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無(wú)人機(jī)整機(jī)
無(wú)人機(jī)配件
無(wú)人機(jī)服務(wù)
設(shè)備與工具
01
視覺(jué)自主導(dǎo)航技術(shù)基本介紹
近年來(lái)，無(wú)人機(jī)在多領(lǐng)域表現(xiàn)出重要應(yīng)用價(jià)值。目前，無(wú)人機(jī)如何在未知封閉、無(wú)輔助導(dǎo)航支撐的環(huán)境中，達(dá)成“在哪里”和“環(huán)境描述”并自主智能地完成特定任務(wù)，是一個(gè)重要的研究熱點(diǎn)方向。
其中，“在哪里”和“環(huán)境描述”即無(wú)人機(jī)的自主定位和環(huán)境建圖，隨著圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展，一種基于視覺(jué)的同時(shí)定位和建圖技術(shù)視覺(jué)自主導(dǎo)航，被用于無(wú)人機(jī)自主定位、導(dǎo)航與建圖。該技術(shù)使用無(wú)人機(jī)上搭載的各類(lèi)視覺(jué)傳感器獲取的環(huán)境視覺(jué)信息，在一定的處理框架和算法下，不僅能估算UAV自身的位姿，還能實(shí)現(xiàn)創(chuàng)建環(huán)境地圖。
典型的視覺(jué)自主導(dǎo)航框架，由傳感器數(shù)據(jù)、前端視覺(jué)里程計(jì)、后端非線性優(yōu)化、回環(huán)檢測(cè)、建圖等部分組成，如圖所示。
（1）傳感器數(shù)據(jù)
傳感器信息讀取，在視覺(jué)SLAM中主要是相機(jī)圖像信息的讀取和預(yù)處理。
（2）前端視覺(jué)里程計(jì)
前端視覺(jué)里程計(jì)，是利用從相機(jī)中獲取的圖像信息及其之間的關(guān)聯(lián)性，恢復(fù)相機(jī)的三維運(yùn)動(dòng)并獲得局部地圖樣子，是視覺(jué)SLAM的核心部分。
（3）后端非線性優(yōu)化
前端視覺(jué)里程計(jì)只能給出短時(shí)間內(nèi)的軌跡和地圖，無(wú)法獲得全局地圖。后端非線性優(yōu)化則是在更長(zhǎng)時(shí)間、更大尺度、更大規(guī)?；矫婵紤]全局地圖的優(yōu)化問(wèn)題。
（4）回環(huán)檢測(cè)
回環(huán)檢測(cè)可以有效檢測(cè)出機(jī)載相機(jī)經(jīng)過(guò)同一地方同一時(shí)間的視覺(jué)導(dǎo)航信息，從而給出除相鄰幀之外更加長(zhǎng)期時(shí)間跨度上約束。
（5）建圖
建圖有定位、導(dǎo)航、避障、重建以及交互的作用。常見(jiàn)的地圖形式有：稠密地圖、半稠密地圖、稀疏地圖和語(yǔ)義地圖。稀疏路標(biāo)地圖建立主要是為了滿足定位的需求；稠密地圖則是為了滿足導(dǎo)航、避障、重建的需要；語(yǔ)義地圖主要是地圖中加入方便一般人可閱讀辨識(shí)的標(biāo)簽信息。
02
無(wú)人機(jī)視覺(jué)自主導(dǎo)航的研究方向
（1）組合導(dǎo)航
無(wú)人機(jī)除了有視覺(jué)傳感器之外往往還有慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，但慣性導(dǎo)航器件具有累積誤差，為了彌補(bǔ)以上的缺陷，依靠視覺(jué)所提供的實(shí)時(shí)信息可以將視覺(jué)信息和慣性導(dǎo)航信息進(jìn)行融合，以提高導(dǎo)航精度，視覺(jué)慣性視覺(jué)里程計(jì)(VIO)就是視覺(jué)慣性組合導(dǎo)航的一種經(jīng)典方法。
（2）基于深度學(xué)習(xí)
隨著深度學(xué)習(xí)在圖像處理方面的發(fā)展成熟，深度學(xué)習(xí)越來(lái)越多的開(kāi)始應(yīng)用于視覺(jué)SLAM領(lǐng)域，目前主要有兩個(gè)方向，分別是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法替換SLAM算法框架中的某個(gè)過(guò)程模塊；或利用深度學(xué)習(xí)對(duì)語(yǔ)義地圖的標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練。
（3）緩解特征依賴
目前，無(wú)人機(jī)視覺(jué)自主導(dǎo)航方法最大的局限就是對(duì)場(chǎng)景特征的依賴，會(huì)對(duì)無(wú)人機(jī)的算力和續(xù)航在成巨大的消耗，當(dāng)環(huán)境特征不足或無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)引起圖像模糊時(shí)，視覺(jué)導(dǎo)航信息則會(huì)起到反向作用。當(dāng)前多采用的是直接法，即對(duì)像素直接操作，這樣可減少對(duì)特征的依賴，還可以直接構(gòu)建出半稠密或稠密地圖提供給到后續(xù)的處理過(guò)程。
03
無(wú)人機(jī)視覺(jué)自主導(dǎo)航開(kāi)發(fā)平臺(tái)
飛思實(shí)驗(yàn)室一直關(guān)注無(wú)人機(jī)視覺(jué)自主導(dǎo)航方向的前沿發(fā)展，并開(kāi)發(fā)一套無(wú)人機(jī)視覺(jué)自主導(dǎo)航開(kāi)發(fā)平臺(tái)，平臺(tái)軟件功能架構(gòu)如圖所示。硬件部分主要由視覺(jué)智能無(wú)人機(jī)、機(jī)載計(jì)算機(jī)、機(jī)載視覺(jué)傳感器等部分組成。信息交互與任務(wù)控制平臺(tái)：由信息交互程序、避障與路徑規(guī)劃算法、無(wú)人機(jī)位置導(dǎo)航控制程序等組成。
（1）視覺(jué)智能無(wú)人機(jī)
該款無(wú)人機(jī)是室內(nèi)智能飛行器，使用高強(qiáng)度碳纖維和3D打印技術(shù)相結(jié)合設(shè)計(jì)制造。載重大，飛行時(shí)間長(zhǎng)，內(nèi)部采用激光定高和光流定點(diǎn)，性能優(yōu)秀，飛行穩(wěn)定，使用簡(jiǎn)單，一鍵起降，主要應(yīng)用于室內(nèi)slam導(dǎo)航、視覺(jué)跟隨、目標(biāo)識(shí)別、人工智能開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域。
該款無(wú)人機(jī)可支持可選搭載以下兩個(gè)版本配置的視覺(jué)類(lèi)傳感器
①T265+S1激光雷達(dá)+前視單目+下視單目；
②T265+D435i+前視單目+下視單目；
（2）機(jī)載計(jì)算機(jī)
機(jī)/車(chē)載計(jì)算機(jī)為嵌入式AI計(jì)算設(shè)備提供出色的速度與能效，其處理傳感器傳回的視覺(jué)定位數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)輔助飛控計(jì)算機(jī)完成無(wú)人機(jī)的高級(jí)定位和路徑規(guī)劃等功能。支持系統(tǒng)內(nèi)視覺(jué)算法的驗(yàn)證。
（3）機(jī)載視覺(jué)傳感器
①雙目相機(jī)（追蹤）
該視覺(jué)傳感器尺寸小、功耗低，采用了專有的V-SLAM視覺(jué)技術(shù)，可為虛擬現(xiàn)實(shí)、機(jī)器人和無(wú)人機(jī)等需要高精度、低延遲追蹤解決方案的，應(yīng)用場(chǎng)景提供強(qiáng)大的支撐基礎(chǔ)。
②雙目相機(jī)
小巧外形中采用英特爾模塊和視覺(jué)處理器，是一個(gè)功能強(qiáng)大的一體產(chǎn)品，可與視覺(jué)軟件配合使用，是一款能夠了解自身運(yùn)動(dòng)的深度攝像頭。其特點(diǎn)是不僅提供深度傳感器模組，還配備了一個(gè)IMU單元（慣性測(cè)量單元，采用的博世BMI055）。憑借內(nèi)置的IMU單元，結(jié)合視覺(jué)數(shù)據(jù)可實(shí)現(xiàn)6DoF追蹤。
③激光雷達(dá)
該激光雷達(dá)，外形小巧，成本低，并采用了非接觸式的能量和信號(hào)傳輸技術(shù)，可確保長(zhǎng)時(shí)間可靠穩(wěn)定運(yùn)行。
04
多無(wú)人機(jī)協(xié)同的視覺(jué)自主導(dǎo)航
近些年，基于無(wú)人機(jī)的視覺(jué)自主導(dǎo)航技術(shù)研究已取得許多進(jìn)展和成果。不過(guò)，面向?qū)嶋H場(chǎng)景的應(yīng)用，往往需要多無(wú)人機(jī)以集群編隊(duì)的方式協(xié)同完成復(fù)雜任務(wù)，并進(jìn)一步對(duì)無(wú)人機(jī)視覺(jué)自主導(dǎo)航技術(shù)提出應(yīng)用挑戰(zhàn)。
未來(lái)發(fā)展主要集中的問(wèn)題有：
（1）數(shù)據(jù)處理方面。視覺(jué)信息數(shù)據(jù)字節(jié)通常就大，而無(wú)人機(jī)編隊(duì)集群系統(tǒng)的視覺(jué)信息采集特點(diǎn)是同時(shí)多個(gè)、多種類(lèi)型，給整個(gè)集群系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力帶來(lái)調(diào)整；如何充分地利用數(shù)據(jù)并實(shí)時(shí)完成對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的決策控制，是其中的關(guān)鍵。
（2）通信與信息共享方面?；谝曈X(jué)自主導(dǎo)航的無(wú)人機(jī)協(xié)同的，必然涉及無(wú)人機(jī)之間的信息數(shù)據(jù)共享，選擇哪些信息、在什么條件下共享給集群中的哪些無(wú)人機(jī)，以在最低通信資源消耗的情況下，達(dá)到最佳的集群任務(wù)執(zhí)行效果，是需要重要考慮的問(wèn)題。
（3）集群控制方面。多無(wú)人機(jī)協(xié)同集群在執(zhí)行集群任務(wù)時(shí)，需根據(jù)任務(wù)的總體要求，結(jié)合無(wú)人機(jī)視覺(jué)自主導(dǎo)航技術(shù)的特點(diǎn)，以及每架無(wú)人機(jī)的功能特點(diǎn)，在不同的任務(wù)階段，選擇不同的編隊(duì)和控制策略，以達(dá)到對(duì)集群整體最優(yōu)化控制均是值得重點(diǎn)探索的方向。
2025-09-12 11:30
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