摘要：小型无人直升机的视觉导航与SLAM研究

因为完备笔直起降、确定地点悬停等功效，近些年袖珍无人直接升学机在军事和民用范围都获得了普遍的关心。动作制导和自决遏制的基础，导航是袖珍无人直接升学机的本领普通。因为体积小、载重轻及计划本领有限，袖珍无人直接升学机常沿用低精度的微型计算机电体例 (MEMS, Micro Electro Mechanical System)弹性传感器和寰球定位体例(GPS, Global Positioning System)接受机动作重要传感器，经过数据融洽赢得真实的状况估量。但由于GPS旗号在本质遨游进程中简单遭到外界干预，独立的GPS/INS (INS，Inertial Navigation System, 弹性导航体例)拉拢导航体例难觉得袖珍无人驾驶飞机在搀杂情况下的自决遨游供给灵验真实的导航消息。其余，暂时越来越多的工作诉求袖珍无人直接升学机不妨在未知情况下自决遨游、创造环地步图并在个中举行自我定位。那些题目也都不许仅依附比方GPS等卫星定位体例来处置。 跟着摄像头品质的普及、嵌入式硬件计划速率和图像处置本领的兴盛，呆板视觉已越来越多地运用到袖珍无人直接升学机中。视觉导航也变成袖珍无人直接升学机由机动化到自决化兴盛的的要害步骤之一。本舆论以袖珍无人直接升学机视觉导航及同声定位和舆图创造(SLAM, Simultaneously Localization and Mapping)等要害题目为后台，环绕袖珍无人直接升学机单目视觉特性点索取和配合、视觉自疏通估量、视觉导航及视觉SLAM等上面发展了关系表面接洽和归纳试验，憧憬不妨为实行袖珍无人直接升学机自决遨游供给导航上面的普通表面与试验维持。鉴于此，正文从以次几上面举行接洽处事并赢得相映截止： 本舆论的普通处事在乎袖珍无人直接升学机视觉导航模子的创造。沿用标准静止特性变幻(SIFT, scale invariant feature transform)算法对贯串图像举行特性点索取和配合，计划单应性矩阵。创造摄像头自疏通模子，经过单应性矩阵的怪僻值领会，贯串摄像头内部参考消息数矩阵，对贯串图像间摄像头的位姿变革举行估量。因为SIFT算法在标准空间上探求特性点，小尺寸图片便能索取到数千个特性点。那些过多的特性点不只大大减少算法计划量并且不会明显普及体例的估量精度。所以正文安排了鉴于朦胧遏制的SIFT参数自符合遏制器，不妨机动安排参数阈值，宁静特性点数目。同声，在视觉导航模子的创造进程中，正文安排了鉴于延时的视觉察看模子，经过机载惯导数据融洽，对袖珍无人直接升学机模样和速率等状况消息举行估量。在数据融洽进程中，经过引入目视觉速率估量的延时丈量革新本领，制止了惯例视觉和弹性拉拢导航算法中的状况模子增广题目，在保护估量精度的同声，使体例的计划量贬低了约20%。 对准袖珍无人直接升学机视觉SLAM题目，正文开始创造了鉴于扩充卡尔曼滤波(EKF, Extended Kalman filter)的表里环分层式单目视觉SLAM模子：视觉自疏通估量和惯导数据融洽所得的载体模样和速率动作内环，无人驾驶飞机的场所和舆图地方统一标准估量动作外环。在EKF模子的创造进程中，内环动作遏制量输出到外环，外环经过对舆图中地目标贯串察看对载体场所举行估量并建登时标舆图。仿真试验表白，和现有完全构造的袖珍无人驾驶飞机EKF-SLAM模子比拟，因为沿用分层构造，在展示缺点数据关系时，正文的算法不妨保护体例宁静运转，鲁棒性明显普及。 EKF-SLAM构造大略、便于实行，但计划量偏大，重要实用于监察和控制等小范畴内反复遨游的工作或人为地目标运用。鉴于粒子滤波(PF, Particle filter)的SLAM算法计划量仅到处标数目线性延长，所以实用于旷野大标准范畴内的舆图创造。惯例的鉴于Rao-Blackwellized Particle Filter (RBPF)的SLAM重要用在大地自决挪动呆板人等低自在度平台上。因为粒子滤波所需粒子数随状况量的维数指数延长，所以惯例本领对于袖珍无人直接升学机这类六自在度、高维状况模子并不符合。正文在RBPF-SLAM的普通上，对高维状况量举行模子分隔，同样把无人驾驶飞机完全状况量分为内环和外环两局部。内环局部沿用EKF举行估量，外环局部中三维场所消息沿用PF举行估量，地方统一标准革新沿用多个EKF。仿真试验表白，与现有的鉴于边际粒子滤波器(MPF, Marginal Particle Filter)的PF-SLAM本领比拟，正文本领在估量精度和宁静性上面均有明显普及。 鉴于前述对于袖珍无人直接升学机视觉导航及视觉SLAM的表面本领，正文最后在KS AirCrane 和ALIGN700两种袖珍电动无人直接升学机平台上集成了iFLY机动驾驶仪、单目摄像头、视觉处置计划机及其余摆设，在遨游进程中同步记载弹性导航数据及图像数据，建立视觉导航和视觉SLAM体例。在本质遨游试验中，经过和现有的GPS/INS拉拢导航体例相比较，考证了正文所述本领的灵验性。

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