林濤

（1.天津科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，天津300222；天津航天長征火箭制造有限公司，天津300462）

0 引 言

無人機(jī)是指有動力驅(qū)動、機(jī)上無人駕駛、能攜帶多種任務(wù)設(shè)備、執(zhí)行多種任務(wù)，并能重復(fù)使用的航空飛行器，是一種由無線電遙控設(shè)備或自身程序控制裝置操縱的不載人飛行器[1-3]。由于其成本較低、結(jié)構(gòu)簡單、操作控制便利占據(jù)了大部分市場，其發(fā)展前景備受關(guān)注。高精度地定位目標(biāo)執(zhí)行任務(wù)已經(jīng)成為無人機(jī)的必備技能之一，目前，大多無人機(jī)依賴于自帶的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)和全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)，但二者都無法估計(jì)地面目標(biāo)狀態(tài)。對于微型無人飛行器而言，增加精度就意味著成本、機(jī)身質(zhì)量上的改變，針對有限的負(fù)載和運(yùn)算能力，目前行之有效的方法即是使用機(jī)載攝像機(jī)。無人機(jī)利用視覺傳感器具有不易察覺、信息量全面且準(zhǔn)確等優(yōu)勢。

美國麻省理工科學(xué)家Robert[4]于20世紀(jì)60年代提出了將三維立體場景二維化，使用二維圖像解析實(shí)現(xiàn)了立體視覺系統(tǒng)的初步形成；奧地利的Christian Zinner等[5]利用攜帶智能攝像機(jī)的嵌入式平臺，實(shí)現(xiàn)了平臺中基于區(qū)域的立體匹配算法；法國的S.Kramm等[6]提出了一種基于稀疏的立體視覺和聚類的障礙物檢測算法；我國的張博翰等[7]采用雙目立體視覺引導(dǎo)電動VTOL飛行器在未知的室內(nèi)環(huán)境下感知和躲避障礙物。

由于基于單目視覺的實(shí)時(shí)定位與圖像處理是當(dāng)前無人機(jī)的視覺定位與避障系統(tǒng)問題研究中的熱點(diǎn)，相比基于雙目視覺系統(tǒng)的算法或者全景視覺系統(tǒng)的算法，單目視覺系統(tǒng)具有結(jié)構(gòu)簡單、計(jì)算簡便、成本較低等優(yōu)點(diǎn)。本文主要針對基于單目視覺的視覺定位與避障系統(tǒng)算法展開研究。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

六旋翼無人機(jī)系統(tǒng)分為機(jī)身系統(tǒng)、地面監(jiān)控系統(tǒng)（PC端通信系統(tǒng)）、實(shí)時(shí)圖像采集處理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)及飛控的定位系統(tǒng)，系統(tǒng)模塊總布局如圖1所示。

2 基于攝像機(jī)定位的單目視覺算法研究

單目視覺實(shí)時(shí)監(jiān)測無人機(jī)與障礙物的距離，可以為無人機(jī)避障的回控系統(tǒng)提供準(zhǔn)確的參數(shù)依據(jù)，以便及時(shí)做出判斷進(jìn)行實(shí)時(shí)避障。無人機(jī)垂直光軸方向飛行一定距離，遇到目標(biāo)障礙物，此時(shí)滿足條件機(jī)載攝像機(jī)坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系重合，無人機(jī)攝像機(jī)前后拍攝目標(biāo)特征點(diǎn)圖像如圖2所示。

在圖像中心建立坐標(biāo)系，則原點(diǎn)坐標(biāo)為（x0，y0），此時(shí)R=1，T=[0 0 d]T，由此可得

當(dāng)光軸垂直被測物體時(shí)，p1坐標(biāo)為（xw,yw,0 ），所以又可以得到

由上述公式可得無人機(jī)機(jī)載攝像機(jī)所測的距離，即目標(biāo)物體到攝像機(jī)的距離。

障礙檢測判定是指在飛行過程中遇到障礙物判定是否為撞擊模型，若為非撞擊物則減少繞行導(dǎo)航，提高無人機(jī)工作效率。本文將采用以AABB模型為參考的無人機(jī)視界區(qū)碰撞檢測方法。

根據(jù)計(jì)算出的無人機(jī)到物體距離，將無人機(jī)真實(shí)大小投影到圖形平面內(nèi)。假設(shè)攝像機(jī)水平視角為α，垂直視場角為β，圖像分辨率為m×n（每行像素為m，每列像素為n），無人機(jī)長寬的最大值分別為a、b，并通過測得無人機(jī)距障礙物距離為d，無人機(jī)投影長寬a′、b′在圖像像素平面的換算關(guān)系如下：

無人機(jī)的碰撞檢測轉(zhuǎn)化為二維圖像相交問題，若障礙物對無人機(jī)造成威脅，則圖像平面上表現(xiàn)為投影必定相交，且不存在分離軸，如圖3所示。

3 基于視覺信息的避障實(shí)時(shí)規(guī)劃

通過無人機(jī)搭載Phantom 4一體化云臺相機(jī)平臺，DPS處理器完成對MEMS慣性器件、GPS導(dǎo)航定位、CCD傳感器等信息實(shí)時(shí)采集，輸出傳送至無線設(shè)備。

3.1 建立圖像模型

假設(shè)無人機(jī)與目標(biāo)障礙之間存在最小的安全距離du2，以障礙物采集的特征點(diǎn)為圓心，以dm為半徑建立一個(gè)圓錐體模型，即避障圓錐模型，如圖4所示。以無人機(jī)投影中心為原點(diǎn)構(gòu)建坐標(biāo)軸，軸線會與障礙物邊緣有交點(diǎn)，選擇離光心最近的障礙物邊界點(diǎn)為圓心。

3.2 六旋翼無人機(jī)避障策略

本文討論單目視覺的遠(yuǎn)距離避障問題，所以暫不考慮緊急躲避及復(fù)雜環(huán)境避讓問題。對于正向單障礙物的避障策略如圖5所示。

對于無人機(jī)避障方向而言，設(shè)測得物體在視界區(qū)內(nèi)的投影矩形長寬分別為a、b,整個(gè)像素視界區(qū)長寬數(shù)據(jù)為A、B，無人機(jī)方向由向量P表示，則根據(jù)平行四邊形法則可得

3.3 障礙物判定實(shí)驗(yàn)

通過圖像處理及AABB視界區(qū)模型對障礙物的區(qū)域鎖定，測得的距離將無人機(jī)投影至圖像中邊緣特征點(diǎn)區(qū)域，判定是否與障礙物產(chǎn)生交集。無人機(jī)在不同場地不同方位實(shí)驗(yàn)，其障礙物判定實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖6所示。

本文進(jìn)行試驗(yàn)測試無人機(jī)視界區(qū)投影模型是否能準(zhǔn)確判斷出障礙物進(jìn)行避障。以上兩組試驗(yàn)分別選取距離為160 m的不同方位的目標(biāo)樓宇障礙進(jìn)行模擬。在圖6(a)展示的是原始視界區(qū)中障礙物投影所占面積區(qū)域；圖6(b)是將視界區(qū)進(jìn)行分區(qū)劃分后的網(wǎng)格圖；圖6(c)所示為視界區(qū)與障礙區(qū)的判定圖，在劃分網(wǎng)格后障礙物的位姿；圖6(d)為無人機(jī)根據(jù)距離投影在圖像上，用于準(zhǔn)確判定分離軸的存在，以及是否需要做出避障指揮。

4 結(jié) 論

將單目視覺定位測距與避障相結(jié)合，利用組合導(dǎo)航系統(tǒng)控制無人機(jī)實(shí)際飛行距離，通過單目視覺定焦平移算法，實(shí)現(xiàn)采集平移圖像，通過紅外線檢測測距，準(zhǔn)確得到距離避障信息。

采用AABB視界區(qū)碰撞模型實(shí)現(xiàn)無人機(jī)避障判定。以AABB視界區(qū)模型為基礎(chǔ)，將無人機(jī)與被測目標(biāo)障礙投影至所需平面，查看投影平面陰影的相交相離等位置關(guān)系，做出判斷無人機(jī)是否進(jìn)行避障，提高無人機(jī)飛行效率，減少一些無用避障導(dǎo)航。