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无人机如何在空中实现“旋转跳跃”?了解一下

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发表于 7 天前 |显示全部楼层
无人机关键技术应用
  无人机应用的技术包罗万象,本编也是从中选取悬停和避障这两点和大家分享一下相关技术发展和应用特点。当下市场上各品牌无人机系统很大程度也是通过这些技术的研发和应用情况区分高下的。
悬停

如上一篇文章所述,悬停技术主要是针对多旋翼无人机和无人直升机而言的,而悬停技术作为无人机系统稳定性的一个显性体现,尤其对于消费级无人机中的航拍功能影响较大。而悬停相对应的则是对定位技术的要求,就当下市场技术应用来看,基本上有三种主流定位技术应用,即:GPS/IMU组合定位、超声波辅助定位和基于图像的光流定位技术。

其中,GPS/IMU组合定位和超声波辅助定位技术在各类无人机中应用较为广泛,相应技术也较为成熟,而基于图像的光流定位技术是随着视觉导航概念的趋热而逐渐崛起,成为又一无人机中定位技术的热门应用。

GPS/IMU组合定位技术

GPS/IMU组合定位技术是结合了GPS和IMU(惯性测量单元)技术的优势实现的现在应用较为成熟的一种定位方法。

其实,GPS和IMU都可以单独实现定位。

GPS定位技术。通过不断接受超过三个卫星发射的定位信息,利用三边测量法进行实时定位,使用差分GPS消除误差。但是其更新频率较低(大概10Hz),因而不能单独用于无人机飞行过程中的实时定位。需要加入IMU这样的。

IMU定位技术。一个IMU单元一般包含一个三轴加速度传感器和一个三轴陀螺仪角速度计,前者可以测量一个三维空间的加速度,后者可以测量围绕三维空间三个坐标轴方向的旋转速度。IMU定位技术由三个加速度通过两次积分获得位移,以此实现位置定位;由角速度通过积分可以获取位姿信息,这两者信息结合在一起就可以获得物体的实际状态。相对GPS定位技术而言,IMU定位技术更新频率比较高(可达到1kHz),存在位移误差、比例误差及背景白噪声误差,且误差是不断累积的,因而不适用于长定位。

无人机GPS/IMU组合定位技术结合GPS和IMU两者优点,互补两者的缺点——GPS可用于长时间定位,但由于GPS更新频率较低,所以在其一个更新周期内,采用IMU数据定位,即可实现较为准确的实时定位。同时,这种模式还可以保证在GPS失常时,仅依靠IMU提供应急位置高度信息,但是因为仅利用IMU信息进行位置高度解算时,解算结果容易发散,因此这种模式仅适合在空旷的户外进行悬停控制,而并不适宜在室内或有信号遮蔽的环境下使用。

超声波辅助定位技术

超声波辅助定位技术主要运用超声波测距传感器实现无人机的对地或对其他参照物的高度测量。

超声波测距传感器是一种较为成熟的测距传感器,采用超声波回波测距原理,运用精确的时差测量技术,检测传感器与目标物之间的距离,采用小角度,小盲区超声波传感器,是一种无接触式精准测量方式。当无人机布置有下视超声波传感器时,可较为精确地测得无人机距地面的距离,从而辅助实现定高控制,但是超声波辅助定高无法实现无人机水平位置的飘移控制,因而还需要与其他定位技术或传感器一并使用,才能构成完整的无人机定位系统。

光流定位技术

光流定位技术运用光流传感器,并通过数据分析实现的定位技术,因而可以说是一种基于软件算法实现的定位技术,同时光流定位技术也是一种辅助定位技术,也需要与诸如GPS等定位技术的整合,才能实现具体场景化应用。

光流定位是随着近年来机器视觉兴起而逐渐走火的又一概念,其是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度,是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系,从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言,光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动,或者两者的共同运动所产生的。

具体在无人机上的应用而言,光流定位通常是借助于无人机底部的摄像头采集图像数据,然后采用相应算法计算两帧图像的位移,进而实现对无人机的定位,随着图像处理算法的演进和图像处理硬件平台的发展,使得这种算法的精度和实时性得到保证,从而得以在无人机系统上得到应用。如果再配以GPS定位技术,就可以实现对无人机的精准定位控制。

无人机定位技术应用形势

消费无人机虽然也就是近几年才进入大家视野,但无人机发展至今,根据所采用的技术手段已经经历了四代,第一代是采用单GPS悬停;第二代采用双卫星定位系统或GPS与IMU组合定位;第三代引入了光流定位技术;而第四代则是如大疆精灵4一般采用了双目光流定位技术。

由于机器视觉的火热,以及光流定位的精准性,目前市场上诸如大疆、零度以及国外的3DR、Parrot等品牌下的无人机都已有应用光流定位技术,另外,2016年3月大疆发布的采用了带有双目视觉的对地传感器的精灵4,进一步提高了悬停控制的精度和适用范围,悬停精度提高到水平方向0.1m,高度0.3m。

引申技术——跟踪

跟踪技术是与定位技术相关的一个应用方向。航拍无人机的跟踪拍摄模式已经得到广泛应用,也深受广大爱好者喜爱。而所谓跟踪拍摄模式是指人为设置一个兴趣点,无人机通过识别兴趣点自动进行跟踪拍摄,这也是无人机智能化一个应用趋势。目前的跟踪拍摄技术主要有两类,即GPS跟踪和图像跟踪。

GPS跟踪技术较为简单,也是大部分无人机均已配置的技术,需要被跟踪者需手持遥控器,并获得自己当前位置的卫星定位信息,之后将此信息发送给无人机,无人机以接收到的目标位置作为目标,并进行导航。

图像跟踪技术是无人机根据所设置的兴趣点的图像特征,完全根据图像信息完成目标的跟踪,这涉及到了对目标对象的图像识别图像跟踪,尤其是在目标运动场景中,图像背景变化较、目标形态变化较大的情况下,对目标准确的跟踪需要运用到深度学习技术,是当前人工智能的一个热点研究方向。

避障技术

避障技术是无人机安全系数重要衡量指标,同时也直接关乎无人机的实际寿命及大规模商用。因而如何感知到障碍物、并且自主地规避障碍物就显得尤为重要。无人机避障的实现是通过将探测所得结果数据导入到自身避障模块,经过计算机的运算,得出避障飞行的指令。而就目前来看,主要有4种不同的避障技术得以应用:超声波测距避障、双目视觉避障、基于激光雷达的避障、基于RealSense避障技术。

超声波测距避障

这种技术类似于传统的倒车雷达系统,根据超声波探测,获知障碍物距离信息,然后采用相应策略避开障碍物,至于其具体测距原理上文在谈到超声波定位时已经谈到,就不做过多讲解了。不过,就其特点来看,仍是方法成熟,实现容易,但是探测距离近,探测范围小。



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