基于視覺-慣性的四旋翼無人機自主導航系統狀態估計研究

何 玲

（蘇州工業園區職業技術學院,江蘇 蘇州 215000）

1 研究內容

研究者利用一臺筆記本運行控制算法，通過無線局域網實現對Parrot公司的AR.Drone 2.0無人機的自主導航。控制算法主要包含三個部分：同步定位與地圖構建（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM）、擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter，EKF）和PID控制。三者彼此間的關系如圖1所示。

圖1 系統示意圖

2 狀態估計和預測

圖3 預測模型

3 結論

域網傳輸及其他大量計算等原因造成的時延；第三個是PID控制器，用于控制無人機的姿態，實現無人機飛向或保持在目標位置。

通過測試證明，因存在慣性和高度測量，可以從臨時的視覺追蹤丟失中恢復；因視覺SLAM的存在，可以限制IMU時間累積誤差量。

無人機自主導航系統包含三個主要部分：第一個是基于關鍵幀的單目SLAM，用于無人機的姿態估計；第二個是擴展卡爾曼濾波（EKF），利用EKF融合視覺姿態以及其他傳感器的測量姿態，實現不同數據源的同步，并補償因無線局