張 舸， 伊國興， 高 翔

(哈爾濱工業(yè)大學(xué) 空間控制與慣性技術(shù)研究中心，黑龍江 哈爾濱 150001)

0 引 言

目前無人機(jī)大多采用全球定位系統(tǒng)(global positioning system,GPS)和慣性組合導(dǎo)航[1～3]，但由于GPS信號不穩(wěn)定，且誤差較大，而慣性測量單元又容易造成誤差積累進(jìn)而導(dǎo)致精度下降，均無法滿足無人機(jī)自主降落的精度要求。相比于慣性導(dǎo)航，視覺導(dǎo)航[4～6]能夠獲取外部環(huán)境的運(yùn)動信息；相比于GPS導(dǎo)航，其具有更強(qiáng)的獨(dú)立性與抗干擾性能力；相比于激光測距系統(tǒng)，其具有更低的成本與較高的探測范圍，在系統(tǒng)配置上也更為靈活。因此視覺導(dǎo)航是無人機(jī)自主降落[7,8]的絕佳導(dǎo)航方式。

本文設(shè)計(jì)的視覺輔助無人機(jī)自主降落系統(tǒng)主要由相機(jī)、導(dǎo)航處理器和飛行控制器3部分組成。相機(jī)采集著陸區(qū)域的圖像信息，傳遞給導(dǎo)航處理器；導(dǎo)航處理器通過對圖像信息的解算，輸出無人機(jī)相對于著陸目標(biāo)的位置和姿態(tài)，傳遞給飛行控制器；飛行控制器通過無人機(jī)與著陸目標(biāo)的相對位姿計(jì)算期望的飛行速度向量并輸出相應(yīng)的電機(jī)調(diào)速器驅(qū)動電壓向量，同時(shí)通過相機(jī)光軸與著陸目標(biāo)中心的偏角對云臺進(jìn)行姿態(tài)調(diào)整；螺旋槳轉(zhuǎn)速組合改變無人機(jī)的位置和姿態(tài)，進(jìn)而影響相機(jī)的位姿，同時(shí)云臺角的改變也會影響相機(jī)的姿態(tài)，兩者共同影響相機(jī)視場，從而為導(dǎo)航處理器提供圖像信息更新，最終輔助無人機(jī)完成自主降落。

1 無人機(jī)位姿估計(jì)算法研究

1.1 坐標(biāo)系定義

著陸目標(biāo)坐標(biāo)系Ow-XwYwZw如圖1所示，其原點(diǎn)為著陸目標(biāo)的幾何中心。X軸與Y軸在著陸目標(biāo)平面內(nèi)且平行于矩形邊框，Z軸垂直于著陸目標(biāo)平面向上。

圖1 著陸目標(biāo)坐標(biāo)系

相機(jī)坐標(biāo)系Oc-XcYcZc的原點(diǎn)為相機(jī)光心。X軸與Y軸在相機(jī)平面內(nèi)，X軸指向右方，Y軸指向下方，Z軸垂直于相機(jī)平面指向拍攝方向。

載體坐標(biāo)系Ob-XbYbZb的原點(diǎn)為無人機(jī)的質(zhì)心。X軸與Y軸位于水平面內(nèi)，X軸指向無人機(jī)前進(jìn)方向，Y軸指向無人機(jī)右方，Z軸垂直于水平面向下。

1.2 無人機(jī)位姿表示

用標(biāo)定好的相機(jī)對著陸目標(biāo)進(jìn)行識別與校驗(yàn)，可得到相機(jī)坐標(biāo)系和著陸目標(biāo)坐標(biāo)系的相對位置和姿態(tài)信息。坐標(biāo)變換可以通過一個(gè)旋轉(zhuǎn)矩陣S和一個(gè)平移矩陣T來表示

(1)

式中 (u,v)為該點(diǎn)的像素坐標(biāo)，可通過圖像算法[9,10]得到;(Xc,Xc,Yc)T為該點(diǎn)在相機(jī)系的坐標(biāo)，(Xw,Yw,Zw)T為該點(diǎn)在著陸目標(biāo)系的坐標(biāo)，可通過著陸目標(biāo)的設(shè)計(jì)尺寸得到。λ=zc為該點(diǎn)在相機(jī)系上的Z坐標(biāo)，為已知量。K為相機(jī)的內(nèi)部參數(shù)，可通過相機(jī)標(biāo)定得到。平移矩陣T為三維列向量，表示著陸目標(biāo)坐標(biāo)系原點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系中的位置。因此,通過若干特征點(diǎn)的像素坐標(biāo)(u,v)和著陸目標(biāo)坐標(biāo)(Xw,Yw,Zw)T求得平移矩陣T，即自主降落所需要的著陸目標(biāo)位置。

對完成預(yù)處理的著陸目標(biāo)圖像進(jìn)行Harris角點(diǎn)檢測和輪廓檢測。如圖2所示，將檢測出的9個(gè)角點(diǎn)和9個(gè)圓心作為特征點(diǎn)，且特征點(diǎn)在著陸目標(biāo)坐標(biāo)系上的坐標(biāo)已知，在圖像平面的像素坐標(biāo)可以通過角點(diǎn)檢測獲取，因此，可以求得平移矩陣T。

圖2 特征點(diǎn)位置

通過奇異值分解與最小二乘法得到T矩陣，即著陸目標(biāo)坐標(biāo)系的原點(diǎn)位于相機(jī)坐標(biāo)系的三維坐標(biāo)(xc,yc,zc)T。假設(shè)相機(jī)系與載體系原點(diǎn)距離較小可近似相等，則著陸目標(biāo)在載體系中表示為(xb,yb,zb)T=(xc,yc,zc)T，因此,無人機(jī)相對于著陸目標(biāo)的相對位置關(guān)系可表示為

(2)

式中θpt為云臺角。

2 自主降落控制算法研究

2.1 自主降落中的無人機(jī)控制

1)水平接近階段

2)垂直降落階段

自主降落控制器結(jié)構(gòu)如圖3所示，通過與著陸目標(biāo)的相對位置關(guān)系解算期望的飛行速度向量，經(jīng)過一個(gè)飽和環(huán)節(jié)得到實(shí)際的速度給定，控制無人機(jī)飛往著陸目標(biāo)地點(diǎn)。

圖3 自主降落控制器架構(gòu)

2.1.1 位置與速度控制器設(shè)計(jì)

如圖4所示，位置與速度控制器由位置控制器和速度控制器兩部分構(gòu)成，兩者均選擇GPS接收機(jī)和光流傳感器作為反饋信號源。

圖4 位置控制器結(jié)構(gòu)

位置控制器通過反饋信號源獲取無人機(jī)的位置信息x,y，并根據(jù)位置給定，應(yīng)用PID控制方法計(jì)算速度給定，并作為速度環(huán)的輸入。速度控制器通過反饋信號源獲取無人機(jī)的速度信息Vx,Vy，并根據(jù)位置環(huán)輸出的速度給定，應(yīng)用PID控制方法計(jì)算姿態(tài)給定，并作為姿態(tài)控制器的輸入。

2.1.2 姿態(tài)控制器設(shè)計(jì)

如圖5所示，姿態(tài)控制器由內(nèi)環(huán)、外環(huán)2個(gè)閉環(huán)構(gòu)成。

圖5 姿態(tài)控制器結(jié)構(gòu)

內(nèi)環(huán)為角速度控制環(huán)，采用P控制，基于載體坐標(biāo)系，其反饋信號為陀螺儀角速度輸出p,q,r。外環(huán)為角度控制環(huán)，采用比例—積分—微分(proportional-integral-differential,PID)控制，基于大地坐標(biāo)系，其姿態(tài)角采用歐拉角表示方法，因此內(nèi)外環(huán)之間需要進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。

2.2 自主降落中的云臺控制

云臺控制器結(jié)構(gòu)如圖6所示?？刂破鞑捎帽壤⒎挚刂?proportional-differential,PD)控制，以著陸目標(biāo)偏離相機(jī)光軸的角度作為輸入量，輸出云臺轉(zhuǎn)動角速度，將角速度積分即可得到期望云臺角。當(dāng)導(dǎo)航計(jì)算機(jī)接收到自主降落觸發(fā)信號，云臺控制器會把期望云臺角傳遞給飛行控制單元，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)視覺伺服跟蹤。

圖6 云臺控制器

2.3 自主降落模式設(shè)計(jì)2.3.1 定點(diǎn)目標(biāo)地面站輔助降落模式

該模式下完成自主降落任務(wù)需要地面計(jì)算機(jī)進(jìn)行導(dǎo)航解算并參與到控制回路中，其控制結(jié)構(gòu)如圖7所示。

圖7 地面站輔助自主降落原理

相對位姿測量模塊從相機(jī)拍攝的圖像中提取著陸目標(biāo)并計(jì)算相機(jī)—合作目標(biāo)相對位姿，再由串口通信通過無線傳輸模塊傳輸給地面站。同時(shí)，飛行控制器將無人機(jī)當(dāng)前北東地坐標(biāo)、航向角以及云臺角傳輸?shù)降孛嬲?。地面站綜合以上信息進(jìn)行坐標(biāo)運(yùn)算，得到著陸目標(biāo)的北東地坐標(biāo)。當(dāng)接收到遙控器的降落指令后，地面站將著陸目標(biāo)當(dāng)前坐標(biāo)位置發(fā)送給飛行控制單元，由飛行控制單元對無人機(jī)進(jìn)行位置控制，完成自主降落。此過程中，云臺角由遙控器給出。

地面站輔助自主降落模式通過地面站輔助，簡化了機(jī)載設(shè)備，減少了無人機(jī)能源消耗，提高了無人機(jī)續(xù)航時(shí)間，同時(shí)其輔助降落導(dǎo)航算法可以及時(shí)修改驗(yàn)證，便于開發(fā)。但由于引入地面站的計(jì)算，整個(gè)控制回路會因?yàn)閭鬏旀溌返臅r(shí)延而產(chǎn)生延遲，甚至?xí)跓o線通信過程中受到收發(fā)數(shù)據(jù)沖突的影響而導(dǎo)致導(dǎo)航指令無法接收，同時(shí)地面站的存在限制了無人機(jī)的自主性。

2.3.2 定點(diǎn)目標(biāo)自主降落模式

該模式下完成自主降落任務(wù)無需地面站參與，而是通過機(jī)載導(dǎo)航處理器進(jìn)行導(dǎo)航解算并參與到控制回路中，其控制結(jié)構(gòu)如圖8所示。

圖8 自主定點(diǎn)降落工作原理

機(jī)載設(shè)備中增加了導(dǎo)航處理器，導(dǎo)航處理器從相對位姿測量模塊獲取相機(jī)—著陸目標(biāo)相對位姿，從飛行控制單元獲取無人機(jī)北東地坐標(biāo)、航向角和云臺角，綜合二者的信息計(jì)算得到著陸目標(biāo)的北東地坐標(biāo)。當(dāng)接收到遙控器的降落指令后，導(dǎo)航處理器將著陸目標(biāo)當(dāng)前坐標(biāo)位置發(fā)送給飛行控制單元，由飛行控制單元對無人機(jī)進(jìn)行位置控制，完成自主降落。此過程中，云臺角由遙控器給出。

機(jī)載導(dǎo)航處理自主降落模式消除了無線傳輸鏈路中的時(shí)延，極大改善了控制回路的性能；由于機(jī)載設(shè)備為全雙工通信，解決了數(shù)據(jù)沖突問題，提高了導(dǎo)航過程的可靠性；同時(shí)，嵌入式設(shè)備的使用使無人機(jī)脫離了地面站而獨(dú)立工作，提高了無人機(jī)的自主性。但由于無人機(jī)載荷有限，其計(jì)算能力亦非常有限，對于算法優(yōu)化的要求較高；同時(shí)，由于視覺反饋只發(fā)生在自主降落過程2個(gè)階段開始的瞬間，導(dǎo)致其降落精度無法保證，也無法實(shí)現(xiàn)移動目標(biāo)的跟蹤降落。

2.3.3 移動目標(biāo)自主降落模式

為了實(shí)現(xiàn)高精度定點(diǎn)目標(biāo)自主降落和移動目標(biāo)自主降落，設(shè)計(jì)了圖9所示控制結(jié)構(gòu)的降落模式。

該模式下自主降落導(dǎo)航流程與定點(diǎn)目標(biāo)自主降落模式相同，但是相對于前者，該模式實(shí)現(xiàn)了飛行控制器對無人機(jī)的速度控制以及云臺對著陸目標(biāo)的視覺跟蹤。速度控制器和云臺控制器如前所述，兩者結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)高精度的無人機(jī)自主降落。該模式繼承了定點(diǎn)目標(biāo)自主降落模式低時(shí)延、自主性強(qiáng)、可靠性高的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)又克服了無法追蹤移動降落地點(diǎn)的缺點(diǎn)，有效減小了自主降落的誤差，提高了無人機(jī)自主降落精度。

圖9 地面移動目標(biāo)降落原理

3 自主降落系統(tǒng)驗(yàn)證

3.1 降落過程的飛行狀態(tài)

為了驗(yàn)證基于視覺導(dǎo)航的無人機(jī)自主降落系統(tǒng)，進(jìn)行了無人機(jī)室外自主降落試驗(yàn)。試驗(yàn)中，無人機(jī)距離著陸目標(biāo)較遠(yuǎn)處起飛并調(diào)整位姿，飛往降落區(qū)域，然后發(fā)出自主降落指令，觀測無人機(jī)自主降落過程并記錄數(shù)據(jù)。試驗(yàn)過程中無人機(jī)的飛行狀態(tài)如圖10所示。試驗(yàn)過程中無人機(jī)與著陸目標(biāo)的相對位置關(guān)系如圖11所示。

圖10 自主降落過程的位置與高度

圖11 與著陸目標(biāo)的相對位置關(guān)系

187～192 s之間為水平接近階段。此階段無人機(jī)機(jī)載視覺系統(tǒng)會不斷計(jì)算、修正著陸目標(biāo)的相對位置，并通過視覺反饋控制無人機(jī)飛往著陸目標(biāo)上空。

195～203 s之間為垂直降落階段。無人機(jī)保持勻速下降，同時(shí)保持水平位置不變，直到無人機(jī)安全著陸。

通過試驗(yàn)驗(yàn)證，姿態(tài)控制器可以使無人機(jī)保持懸停狀態(tài)并保證俯仰角、橫滾角和偏航角的波動在1°以內(nèi)。速度控制器可以使無人機(jī)的速度跟蹤誤差保持在±0.5 m/s以內(nèi)。位置控制器可以使位置跟蹤誤差保持在±1 m以內(nèi)。無人機(jī)降落過程基本符合設(shè)計(jì)構(gòu)思，每個(gè)降落階段的實(shí)際效果均能滿足設(shè)計(jì)要求。

3.2 無人機(jī)自主降落精度

為了測量UAV在3種模式下自主降落的精度，分別進(jìn)行試驗(yàn)，如圖12所示。前2種模式降落精度均在著陸目標(biāo)的1.5 m范圍內(nèi)，第3種模式下的降落精度為0.5 m以內(nèi)。

圖12 3種模式下降落精度對比

前2種模式下降落誤差較大的原因在于僅在187 s水平接近階段開始時(shí)和195 s垂直降落階段開始時(shí)使用視覺位置反饋信息，然而整個(gè)降落過程中的航向角誤差、相機(jī)安裝誤差等系統(tǒng)誤差無法實(shí)時(shí)修正，會逐漸累積，進(jìn)而影響降落精度。第3種模式下由于采用云臺實(shí)時(shí)伺服追蹤，使相機(jī)光心實(shí)時(shí)追蹤著陸目標(biāo)中心，并且通過視覺反饋采用速度控制，實(shí)現(xiàn)了高精度的無人機(jī)自主著陸。

4 結(jié) 論

在旋翼無人機(jī)自主降落問題上，本文提出了基于視覺導(dǎo)航的無人機(jī)自主降落系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了基于針孔攝像機(jī)模型的無人機(jī)位姿估計(jì)算法，并得到了良好的導(dǎo)航效果。本文對無人機(jī)自主降落控制算法進(jìn)行了研究，設(shè)計(jì)了視覺輔助自主降落過程和自主降落過程中的位姿控制器。本文創(chuàng)新性地提出了3種自主降落模式，在各模式下進(jìn)行了無人機(jī)自主著陸試驗(yàn)，并對其結(jié)果進(jìn)行了詳細(xì)地分析，對于無人機(jī)自主著陸采用地面站輔助導(dǎo)航和機(jī)載導(dǎo)航方面有一定的參考價(jià)值。