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無人機視覺定位與避障子系統(tǒng)研究

2020-03-27 06:33:36林濤
機械工程師 2020年3期
關(guān)鍵詞:模型系統(tǒng)

林濤

(1.天津科技大學(xué)機械工程學(xué)院,天津300222;天津航天長征火箭制造有限公司,天津300462)

0 引 言

無人機是指有動力驅(qū)動、機上無人駕駛、能攜帶多種任務(wù)設(shè)備、執(zhí)行多種任務(wù),并能重復(fù)使用的航空飛行器,是一種由無線電遙控設(shè)備或自身程序控制裝置操縱的不載人飛行器[1-3]。由于其成本較低、結(jié)構(gòu)簡單、操作控制便利占據(jù)了大部分市場,其發(fā)展前景備受關(guān)注。高精度地定位目標(biāo)執(zhí)行任務(wù)已經(jīng)成為無人機的必備技能之一,目前,大多無人機依賴于自帶的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)和全球衛(wèi)星定位系統(tǒng),但二者都無法估計地面目標(biāo)狀態(tài)。對于微型無人飛行器而言,增加精度就意味著成本、機身質(zhì)量上的改變,針對有限的負(fù)載和運算能力,目前行之有效的方法即是使用機載攝像機。無人機利用視覺傳感器具有不易察覺、信息量全面且準(zhǔn)確等優(yōu)勢。

美國麻省理工科學(xué)家Robert[4]于20世紀(jì)60年代提出了將三維立體場景二維化,使用二維圖像解析實現(xiàn)了立體視覺系統(tǒng)的初步形成;奧地利的Christian Zinner等[5]利用攜帶智能攝像機的嵌入式平臺,實現(xiàn)了平臺中基于區(qū)域的立體匹配算法;法國的S.Kramm等[6]提出了一種基于稀疏的立體視覺和聚類的障礙物檢測算法;我國的張博翰等[7]采用雙目立體視覺引導(dǎo)電動VTOL飛行器在未知的室內(nèi)環(huán)境下感知和躲避障礙物。

由于基于單目視覺的實時定位與圖像處理是當(dāng)前無人機的視覺定位與避障系統(tǒng)問題研究中的熱點,相比基于雙目視覺系統(tǒng)的算法或者全景視覺系統(tǒng)的算法,單目視覺系統(tǒng)具有結(jié)構(gòu)簡單、計算簡便、成本較低等優(yōu)點。本文主要針對基于單目視覺的視覺定位與避障系統(tǒng)算法展開研究。

1 系統(tǒng)設(shè)計方案

六旋翼無人機系統(tǒng)分為機身系統(tǒng)、地面監(jiān)控系統(tǒng)(PC端通信系統(tǒng))、實時圖像采集處理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)及飛控的定位系統(tǒng),系統(tǒng)模塊總布局如圖1所示。

2 基于攝像機定位的單目視覺算法研究

單目視覺實時監(jiān)測無人機與障礙物的距離,可以為無人機避障的回控系統(tǒng)提供準(zhǔn)確的參數(shù)依據(jù),以便及時做出判斷進行實時避障。無人機垂直光軸方向飛行一定距離,遇到目標(biāo)障礙物,此時滿足條件機載攝像機坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系重合,無人機攝像機前后拍攝目標(biāo)特征點圖像如圖2所示。

在圖像中心建立坐標(biāo)系,則原點坐標(biāo)為(x0,y0),此時R=1,T=[0 0 d]T,由此可得

當(dāng)光軸垂直被測物體時,p1坐標(biāo)為(xw,yw,0 ),所以又可以得到

由上述公式可得無人機機載攝像機所測的距離,即目標(biāo)物體到攝像機的距離。

障礙檢測判定是指在飛行過程中遇到障礙物判定是否為撞擊模型,若為非撞擊物則減少繞行導(dǎo)航,提高無人機工作效率。本文將采用以AABB模型為參考的無人機視界區(qū)碰撞檢測方法。

根據(jù)計算出的無人機到物體距離,將無人機真實大小投影到圖形平面內(nèi)。假設(shè)攝像機水平視角為α,垂直視場角為β,圖像分辨率為m×n(每行像素為m,每列像素為n),無人機長寬的最大值分別為a、b,并通過測得無人機距障礙物距離為d,無人機投影長寬a′、b′在圖像像素平面的換算關(guān)系如下:

無人機的碰撞檢測轉(zhuǎn)化為二維圖像相交問題,若障礙物對無人機造成威脅,則圖像平面上表現(xiàn)為投影必定相交,且不存在分離軸,如圖3所示。

3 基于視覺信息的避障實時規(guī)劃

通過無人機搭載Phantom 4一體化云臺相機平臺,DPS處理器完成對MEMS慣性器件、GPS導(dǎo)航定位、CCD傳感器等信息實時采集,輸出傳送至無線設(shè)備。

3.1 建立圖像模型

假設(shè)無人機與目標(biāo)障礙之間存在最小的安全距離du2,以障礙物采集的特征點為圓心,以dm為半徑建立一個圓錐體模型,即避障圓錐模型,如圖4所示。以無人機投影中心為原點構(gòu)建坐標(biāo)軸,軸線會與障礙物邊緣有交點,選擇離光心最近的障礙物邊界點為圓心。

3.2 六旋翼無人機避障策略

本文討論單目視覺的遠(yuǎn)距離避障問題,所以暫不考慮緊急躲避及復(fù)雜環(huán)境避讓問題。對于正向單障礙物的避障策略如圖5所示。

對于無人機避障方向而言,設(shè)測得物體在視界區(qū)內(nèi)的投影矩形長寬分別為a、b,整個像素視界區(qū)長寬數(shù)據(jù)為A、B,無人機方向由向量P表示,則根據(jù)平行四邊形法則可得

3.3 障礙物判定實驗

通過圖像處理及AABB視界區(qū)模型對障礙物的區(qū)域鎖定,測得的距離將無人機投影至圖像中邊緣特征點區(qū)域,判定是否與障礙物產(chǎn)生交集。無人機在不同場地不同方位實驗,其障礙物判定實驗結(jié)果如圖6所示。

本文進行試驗測試無人機視界區(qū)投影模型是否能準(zhǔn)確判斷出障礙物進行避障。以上兩組試驗分別選取距離為160 m的不同方位的目標(biāo)樓宇障礙進行模擬。在圖6(a)展示的是原始視界區(qū)中障礙物投影所占面積區(qū)域;圖6(b)是將視界區(qū)進行分區(qū)劃分后的網(wǎng)格圖;圖6(c)所示為視界區(qū)與障礙區(qū)的判定圖,在劃分網(wǎng)格后障礙物的位姿;圖6(d)為無人機根據(jù)距離投影在圖像上,用于準(zhǔn)確判定分離軸的存在,以及是否需要做出避障指揮。

4 結(jié) 論

將單目視覺定位測距與避障相結(jié)合,利用組合導(dǎo)航系統(tǒng)控制無人機實際飛行距離,通過單目視覺定焦平移算法,實現(xiàn)采集平移圖像,通過紅外線檢測測距,準(zhǔn)確得到距離避障信息。

采用AABB視界區(qū)碰撞模型實現(xiàn)無人機避障判定。以AABB視界區(qū)模型為基礎(chǔ),將無人機與被測目標(biāo)障礙投影至所需平面,查看投影平面陰影的相交相離等位置關(guān)系,做出判斷無人機是否進行避障,提高無人機飛行效率,減少一些無用避障導(dǎo)航。

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