[发明专利]一种微型无人机室内自主导航方法

说明书

技术领域

本发明属于微型无人机自主导航技术领域，特别涉及一种基于RGB-D相机和MEMS传感器的微型无人机室内导航方法及其系统。

背景技术

微型无人机具有体积小、机动性强、操作灵活、成本低廉等特点，可在危险及复杂环境下执行任务，因此近年来在侦察、救灾、环境探测等军用和民用领域得到了非常广泛的应用。如何在复杂室内环境(如高层建筑火灾现场、震后建筑物、塌方矿井等)下实现微型无人机的自主飞行是该领域的重要研究问题，与之相对应的自主导航、规划与控制是实现微型无人机自主飞行的关键技术所在。

室内环境是一类典型的复杂任务场景，与大尺度室外空间相比，结构复杂且非结构化，具有封闭三维空间、环境不确定性、无GPS定位信号辅助等特点。因此，在该类环境下实现自主飞行，要求微小无人机在无外部辅助导航设施、自身机载载荷和计算资源有限的情况下，仅采用机载传感器自主确定自身的位置、速度、姿态等运动状态，并利用传感器信息建立环境的三维模型，在此基础上自主规划最优飞行轨迹并控制无人机按照既定轨迹飞行，完成飞行任务。

这些关键技术在当前均有一定的局限性，难以完全满足自主室内飞行的要求。

由于室内环境下无法接收到GPS信号，或者信号的可靠性较低，因此微型无人机的状态估计与环境建模所依赖的机载传感器主要包括惯性测量器件和视觉传感器。其中典型的惯性测量器件主要包括陀螺和加速度计，可感测无人机运动过程中的角速度和加速度，基于惯性测量器件的测量数据可以确定无人机的姿态与速度。微机电器件(MEMS)具有重量轻、成本低、功耗低、集成度高等优点，可满足微型无人机的重量、体积和功耗限制，因此微型无人机系统一般采用MEMS惯性测量器件。但MEMS惯性测量器件的测量值往往存在较大的误差，且随时间漂移，因此必须采用视觉传感器的测量值与惯性测量值通过滤波技术进行信息融合，以修正误差，获得更高精度的状态估计值。目前的微型无人机采用的视觉辅助运动估计技术主要基于激光测距、单目视觉和双目视觉。

激光测距技术依赖激光测距仪所提供的无人机与环境的相对距离测量值，通过对前后两帧激光扫描值进行对比和匹配，解算出前后两帧数据之间的旋转、平移转换关系，从而得到无人机的运动状态参数。但激光测距技术存在很大的局限性。激光测距仪的测量范围有限，且本质上只能提供在测量平面内的二维相对距离信息，因此激光测距技术仅适用于具有特殊垂直结构的环境，当环境仅存在简单结构时(长廊、环形建筑等)，激光测距算法将会失效。

视觉运动估计技术基于摄像头器件获取的环境图像序列，提取连续图像序列中的特征点，对相同的特征点进行匹配，进而计算特征点之间的平移和旋转关系，获得运动体的运动参数。根据所采用的摄像头器件数量，视觉运动估计技术主要包括单目视觉和双目视觉技术。与激光测距技术相比，视觉运动估计技术可以充分利用环境的三维信息。单目视觉技术利用单个摄像头器件提供的环境图像信息计算运动体的方向参数，但无法提供运动体与环境的相对距离信息(即环境深度信息)。与之相比，双目视觉技术可对两个摄像头器件所获取的图像中的相同环境特征点进行立体匹配，从而计算深度参数，并可通过不同帧图像的特征提取、特征匹配和运动估计过程获得运动体的六自由度运动参数。但双目视觉算法一般较为复杂，运算量大，且视觉运动估计技术通常要求环境中包括足够丰富的纹理特征，因此该类技术在微型无人机运动状态估计中的应用也具有较大的局限性。

RGB-D相机是近年来在机器人和计算机视觉领域逐渐得到应用的新型视觉设备，该类型的设备可同时提供外部环境的彩色图像和三维深度数据(即环境中的点相对于RGB-D相机的距离)。其中三维深度的测量基于结构光技术实现：RGB-D相机主动向环境空间发射红外光线，并对环境空间的被测方向进行编码并产生光斑，进而通过检测环境中的光斑测量空间的三维深度。与传统的摄像头器件相比，RGB-D相机成本较低，体积较小，重量较轻；可直接提供三维深度数据，并能够在光照不良或纹理较少的环境中有效检测三维深度；因此更适用于室内环境中的微型无人机的运动估计和环境建模。