基于視覺的微小型四旋翼飛行機器人位姿估計與導(dǎo)航研究.pdf

1、微小型四旋翼無人飛行機器人(Quadrotor)是目前無人飛行機器人(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)領(lǐng)域研究的熱點問題，具有重要的理論意義和廣闊的應(yīng)用前景。相關(guān)的微小型四旋翼無人飛行機器人運動及位姿估計和定位導(dǎo)航，是其中極富挑戰(zhàn)性的基礎(chǔ)性和關(guān)鍵性研究課題。目前為止，世界上還沒有一個適用于微小型四旋翼無人飛行機器人的視覺定位和導(dǎo)航系統(tǒng)可以滿足實際的應(yīng)用需求。本文的工作，圍繞有限負(fù)載、動力及計算資源的微小型四旋翼無

2、人飛行機器人平臺展開，主要研究了視覺傳感器主導(dǎo)，多傳感器融合的微小型四旋翼無人飛行機器人運動及位姿估計和定位導(dǎo)航問題。
　　微小型四旋翼無人飛行機器人的運動估計和位姿估計問題，是微小型四旋翼實現(xiàn)各種任務(wù)和應(yīng)用的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。利用視覺傳感器的運動及位姿估計方法，可以大致分為采用外部視覺的方法，或機載視覺的方法。外部視覺的方法通常更可靠更精確，但工作范圍受到限制，可以用于微小型四旋翼無人飛行機器人的自主起降及精細(xì)控制?；跈C載視覺的運動

3、及位姿估計方法，可以使微小型四旋翼擺脫有限環(huán)境的限制，具有更好的靈活性，是當(dāng)前研究的熱點問題，可以廣泛工作于更多樣更復(fù)雜的任務(wù)和應(yīng)用。
　　實際中的眾多相關(guān)應(yīng)用，需要微小型四旋翼無人飛行機器人能夠有效工作在一片較大范圍的區(qū)域內(nèi)。因此基于前面的相關(guān)技術(shù)積累，將有限范圍內(nèi)的基于視覺的位姿估計、運動估計及相關(guān)算法擴展到一定的較大的范圍內(nèi)，我們進(jìn)行了基于機載視覺的微小型四旋翼無人飛行機器人定位導(dǎo)航問題的研究。本文的主要工作和創(chuàng)新點如下:<

4、br>　　(1)提出了基于外部視覺的，針對微小型四旋翼無人飛行機器人的魯棒精確的位姿估計方法，并進(jìn)行了實驗驗證。不同于現(xiàn)有大多數(shù)僅適用于室內(nèi)環(huán)境的系統(tǒng)，我們的系統(tǒng)可以有效工作于室外環(huán)境。我們的一大特色是，以四旋翼飛行機器人的四個旋翼電機為視覺特征進(jìn)行相關(guān)的位姿估計，在室外光照環(huán)境下，取得了比包括LED發(fā)光標(biāo)簽在內(nèi)的彩色標(biāo)簽更加穩(wěn)定和可靠的檢測和定位效果。此外我們還研究了相關(guān)的位姿估計問題，提出一種解決共面點問題的快速精確的EMRPP位姿

5、估計算法。該算法首先利用EPnP算法獲得初始位姿估計，然后利用結(jié)合初步視覺結(jié)果的改進(jìn)RPP算法得到精確的位姿估計結(jié)果。更進(jìn)一步，針對微小型四旋翼的視覺特征的小完全觀測情況，現(xiàn)有的方法都沒有考慮這一問題，也得不到正確的位姿估計結(jié)果。我們結(jié)合視覺和機載IMU信息，提出了IMU+3P和IMU+2P位姿估計算法，有效解決了視覺特征不完全的問題，并得到準(zhǔn)確的位姿估計結(jié)果。綜合利用以上提出的方法，我們研發(fā)的位姿估計系統(tǒng)可用于微小型四旋翼無人飛行機器

6、人的自主起降、機動控制和其它精細(xì)控制。
　　(2)針對微小型四旋翼無人飛行機器人指定位置降落的特殊應(yīng)用，我們提出一種基于平面地標(biāo)的EIRPP位姿估計算法。該算法將IMU提供的飛行機器人部分姿態(tài)角信息，作為相關(guān)參數(shù)的初始估計代入EPnP算法中得到更精確的初始估計，并有效降低相關(guān)RPP算法迭代估計的未知量數(shù)目，實驗結(jié)果表明，該算法可以獲得快速精確的位姿估計結(jié)果。
　　(3)充分利用微小型四旋翼無人飛行機器人的飛行特性，結(jié)合機載視

7、覺和機載IMU，我們提出了一種基于自然環(huán)境特征的BRISK匹配的快速運動估計算法。針對目前微小型四旋翼的懸停實現(xiàn)多是基于光流方法實現(xiàn)，只能得到速度信息，且存在懸停點漂移等問題。我們引入基于特征匹配的快速運動估計算法，成功實現(xiàn)了微小型四旋翼無人飛行機器人的快速懸停功能。我們還針對實際應(yīng)用中的一般情況，提出一種利用自然環(huán)境特征，結(jié)合機載視覺和機載IMU信息的機載情況下IMU+3P位姿估計算法。該算法可有效工作于非平面及平面場景情況，解決了單

8、目視覺的初始化問題和絕對尺度估計問題，利用IMU提供的部分姿態(tài)角信息，有效降低了位姿估計問題的維度，獲得了快速可靠的位姿估計結(jié)果。
　　(4)在有限負(fù)載、動力及計算資源的條件下，探討了微小型四旋翼無人飛行機器人平臺的構(gòu)建問題，提出了基于機載單目視覺、IMU和聲納的多傳感器融合的單目視覺定位導(dǎo)航方案。該系統(tǒng)主要應(yīng)用于GPS不可用的環(huán)境，以及無標(biāo)識及無先驗知識的環(huán)境。不同于其它大多數(shù)基于關(guān)鍵幀的系統(tǒng)，我們的系統(tǒng)同時利用了關(guān)鍵幀和關(guān)鍵點

9、。為了保證精度和計算速度，使用基于GPU加速的SURF算法選擇關(guān)鍵點。為了及時準(zhǔn)確更新關(guān)鍵幀和關(guān)鍵點，提出基于快速運動估計和多級運動判決的更新方案，其在系統(tǒng)的較長時間執(zhí)行過程中可以有效地減少誤差累積。通常的單目視覺系統(tǒng)缺少絕對度量尺度，利用聲納傳感器的距離信息完成初始化步驟，并較好地解決了絕對尺度估計問題。最后，通過綜合利用特征點選擇排序、RANSAC、局部光束平差法(Local Bundle Adjustmnet)等技術(shù)有效減少了系統(tǒng)