基于视觉的四旋翼无人机自主定位与控制系统

针对GPS(global positioning system)信号缺失环境下无人机(UAV)自主飞行控制问题,设计了一种基于视觉的自主定位与控制方法.首先通过增加特征点提取数量和优化关键帧存储来对传统视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)算法进行改进,提高了算法的鲁棒性与通用性.其次,引入光流传感器作为视觉SLAM地图丢失情况下辅助位置信息测量单元,提高无人机飞行控制的安全性,并成功地克服视觉SLAM图像丢失问题和光流法存在的位置漂移问题.然后采用EKF(extended Kalman filter)融合无人机位置和3维加速度信息,得到了较为精确的位置信息,同时提高了信号输出频率.最后,利用上述方法获取的无人机位置信息设计PID(proportion integration differentiation)和RISE(robust integral of the signum of the error)非线性控制器,增加了算法的鲁棒性.为验证该控制策略的有效性,搭建了四旋翼无人机视觉控制系统实验平台.该平台采用嵌入式控制系统架构,使用机载计算机运行所提算法,避免了图像及控制命令在无线传输过程中引起的时间延迟和信号干扰.室外飞行实验表明,此控制方案实现了自主定位与飞行控制功能.