基于Pixhawk的停車場無人機導航系統研究

潘冬陽　吳官樸　屈小琳　丁同強

摘 要 大型停車場特別是立體停車場空車位難以尋找。論文針對這一問題，以Pixhawk開源飛控為技術基礎，應用MAVlink通信協議、px4flow光流算法和openmv視覺識別技術，實現無人機的飛行、定點、懸停和視覺導航等，并開發智能語音app實現人機交互，最終通過現場實驗驗證了上述技術的可行性，具有一定的理論意義和實用價值。

關鍵詞 停車場 四旋翼 openmv 自動導航

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A

0引言

隨著私人汽車保有量的逐年增加，城市停車問題日益凸顯：車多而車位少；大型停車場中空余車位尋找困難。為解決這兩個問題，國內外提出了許多的辦法。無人機是近年興起的一種飛行器，其具有造價低廉、環境適應能力強、飛行穩定性高等特點 。對比傳統方法和已有的停車機器人，無人機在解決“找車難”這個問題上有顯著優勢。基于此，本文考慮以多旋翼無人機為依托，對停車場無人機導航展開研究，希望能對解決“找車難”問題帶來一些啟發。

1多旋翼無人機及飛控分析

多旋翼無人機由中心板、機臂和腳架組成，其中中心板是無人機的核心。中心板用于安裝不同設備和器件，包括飛控模塊、GPS模塊、光流模塊、超聲波模塊、云臺和攝像頭模塊等，無人機功能的實現主要是依靠中心板。機臂則是無人機飛行的動力來源，主要承載動力系統。腳架即飛行器的起落架，用于將飛行器墊起一定高度，以便為云臺等掛載設備騰出空間，還可以提供降落緩沖，保障機體安全。

飛控作為無人機的核心，對整個系統的穩定起到決定性作用。本研究的無人機采用Pixhawk飛控為主控板。Pixhawk 擁有32位STM32F427 ARM Cortec M4核心外加FPU（浮點運算單元）168Mhz/156KB RAM/2MB閃存及32位STM32F 103故障保護協處理器，內置兩套陀螺和加速度計MEMS傳感器，互為補充矯正，內置三軸磁場傳感器并可以外接一個三軸磁場傳感器，同時還可外接一主一備兩個GPS傳感器，在故障時自動切換。

2總體方案

當下絕大多數停車場都處在相對封閉的環境，主流的GPS定位技術在室內無法發揮正常的功效。要實現導航功能，首先需要解決無人機的定位問題；其次，由于缺失GPS信號，無人機飛行過程存在飄移和振動的現象，嚴重會導致整機墜落；同時，為了使導航更加智能，減輕車主的操作負擔，計劃加入語音交互功能。針對以上問題，本文構建出無人機總體方案并對各組成模塊展開研究。

2.1無人機飛控及自動控制的設計實現

文章選用恒拓HAWK3飛控，該飛控在Pixhawk飛控的基礎上增加一塊上板，并將串口外引，使用戶可以進行功能拓展。Apm固件中支持的模式有近20個，在這些模式的組合下，無人機能完成設定的任務。本項目中主要應用的模式有自穩（Stablize）、定高、（AltHold）、定點（Loiter）、引導（Guided）及降落（Land）模式，地面站通過Mavlink協議給無人機制定任務，并將這些強大的模式相互組合。當地面站給飛控按照一定頻率發送指定MAVlink協議的指令時，飛控會認為已連接上地面站，并將相應的數據發送給地面站。在地面站中按照“QGC→widgets→MAVlink inspector”的順序打開，即可看到所需參數，并在地面站相應功能處進行參數調整，從而完成無人機的調試。因此，僅利用MAVlink協議就能完成本研究需要開發的項目。

2.2無人機室內定點懸停

由于當下絕大多數室內停車場沒有GPS信號的，解決無人機室內穩定飛行和定點懸停顯得至關重要。文章引入px4flow光流模塊，輔助無人機飛行來滿足要求。PX4Flow 是一款智能光學流動傳感器，由光流攝像頭和激光傳感器組成。光流攝像頭可以250Hz的頻率采集圖像，并對相鄰兩幀圖像中的像素點進行跟蹤，計算得出光流向量，即無人機水平面內x，y方向的速度和位移。PX4Flow使用前需應用Mission Planner地面站對光流使能調試。同時激光傳感器采集無人機離地高度，結合飛控控制z方向的速度，實現定高懸停。其懸停高度參數可調整，滿足導航過程中車主視線要求。

2.3視覺識別

為實現導航功能，需要對無人機進行定位。OpenMV是一個基于STM32F4xxARMCortex—M4單片機和OV2640圖像傳感器的開源微型機器視覺模塊，對其能夠使用Python編程來實現一系列功能，具有開發方便、高效和工作穩定的特點。本研究采用openmv可識別Apriltag的功能。AprilTag是一個視覺基準系統，可分為Tag36h11，Tag36h10，Tag16h5等種類。其中標識最多的Tag36h11具有2320種標識，基本可滿足所有停車場的要求。AprilTag檢測程序可以計算相對于相機的精確3D位置，方向和id。應用openmv標識識別，可將id和位置信息傳輸給飛控，由此可得出無人機位置信息，做出路徑判斷并進行誤差校正。

2.4語音交互識別

語音交互部分是連接用戶與無人機的樞紐，這個模塊需要將用戶的需求準確傳達給無人機。本研究以目前已經普及的智能手機為平臺，開發了一款基于android系統的app。該手機app利用語音識別技術和語音合成技術，實現用戶和無人機的語音交互。

3實驗驗證

根據前述的導航系統各模塊和系統功能，文章進行了實測和調試：

3.1室內懸停

將px4flow光流模塊與飛控連接，應用Mission Planner地面站使能光流，確保光流數據無誤。室內飛行測試，無人機在2-3米的高度飛行懸停效果理想。

3.2視覺識別

Openmv鏡頭焦距調為兩米，地面放置Apriltag標識，測試openmv識別ip和相對坐標，效果如圖2。

3.3智能語音

手機語音app檢測到命令語言，如“起飛”“停車位”后，回復“好的”，將指令代號通過藍牙串口發送到飛控，實現語音控制，效果如圖3。

3.4整體效果

遙控器使能自動控制后，飛控上板停止捕獲遙控通道并模擬遙控信號，反饋語音藍牙指令，結合視覺識別實現定位并消除誤差，最終完成導航。

4結論

本文介紹了一種基于四旋翼無人機和px4開源飛控的停車場導航模型，并配有語音人機交互功能。將無人機與停車場導航結合在一起，在無人機和停車場導航領域具有一定的創新意義。本模型雖存在需要完善的地方，但總體上實現了停車場導航功能，且可根據需要精簡模塊減少成本，在實用和商業化領域有很好前景。感謝本文的通訊作者吳官樸，也感謝吉林大學大學生創新創業訓練計劃項目的資助。

基金項目：吉林大學大學生創新創業訓練計劃項目“大型停車場空中智能引導機器人”。

參考文獻

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