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        基于多傳感器融合的無(wú)人機(jī)三維狀態(tài)估計(jì)

        2021-01-20 06:21:14王琦王偉楊溢南京信息工程大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院
        數(shù)碼世界 2020年12期
        關(guān)鍵詞:氣壓計(jì)光流激光雷達(dá)

        王琦 王偉 楊溢 南京信息工程大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院

        引言

        2020年爆發(fā)的新冠肺炎可以算的上是整個(gè)人類面臨的挑戰(zhàn),在這場(chǎng)“戰(zhàn)疫”中涌現(xiàn)出許多具有奉獻(xiàn)精神逆行者。同樣在這此挑戰(zhàn)面前,無(wú)人機(jī)也更進(jìn)一步的進(jìn)入了大眾的視野。從正常存在于百米高空的空曠區(qū)域飛行至熙熙攘攘鬧市街頭,無(wú)人機(jī)空投喊話已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí),為這一特殊時(shí)期的治安管理等方面做出了不小的貢獻(xiàn)。同樣的,對(duì)于公共場(chǎng)所的消毒,使用植保類無(wú)人機(jī)裝載消毒液即可完成任務(wù),在這樣的高危環(huán)境下,使用無(wú)人機(jī)替代人工作業(yè)很大程度上保護(hù)了工作人員的安全。對(duì)于無(wú)人機(jī)行業(yè)來(lái)說(shuō),這次天災(zāi)給無(wú)人機(jī)帶來(lái)的不僅僅是機(jī)遇,其實(shí)也更是一次挑戰(zhàn)。

        無(wú)人機(jī)從空曠、無(wú)人的高空環(huán)境到擁擠復(fù)雜的街頭,除了要考慮環(huán)境對(duì)各個(gè)傳感器干擾外,還需要考慮無(wú)人機(jī)飛行時(shí)的安全問(wèn)題。這就要求無(wú)人機(jī)系統(tǒng)具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性,能應(yīng)對(duì)傳感器如GPS之類的信號(hào)丟失等功能。目前在無(wú)GPS環(huán)境下實(shí)現(xiàn)位置估計(jì)以及導(dǎo)航一般使用激光雷達(dá)與IMU融合或者視覺(jué)相機(jī)與IMU融合的方案。但在大多數(shù)情況下,在無(wú)GPS環(huán)境下光線不是很充足,而視覺(jué)導(dǎo)航對(duì)環(huán)境的可見(jiàn)度是有要求的,在室內(nèi)特別是光線比較昏暗的條件下使用視覺(jué)相機(jī)可能無(wú)法取得較理想的效果,甚至?xí)?dǎo)致無(wú)法進(jìn)行定位以及導(dǎo)航,具有較大的安全隱患。

        針對(duì)這一情況,本文旨在采用低成本的二維激光雷達(dá)傳感器完成可以滿足上述要求的狀態(tài)估計(jì)系統(tǒng),為后續(xù)的二次功能開(kāi)發(fā)打好基礎(chǔ)。

        1 簡(jiǎn)介

        本系統(tǒng)使用自主研發(fā)的飛控,結(jié)合IMU,GPS,地磁計(jì),光流,定高雷達(dá)以及激光雷達(dá)傳感器,實(shí)現(xiàn)對(duì)在室內(nèi)環(huán)境下無(wú)人機(jī)的位置,速度以及姿態(tài)進(jìn)行估計(jì)。整套系統(tǒng)搭載在四旋翼無(wú)人機(jī)上,各模塊之間采用Can通信的形式。圖1即為本文的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。

        圖1 四旋翼無(wú)人機(jī)平臺(tái)

        對(duì)于室內(nèi)環(huán)境下,采用基于圖優(yōu)化的激光slam算法完成對(duì)無(wú)人機(jī)的定位以及地圖的構(gòu)建,結(jié)合IMU與光流模塊,使用擴(kuò)展卡爾曼濾波器融合出無(wú)人機(jī)機(jī)體坐標(biāo)系下的xy方向的速度信息,采用簡(jiǎn)易融合的方式,結(jié)合氣壓計(jì)以及定高雷達(dá)傳感器獲取高度信息;在室外環(huán)境下,則使用GPS傳感器,結(jié)合IMU模塊與氣壓計(jì)推算出無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)的經(jīng)緯度,速度以及高度信息。

        2 姿態(tài)估計(jì)框架

        結(jié)合上文所述,本文所提出的多傳感器融合的狀態(tài)估計(jì)結(jié)構(gòu)如圖2所示:

        圖2 狀態(tài)估計(jì)框架

        由圖2可知,IMU作為核心傳感器經(jīng)過(guò)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換后經(jīng)過(guò)積分后為EKF的預(yù)測(cè)部分;光流以及GPS可以提供速度信息,GPS與激光雷達(dá)可以提供位置信息,定高雷達(dá)與氣壓計(jì)可以提供高度信息,這些傳感器的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)卡方檢測(cè)以保證數(shù)據(jù)的有效性,經(jīng)過(guò)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后作為EKF的觀測(cè)部分,經(jīng)過(guò)EKF融合之后,生成的結(jié)果即為所求。具體的,在室內(nèi)條件下使用的融合框架為:通過(guò)機(jī)體坐標(biāo)系下的IMU的加速度數(shù)據(jù)積分后與光流的速度數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,高度方向由IMU的加速度數(shù)據(jù)的二次積分與氣壓計(jì)和定高雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,判斷無(wú)人機(jī)處于移動(dòng)或者靜止?fàn)顟B(tài)來(lái)切換氣壓計(jì)或者定高雷達(dá)作為觀測(cè)值;在室外條件下,水平方向上,使用IMU的xy軸加速度數(shù)據(jù)與GPS的速度數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,具體為將機(jī)體坐標(biāo)系下的xy軸的加速度轉(zhuǎn)換到NED坐標(biāo)系下,作為卡爾曼濾波器的輸入,GPS測(cè)量的數(shù)據(jù)信息則為觀測(cè)值,經(jīng)過(guò)卡爾曼濾波器后輸出的結(jié)果即為無(wú)人機(jī)控制系統(tǒng)所使用的無(wú)人機(jī)當(dāng)前的速度值。

        3 融合算法

        從創(chuàng)建到現(xiàn)在的半個(gè)世紀(jì)之中,卡爾曼濾波(KF)理論目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于無(wú)人機(jī)的狀態(tài)估計(jì)之中。到目前為止仍然是最有效的估計(jì)算法之一。但是在實(shí)際使用的當(dāng)中,大多數(shù)系統(tǒng)都屬于非線性系統(tǒng)。如本文中使用的無(wú)人機(jī)系統(tǒng)就是一個(gè)典型的非線性系統(tǒng)。很多研究人員提出了各種的近似估計(jì)方法,考慮到所使用的硬件條件的限制,本文選擇使用EKF來(lái)進(jìn)行傳感器數(shù)據(jù)的融合。

        系統(tǒng)的預(yù)測(cè)方程如下:

        在本文當(dāng)中,狀態(tài)量 x=[α,β,γ,p,v,bgyro,bacc];其中α,β,γ表示無(wú)人機(jī)的滾轉(zhuǎn)角,俯仰角以及偏航角,p=[px,py,pz]表示無(wú)人機(jī)的在NED坐標(biāo)系下的位置信息,v=[vx,vy,vz]表示無(wú)人機(jī)在NED坐標(biāo)系下的速度信息,bgyro,bacc分別表示陀螺儀以及加速度計(jì)的偏移量;w_k為高斯白噪聲。

        系統(tǒng)的矯正方程如下:

        在這項(xiàng)研究中,在室內(nèi)環(huán)境下的估計(jì)是基于激光雷達(dá)完成的,其測(cè)量值為相對(duì)距離。在室外環(huán)境下的估計(jì)是基于GPS傳感器完成的,其測(cè)量值為絕對(duì)距離。

        4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及分析

        本論文采用的實(shí)驗(yàn)方案為:無(wú)人機(jī)從室外環(huán)境起飛后懸停,之后通過(guò)飛手操作直線飛進(jìn)室內(nèi)環(huán)境,觀察此時(shí)無(wú)人機(jī)是否能在無(wú)人工干預(yù)的情況下保持定點(diǎn)懸停,觀察這期間無(wú)人機(jī)的狀態(tài)變化,主要觀察無(wú)人機(jī)姿態(tài)角的變化以及由GPS速度到光流傳感器的速度切換是否會(huì)出現(xiàn)跳變。

        實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,在整個(gè)飛行過(guò)程中,滾轉(zhuǎn)角以及偏航角方向基本沒(méi)有變化,飛機(jī)機(jī)體坐標(biāo)系y軸方向的速度也在±0.1范圍之內(nèi)變動(dòng),基本保持不變,經(jīng)過(guò)融合后的速度信息與實(shí)際飛行的速度信息基本一致。在實(shí)際飛行過(guò)程中,GPS信號(hào)斷開(kāi)后,位置融合使用的數(shù)據(jù)源由GPS傳感器切換至光流傳感器,此時(shí)y軸方向的融合出的速度與實(shí)際測(cè)量值的誤差較GPS條件下的誤差要稍微大一點(diǎn)。導(dǎo)致這種現(xiàn)象的原因主要為光流傳感器的測(cè)量值不夠精確導(dǎo)致,但在GPS有效時(shí)的速度信息切換至室內(nèi)光流速度信息時(shí),整個(gè)估計(jì)系統(tǒng)并未發(fā)生較明顯的數(shù)據(jù)跳變,整體上滿足使用要求,因此,通過(guò)實(shí)驗(yàn)可知本文所述的狀態(tài)估計(jì)方法為實(shí)際可行的。

        5 結(jié)束語(yǔ)

        本文以四旋翼無(wú)人機(jī)系統(tǒng)為例,通過(guò)搭載各傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)融合實(shí)現(xiàn)在室內(nèi)室外條件下無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)狀態(tài)的估計(jì)。首先介紹了姿態(tài)估計(jì)的框架,其次介紹融合所使用的算法,最后通過(guò)室內(nèi)以及室外實(shí)際飛行試驗(yàn)驗(yàn)證算法的有效性。本系統(tǒng)目前已經(jīng)經(jīng)過(guò)無(wú)人機(jī)多個(gè)架次的實(shí)際飛行測(cè)試,對(duì)于室內(nèi)無(wú)人機(jī)的定位與導(dǎo)航具有重要意義,更為無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的二次開(kāi)發(fā)打好基礎(chǔ)。

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