[发明专利]加速度与光流传感器数据融合无人机水平速度控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及无人机定位方法，特别是涉及一种基于加速度传感器与光流传感器数据融合的无人机自主定位方法。

技术背景

无人机的定位问题主要是指利用自身传感器确定无人机在飞行环境中相对于惯性坐标系的位置和姿态信息。准确的位姿估计是实现四旋翼无人机安全飞行、轨迹规划以及目标跟踪等复杂飞行任务的前提和基础。

目前广泛使用的无人机导航系统主要是基于GPS定位的方法，但是其定位精度较低，且在室内几乎没有信号，故而在室内实现无人机的定位飞行并不能利用GPS传感器。

日本千叶大学将实时光流视觉系统用于四旋翼无人机的定位与控制。它采用了一个垂直向下的摄像头完成光流计算，并将其与惯导数据融合，采用了三层嵌套的卡尔曼滤波技术，通过非线性控制器，实现了四旋翼无人机的室内外自主起飞、定点悬停、轨迹跟踪、自主降落等复杂任务，且控制效果较为良好。(会议：IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation；著者：F.Kendoula，I.Fantoni，K.Nonami；出版年月：2007年；文章题目：ThreeNestedKalmanFilters-basedAlgorithmforReal-timeEstimationofOpticalFlow,UAVMotionandObstaclesDetection；页码：4746-4751)(期刊：JournalofFieldRobotics；著者：F.Kendoula,I.Fantoni,K.Nonami，出版年月：2010年；文章题目：GuidanceandNonlinearControlSystemforAutonomousFlightofMinirotorcraftUnmannedAerialVehicles，页码：311–334)。

瑞士苏黎世联邦理工学院的研究人员采用PX4FLOW光流传感器作为位置测量单元并用于室内外无人机的定位控制系统中，该研究机构虽实现了基于光流法的室内轨迹跟踪实验，但从图中可以看出，光流传感器获取的无人机速度信息经长距离积分作用后，在边长约为3米的连续两圈矩形轨迹跟踪过程中，其最大定位误差大于0.5米，在随时间累加过程中其位置信息存在较大的漂移(会议：IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation；著者：HoneggerD,MeierL,TanskanenP；出版年月：2013年；文章题目：AnOpenSourceandOpenHardwareEmbeddedMetricOpticalFlowCMOSCameraforIndoorandOutdoorApplications；页码：1736-1741)。

此外，瑞士苏黎世联邦工学院通过光流法实现了四旋翼无人机在走廊中的避障飞行的高难度任务，他们利用超前的190°鱼眼摄像头获取光流信息，采用金字塔Lucas-Kanada法完成光流计算，采用Shi-Tomasi角点检测方法进行特征点提取，并将其与惯导数据融合，消除了光流旋转分量的影响。(会议：IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation；著者：S.Zingg,D.Scaramuzza,S.Weiss,etal；出版年月：2010年；文章题目：MAVnavigationthroughindoorcorridorsusingopticalflow；页码：3361-3368)。

发明内容

为克服现有技术的不足，提供一种新的基于方向信息的自适应二次噪声点检测方法，该方法可以有效地降低了非噪声点的误判概率，并且能够更有效地去除图像中的椒盐噪声，对不同强度噪声去噪的鲁棒性较强。为此，本发明采取的技术方案是，加速度与光流传感器数据融合无人机水平速度控制方法，利用安装在四旋翼无人机底部的光流传感器获取无人机的水平速度信息，并利用飞行控制器PCB板上的加速度传感器获取无人机的加速度信息，采用互补滤波器将上述数据进行融合，获取较为精准的无人机与地面的相对速度。

当携带有光流传感器的四旋翼无人机飞行时，外界影像相对于光流传感器运动，光流传感器的感光平面上便形成了像素运动，其速度表示为v_optical，它的值正比于无人机的相对速度v_q，反比于无人机与地面的相对距离h，其关系可以表示为：