(清華大學天津電子信息研究院，天津 300467)

0 引言

無人機在偵查、監(jiān)控、搜救等領域都有著廣泛的應用前景，相比較其它無人機，四旋翼無人機具備垂直起降、靈活性高、可以保持低速飛行的優(yōu)點，因此成為當前研究的熱點課題。目前人們對四旋翼無人機提出了更高的要求，指出無人機要向更加智能、更加實用的方向發(fā)展，若想達到這一要求必須要實現(xiàn)全自主飛行，無人機要具備自主定位的能力[1]。對于控制無人機自主飛行這一問題上，傳感器和處理器發(fā)揮著重要作用，無人機需要利用傳感器和處理器來估計位姿，構(gòu)建環(huán)境地圖。早期使用的雷達為激光雷達，但是激光雷達成本過高、體積過大，隨著分析的深入，科學家發(fā)現(xiàn)攝像機具備重量輕、功耗低等優(yōu)點，可以很好地取代激光雷達識別圖像幾何結(jié)構(gòu)，在執(zhí)行更高級別的任務時，無人機還需要引入視覺信息技術(shù)[2]。

SLAM指的是一種新的緊耦合視覺慣導即時定位與地圖重建系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠利用地圖實現(xiàn)閉環(huán)，從而有效減少由于定位產(chǎn)生的漂移誤差，當前SLAM還加入了閉環(huán)檢測線程技術(shù)，確保無人機可以實現(xiàn)閉環(huán)檢測和重定位，該系統(tǒng)具有很好的穩(wěn)健性，且定位精準度高[3]。雖然SLAM具備上述優(yōu)點，但是該系統(tǒng)僅能構(gòu)建稀疏特征地圖，在優(yōu)化方面計算量過大。

本文基于VI-SLAM系統(tǒng)設計了一種新的四旋翼無人機多目標視覺定位技術(shù)，加入立體攝像機進行地圖重構(gòu)，通過四旋翼自主飛行平臺實現(xiàn)精準定位。該方法通過多個標定相機進行標定，利用軟觸發(fā)同步采集圖像，同時加入背景差分、連通域分析、沖投影等技術(shù)進行自動檢測和定位。

1 基于VI-SLAM的四翼無人機多目標視覺定位技術(shù)原理

通過空對地定位技術(shù)求取地面目標所在的三維坐標，借助機載光電測量平臺、北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)和無人機空中姿態(tài)測量系統(tǒng)實現(xiàn)多目標視覺定位[4]?；赩I-SLAM的四翼無人機多目標視覺定位技術(shù)的工作原理如圖1所示。

分析圖1可知，在進行定位時，導航定位系統(tǒng)、航空姿態(tài)測量系統(tǒng)、機載光電測量平臺共同工作，從而降低誤差，確保無人機可以實現(xiàn)自主定位。當無人機接收到定位命令后，機載光電平臺內(nèi)部的攝像機就開始主動搜索地面的目標，在相機市場中心內(nèi)部鎖定目標，鎖定目標后，航定位系統(tǒng)和航空姿態(tài)測量系統(tǒng)會對檢測實時數(shù)據(jù)，借助無人機獲得目標的三維坐標、三姿態(tài)角，處理出數(shù)據(jù)后，將空中坐標轉(zhuǎn)換成大地坐標，建立幾何模型，從而得到精準的大地坐標值[5]。

2 基于VI-SLAM的四翼無人機多目標視覺定位技術(shù)

2.1 多目標相機標定

機載光電測量平臺在進行標定時，需要確定內(nèi)方位元素、畸變參數(shù)、外方位元素，通過控制場檢測得到內(nèi)方位元素和畸變參數(shù)，利用輔助標志點過渡法獲取外方位元素[6]。在相機外殼上標定8個控制點，如圖2所示，根據(jù)這8個標志點建立一個局部坐標系，在該局部坐標系中確定出相機中心所在位置，相機在局部坐標系中所在位置保持不變，相機對應的主光軸朝向始終沖著一個方向。

根據(jù)標識點設計矩陣，在矩陣內(nèi)部標定多目標所在的各個位置[7]。

攝像機在鎖定目標后，拍攝目標圖像，對圖像進行背景差分，尋找圖像序列的當前幀和背景幀，設定參考模型，檢測目標的運動速度，使用背景差分檢測目標時，即使目標的行駛速度很快，也能夠?qū)崿F(xiàn)精準檢測。相機采集影像的第一張圖片被設定成初始背景圖，利用該初始背景圖建立高斯函數(shù)模型，分析權(quán)值變化，改變函數(shù)的灰度值，確保背景圖像的灰度值滿足高斯分布，對比所得圖片的灰度值與背景灰度值的差異，分析檢測概率。在這種條件下，即使相機采集到的初始背景存在無人機，也不會影響后續(xù)的定位工作進行[8]。背景差分法鎖定的目標圖像經(jīng)過處理得到差分二值圖，對比圖如圖3所示。

圖3 鎖定目標背景差分結(jié)果示意圖

2.2 基于VI-SLAM的四翼無人機多目標視覺定位與篩選

確定機載目標位置后，建立坐標系，分析航拍圖像像點在坐標系上的位置，將攝像機坐標系轉(zhuǎn)換成載機機體坐標系，明確載機機體坐標系與大地坐標系之間的關(guān)系，然后再將載機機體坐標系轉(zhuǎn)換成大地坐標系，實現(xiàn)坐標系的轉(zhuǎn)換問題。得到的大地坐標系如圖4所示。

圖4 大地坐標系示意圖

通過上述轉(zhuǎn)換過程確定大地坐標系，從而確定出目標在大地坐標系中的坐標。為了使得到的定位結(jié)果更加準確，建立幾何關(guān)系模型，對主目標和次目標之間的幾何關(guān)系進行分析，通過計算分析確定次目標像點在攝像機坐標系下的三維坐標，根據(jù)坐標轉(zhuǎn)換法對次目標的大地坐標進行計算[9]。多目標幾何定位圖形如圖5所示。

圖5 多目標幾何定位模型

在四旋翼無人機上，通過激光測距儀分析光電平臺與主目標、次目標之間的距離，四旋翼無人機光電平臺如下圖6所示。圖中，P代表主目標，Q代表次目標，無人機多目標幾何定位模型主要是由無人機、主目標、次目標組成，根據(jù)映射原理，得到沿無人機攝像機的攝像向量的投影，判斷向量與向量之間的夾角。

圖6 四旋翼無人機光電平臺

調(diào)節(jié)攝像機的焦距，在四旋翼無人機上得到主目標和次目標在載機地理坐標系上的坐標點，判斷坐標系之間的夾角。將主目標和次目標在載機地理坐標系上的坐標點代入到映射函數(shù)關(guān)系式中，通過分析主目標到光電平臺之間的距離、次目標到光電平臺之間的距離、平臺與目標之間的相對關(guān)系，得到目標在攝像機坐標系的相對位置[10]。主目標和此目標在進行定位時的坐標轉(zhuǎn)換過程如圖7所示。

圖7 坐標轉(zhuǎn)換過程

根據(jù)上述分析可知，通過主次目標的幾何關(guān)系確定主次目標在攝像機坐標系中的坐標點，利用映射關(guān)系得到多目標在大地坐標系的坐標點。

3 基于VI-SLAM的四翼無人機多目標視覺厘米級定位精度實現(xiàn)

通過轉(zhuǎn)換坐標系定位的目標坐標值并非準確坐標值，必須要分析定位結(jié)果的精度，實現(xiàn)厘米級精準定位。在基于VI-SLAM的四翼無人機多目標定位技術(shù)中，多目標的定位精度是最重要的指標，是定位技術(shù)的重要環(huán)節(jié)。造成目標定位誤差的主要原因有如下幾種：(1)無人機在空中定位時產(chǎn)生的誤差；(2)無人機在定位姿態(tài)角時產(chǎn)生的誤差；(3)無人機激光測距儀測距過程產(chǎn)生的誤差。通過衛(wèi)星導航系統(tǒng)改善無人機定位產(chǎn)生的誤差，目前主要是應用全球?qū)Ш较到y(tǒng)，即GPS系統(tǒng)實現(xiàn)誤差改善，但是由于GPS為國外系統(tǒng)，所以本文定位精度實現(xiàn)引用的系統(tǒng)為我國研發(fā)的北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)。相較于GPS系統(tǒng)，北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)多加入了3顆中軌道衛(wèi)星，分別在傾角為55°的3個平面上，多顆衛(wèi)星同步工作使北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)具備更強的通信能力。

三頻北斗導航信號具有很強的定位能力，可以實現(xiàn)厘米級多目標精度定位，三頻北斗導航信號中的加密信號需要確定得到授權(quán)后才可以使用。在經(jīng)過一段時間的測量后，三頻北斗導航信號可以測得載波相位整周模糊度的初始值，這種求值算法的準確度更高，與真實值更加接近，并縮小整周模糊度的搜索空間，使求解時間更短，求解效率更高。

通過最小二乘算法降低最小誤差，最小二乘算法通過計算最小化誤差的平方，得到新的數(shù)據(jù)，尋找數(shù)據(jù)最佳匹配方法。最小二乘法的計算過程簡單，在處理誤差值后，數(shù)據(jù)會更加趨近真實值。本文使用的算法為遞歸最小二乘算法，該算法能夠很好地處理濾波，提高目標的定位準確性。遞歸最小二乘算法的定位誤差均在期望誤差范圍之內(nèi)，比較主目標和次目標之間的定位誤差，可以發(fā)現(xiàn)主目標的定位誤差會小于次目標的定位誤差，次目標的定位誤差與主目標定位誤差相差較大，造成這種現(xiàn)象的原因有如下幾個：(1)無人機光電平臺與各個目標之間存在的斜距不同，二者之間斜距越大，定位時得到的誤差就越大；(2)多個坐標轉(zhuǎn)換時，有可能因為轉(zhuǎn)換不準確而產(chǎn)生誤差；(3)圖像在不同的流程中，有可能出現(xiàn)畸變，這種畸變也很容易引起坐標誤差。引入遞歸最小濾波處理方法處理誤差濾波，能夠大大減小定位誤差。

4 實驗研究

4.1 實驗目的

為了進一步研究本文基于VI-SLAM的四旋翼無人機提出了一種新的多目標視覺定位技術(shù)的實際效果，與傳統(tǒng)定位技術(shù)進行對比，設置了驗證實驗。分別使用“北斗二代”衛(wèi)星和蒙特卡洛法對傳統(tǒng)技術(shù)和本文技術(shù)的定位誤差進行檢測。

4.2 實驗參數(shù)與實驗環(huán)境設計

設置實驗參數(shù)如表1。

表1 實驗參數(shù)

4.3 實驗過程與結(jié)果分析

4.3.1 北斗二代星座誤差檢測實驗

北斗衛(wèi)星的載波相位觀測值測量精度很高，可以精確到±11 mm，因此用來檢測目標精度的定位誤差具有很高的實用性。北斗MEO衛(wèi)星示意圖如圖8所示。

圖8 北斗MEO衛(wèi)星示意圖

無人機與地面之間的相對高度為1 500 m，設定的無人機經(jīng)度為122.668 826°，緯度為52.142 185°。將航拍圖像數(shù)據(jù)設定成實驗對象，在這一時刻，無人機內(nèi)部的光電平臺俯仰軸在水平方向的角度為0°，垂直向下的方向為-90°，檢測傳統(tǒng)技術(shù)和本文技術(shù)的測量精度，得到的定位誤差結(jié)果如圖9所示。

圖9 北斗衛(wèi)星檢測傳統(tǒng)技術(shù)定位誤差結(jié)果

圖10 北斗衛(wèi)星檢測本文技術(shù)定位誤差結(jié)果

對比上圖定位誤差結(jié)果可知，在使用傳統(tǒng)技術(shù)對多目標進行視覺定位時，高低角和方位角都會產(chǎn)生很大的測量誤差，高低角的測量誤差為0.8 mrad，方位角的測量誤差為1.25 mrad，無人機內(nèi)部的激光平臺激光測距精度為15 m。在使用本文研究的基于VI-SLAM的四旋翼無人機的多目標視覺定位技術(shù)進行定位時，雖然也會產(chǎn)生一定的測量誤差，但是測量誤差大大減小，高低角的測量誤差為0.25 mrad，方位角的測量誤差為0.37mrad，無人機內(nèi)部的激光平臺激光測距精度為5m。與傳統(tǒng)技術(shù)相比，本文的定位技術(shù)顯現(xiàn)出極大的優(yōu)勢。

4.3.2 蒙特卡洛法誤差檢測實驗

蒙特卡洛法是根據(jù)計算結(jié)果來檢驗誤差大小的方法，該方法會對大量數(shù)據(jù)進行計算，以隨機模擬的方式，分析數(shù)據(jù)的概率，主要利用的技術(shù)為隨機抽樣技術(shù)。根據(jù)蒙特卡洛法對傳統(tǒng)定位技術(shù)定位3個目標(1個主目標，2個次目標)誤差進行計算，得到的定位誤差結(jié)果如表2所示。

表2 傳統(tǒng)技術(shù)的多目標定位誤差

在完成傳統(tǒng)的技術(shù)的定位誤差計算后，使用蒙特卡洛法對本文研究的技術(shù)對相同的3個目標的定位誤差進行檢測，得到的定位誤差結(jié)果如表3所示。

表3 本文技術(shù)的多目標定位誤差表2本文技術(shù)的多目標定位誤差

針對上表進行對比分析，可以發(fā)現(xiàn)本文研究的定位算法在對主目標、次目標進行定位時，經(jīng)度定位誤差、緯度定位誤差、大地高定位誤差、平面定位誤差都要低于傳統(tǒng)定位技術(shù)的定位誤差。

4.4 實驗討論

本文同時使用了“北斗二代”衛(wèi)星和蒙特卡洛法檢測了傳統(tǒng)技術(shù)和本文技術(shù)的定位效果，兩種檢測實驗結(jié)果均表明，本文研究的基于VI-SLAM的四旋翼無人機提出的多目標視覺定位技術(shù)在對不同目標進行定位時，精準度要更高。本文眼睛就得方法即使在GPS失效的情況下，也可以很好地對目標進行定位，內(nèi)部的采集器和傳感器緊密配合，有效地處理攝像機采集到的各種數(shù)據(jù)，通過多個坐標轉(zhuǎn)換，逐步提高定位的精度和穩(wěn)健性。

5 結(jié)束語

本文基于VI-SLAM的四旋翼無人機提出了一種新的多目標視覺定位技術(shù)，該技術(shù)操作過程簡單，無人機內(nèi)部的激光測距機只需要對主目標進行一次測距，就可以根據(jù)攝像機焦距得到目標圖像在攝像機坐標系中的坐標值，然后再通過坐標轉(zhuǎn)換，求解出該目標圖像在大地上的坐標。通過北斗導航系統(tǒng)對無人機所在的位置進行空中定位，能夠有效提高定位的精準性。定位技術(shù)使用的算法為遞歸最小二乘算法，能夠達到減少定位過程的誤差率，相對于傳統(tǒng)算法，遞歸最小二乘算法的定位精度可以提高10 m左右，基于VI-SLAM的四旋翼無人機提出的多目標視覺定位技術(shù)在躲避障礙物、路徑規(guī)劃、導航等領域都可以發(fā)揮出關(guān)鍵性的作用。本文研究的定位技術(shù)雖然具備上述優(yōu)點，但是面對復雜地形，該技術(shù)仍然顯現(xiàn)出很大的局限性，未來要在這一方面進行更加深入的研究。