骤，包括：根据所述地面点集，计算归一化尺度下的地面高度；根据所述地面高度和预设单目相机高度，计算得到尺度因子。8.根据权利要求7所述的一种基于单目相机的可通行区域检测方法，其特征在于，所述根据所述地面高度和预设单目相机高度，计算得到尺度因子是通过以下公式执行：式中，f
scale
表示尺度因子，h表示预设单目相机高度，h
′
表示地面高度。9.一种基于单目相机的可通行区域检测装置，其特征在于，包括：至少一个处理器；至少一个存储器，用于存储至少一个程序；当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1
‑
8任一项所述的方法。10.计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在被处理器执行时用于实现如权利要求1
‑
8任一项所述的方法。
技术总结
本发明公开了一种基于单目相机的可通行区域检测方法、装置及存储介质；该方法利用单目SLAM特征点法计算得到三维特征点集，在相机视野范围内使用障碍物距离求解器计算当前位置与邻近特征点集的最小距离，将得到的最近障碍物距离放入代价求解器中计算得到对应代价值，最后视觉代价地图经过重投影变换获得可通行方向；同时为了解决单目SLAM中的尺度不一致问题，对相机高度和旋转平面进行了一定约束，计算得到尺度因子，通过该尺度因子对可通行区域的尺度进行更正；本发明实施例仅需要低成本的单目相机便可实现可通行区域的检测任务，可方便地移植到轻量级的移动设备。本发明可广泛应用于图像处理技术领域。应用于图像处理技术领域。应用于图像处理技术领域。
技术研发人员：曾碧 郭植星 刘建圻
受保护的技术使用者：广东工业大学
技术研发日：2021.06.18
技术公布日：2021/9/17