视觉与惯性融合的多旋翼飞行机器人室内定位技术

doi:10.7527/S1000-6893.2022.26964

材料工程与机械制造

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视觉与惯性融合的多旋翼飞行机器人室内定位技术

张怀捷¹, 马静雅², 刘浩源¹, 郭品¹, 邓慧超¹(), 徐坤¹, 丁希仑¹

^1.北京航空航天大学机器人研究所，北京　100191
^2.北京空间飞行器总体设计部，北京　100094

收稿日期:2022-01-17 修回日期:2022-02-17 接受日期:2022-03-23 出版日期:2022-04-13 发布日期:2022-04-12
通讯作者: 邓慧超 E-mail:denghuichao@buaa.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金(91748201)

Indoor positioning technology of multi⁃rotor flying robot based on visual-inertial fusion

Huaijie ZHANG¹, Jingya MA², Haoyuan LIU¹, Pin GUO¹, Huichao DENG¹(), Kun XU¹, Xilun DING¹

^1.Robotics Institute，Beihang University，Beijing 　100191，China
^2.Institute of Spacecraft System Engineering CAST，Beijing 　100094，China

Received:2022-01-17 Revised:2022-02-17 Accepted:2022-03-23 Online:2022-04-13 Published:2022-04-12
Contact: Huichao DENG E-mail:denghuichao@buaa.edu.cn
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(91748201)

摘要/Abstract

摘要：

随着人工智能技术的发展，无人机的应用场景趋向多元，人们对无人机的需求也不仅仅满足于简单的飞行任务，而是赋予其飞行机器人的角色，对其自主导航、复杂环境下的定位以及智能协同方面提出了更高的要求。针对室内场景下的定位需求，融合视觉与惯性数据实现了多旋翼飞行机器人的室内定位。在视觉前端加入图像增强算法以提高图像灰度对比度，减少了光流跟踪的误匹配点数。提出了一种基于图像信息的特征点提取和图像帧发布策略提高了定位精度，解决了室内环境下的定位漂移问题。针对飞行机器人室内自主跟踪及降落任务，设计了基于视觉定位的飞行机器人自主降落系统。在Gazebo中搭建飞行机器人模型仿真验证自主降落系统有效性，在EuRoC数据集下对定位算法进行对比评估，搭建飞行机器人平台在真实场景下进行室内定位实验，完成了室内场景下平台自主跟踪及降落任务，并采用运动捕捉系统获取的定位真值数据进行了误差分析，结果表明该定位技术满足室内场景下的自主跟踪及降落任务需求。

关键词: 飞行机器人, 室内定位, 自主跟踪及降落, 传感器数据融合, 视觉导航

Abstract:

With the development of artificial intelligence technology， the application scenarios of UAV tend to be diverse. People’s demand for UAV is not only satisfied with flight， but also endows it with the role of flying robot， imposing higher requirements for its autonomous navigation， positioning in complex environment and intelligent cooperation. According to the positioning requirements of indoor scene， the indoor positioning of multi rotor flying robot is realized by integrating vision and inertial data. Besides， an image enhancement algorithm is added to the visual front end to improve the gray contrast of the image. Aiming at the drift problem in visual-inertial fusion positioning of flying robot， a strategy of feature point extraction and image frame release based on image information is proposed to improve the positioning accuracy. Aiming at the indoor autonomous tracking and landing task of flying robot， a flying robot autonomous landing system based on visual positioning is designed. Moreover， a flying robot model is built in Gazebo to verify its effectiveness. The positioning algorithms are compared and evaluated under the EuRoC dataset. A flying robot platform is built in the real scene for indoor positioning experiments. The task of autonomous tracking and landing of ground platform in indoor scene is completed. The error analysis is carried out by using the positioning truth value provided by the motion capture system. The results show that the positioning technology can meet the requirements of autonomous tracking and landing tasks in indoor scenes.

Key words: flying robot, indoor positioning, autonomous tracking and landing, sensor data fusion, visual navigation

中图分类号:

V249.3

张怀捷, 马静雅, 刘浩源, 郭品, 邓慧超, 徐坤, 丁希仑. 视觉与惯性融合的多旋翼飞行机器人室内定位技术[J]. 航空学报, 2023, 44(5): 426964-426964.

Huaijie ZHANG, Jingya MA, Haoyuan LIU, Pin GUO, Huichao DENG, Kun XU, Xilun DING. Indoor positioning technology of multi⁃rotor flying robot based on visual-inertial fusion[J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2023, 44(5): 426964-426964.

图/表 22

图 1

图 2

图 3

图 4

表 1

图 5

图 6

图 7

图 8

图 9

表 2

MH_01_easy数据集评估结果

方案	均方根误差/m	平均误差/m	方差/ $m 2$
VINS-Mono	0.230 016	0.203 046	55.870 107
策略1	0.218 177	0.189 408	50.314 695
策略2	0.227 489	0.197 799	52.903 244
改进后	0.214 675	0.183 689	48.712 163

表 2

表 3

V1_02_medium数据集评估结果

方案	均方根误差/m	平均误差/m	方差/ $m 2$
VINS-Mono	0.455 612	0.399 663	158.593 203
策略1	0.444 785	0.387 018	152.017 452
策略2	0.412 769	0.349 285	128.578 766
改进后	0.407 938	0.343 653	125.974 842

表 3

图 10

图 11

图 12

图 13

图 14

图 15

图 16

图 17

图 18

表 4

参考文献 24

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E-mail：hkxb@buaa.edu.cn

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主管单位：中国科学技术协会主办单位：中国航空学会北京航空航天大学

角点技术	快速性	用时/ms	准确性
Shi-Tomasi^［19］	较快	12	高
Fast^［20］	快	3	较高
SIFT^［21］	慢	>331	很高

实验指标		数值
降落状态机水平误差阈值/cm		10	7	10	7
降落过程中悬停校准次数/次		1	1	2	2
允许降落时目标机体相对位置/cm	X轴	7.6	6.1	7.2	6.3
允许降落时目标机体相对位置/cm	Y轴	8.1	5.9	8.5	4.6
降落过程水平漂移/cm	X轴	1.2	-3.6	0.6	-3.2
降落过程水平漂移/cm	Y轴	1.5	2.1	-31	1.6
自主降落过程耗时/s		2.8	4.6	4.9	6.5
自主降落系统误差/cm		13.0	10.1	8.3	6.9

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Indoor positioning technology of multi⁃rotor flying robot based on visual-inertial fusion

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