[发明专利]一种微型无人机室内自主导航方法有效
申请号: | 201410466305.1 | 申请日: | 2014-09-12 |
公开(公告)号: | CN104236548B | 公开(公告)日: | 2017-04-05 |
发明(设计)人: | 李大川;李清;唐良文;杨盛;程农 | 申请(专利权)人: | 清华大学 |
主分类号: | G01C21/18 | 分类号: | G01C21/18 |
代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)11201 | 代理人: | 廖元秋 |
地址: | 100084*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明涉及一种微型无人机室内自主导航方法,属于微型无人机自主导航技术领域,该方法包括基于RGB‑D相机和MEMS惯性传感器的微型无人机运动状态估计;基于RGB‑D相机和MEMS惯性传感器融合的三维环境实时建模;实时可信路径规划与路径跟踪控制,通过所述三个步骤实施位置控制和姿态控制,引导无人机跟踪预定路径飞行。本发明提高了无人机定位以及运动状态估计的精度;提高了微型无人机在室内的自主环境感知能力;生成的路径可在满足路径可行性的基础上有效保证定位精度;有效提高微型无人机的自主能力。 | ||
搜索关键词: | 一种 微型 无人机 室内 自主 导航 方法 | ||
【主权项】:
一种微型无人机室内自主导航方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:S1:基于RGB‑D相机和MEMS惯性传感器的微型无人机运动状态估计:利用RGB‑D相机获取环境的二维彩色图像和三维深度数据,通过特征点检测、特征点匹配、运动状态估计获得微型无人机的姿态和位置参数估计值,利用MEMS传感器获取惯性测量值,将所述姿态和位置参数估计值与惯性测量值通过滤波方法进行信息融合,用以抑制惯性测量值误差积累,得到更为精确的无人机包括位置、速度、姿态在内的运动状态估计值;S2:基于RGB‑D相机和MEMS惯性传感器融合的三维环境实时建模:利用步骤S1中RGB‑D相机获取的三维深度数据,以及融合后的运动状态估计值进行三维点云的精确配准与融合,构建三维环境模型,并触发式地对该模型进行全局优化,用以提高模型精度;S3:实时可信路径规划与路径跟踪控制:设定规划周期,在每个规划周期中,以步骤S2得到的三维环境模型为基础,同时建立RGB‑D相机的测量误差模型和定位可信度的评价函数,从而生成无人机从当前点到目标点的路径,在每个规划周期结束后,选择当前最优路径执行;根据所述当前最优路径,与步骤S1得到运动状态估计值进行比较,得到当前的位置偏差,从而根据当前位置偏差生成无人机的位置控制指令,根据位置控制指令解算为无人机的姿态控制指令,实施位置控制和姿态控制,引导无人机跟踪预定路径飞行。
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