基于視覺-慣性的四旋翼無人機(jī)自主導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)研究
2021-11-26 13:19:50何玲
中阿科技論壇(中英文) 2021年11期
何 玲
（蘇州工業(yè)園區(qū)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,江蘇 蘇州 215000）
1 研究內(nèi)容
研究者利用一臺(tái)筆記本運(yùn)行控制算法，通過無線局域網(wǎng)實(shí)現(xiàn)對Parrot公司的AR.Drone 2.0無人機(jī)的自主導(dǎo)航?？刂扑惴ㄖ饕齻€(gè)部分：同步定位與地圖構(gòu)建（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM）、擴(kuò)展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter，EKF）和PID控制。三者彼此間的關(guān)系如圖1所示。
圖1 系統(tǒng)示意圖
2 狀態(tài)估計(jì)和預(yù)測
圖3 預(yù)測模型
3 結(jié)論
域網(wǎng)傳輸及其他大量計(jì)算等原因造成的時(shí)延；第三個(gè)是PID控制器，用于控制無人機(jī)的姿態(tài)，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)飛向或保持在目標(biāo)位置。
通過測試證明，因存在慣性和高度測量，可以從臨時(shí)的視覺追蹤丟失中恢復(fù)；因視覺SLAM的存在，可以限制IMU時(shí)間累積誤差量。
無人機(jī)自主導(dǎo)航系統(tǒng)包含三個(gè)主要部分：第一個(gè)是基于關(guān)鍵幀的單目SLAM，用于無人機(jī)的姿態(tài)估計(jì)；第二個(gè)是擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF），利用EKF融合視覺姿態(tài)以及其他傳感器的測量姿態(tài)，實(shí)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)源的同步，并補(bǔ)償因無線局
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