无人机韧性自主定位技术综述

doi:10.7527/S1000-6893.2023.28839

Abstract

Abstract:

At present， research on self-localization technology for Unmanned Aerial Vehicle （UAV） is primarily focused on meeting the localization requirements for simple tasks in sparse and friendly environments， employing specific hardware configurations. However， these technologies lack continuity， high reliability， and strong adaptability in large-scale， complex， and dense environments or for long-term and challenging missions， which limits the wide-range and large-scale application of UAV. This paper focuses on resilient self-localization technology for UAV， starting from the three core elements of perception， estimation and control in the self-localization system loop， emphasizing resilience indicators such as continuity， reliability， and adaptability. The paper reviews and evaluates domestic and foreign research work from the perspectives of redundant information fusion， robust pose estimation and perception-aware control strategy. The limitations of current UAV self-localization technology under resilience indicators are highlighted， and the technical difficulties of method integration under limited onboard resources are pointed out. Finally， development trends concerning UAV resilient self-localization technology are prospected.

Key words: unmanned aerial vehicles resilience, self-localization, information fusion, uncertainty estimation, active control

CLC Number:

V249.121

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Figures/Tables 17

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融合思路	特点
将局部相对定位估计转换对齐到全局坐标	大多依赖GNSS信息，长期稳定，局部估计提升动态性能。
引入全局坐标信息至局部位姿估计过程	多依赖局部估计，通过全局信息纠正漂移，保证准确性。

传感器	优点	缺点
IMU	短时数据准确不受外界因素干扰	长时间漂移累积
GPS	精确的全局定位	易受环境干扰
地磁传感器	全局定位	易受环境干扰，易被破坏
UWB	快速准确的距离测量	易受遮挡干扰，多路径干扰
超声波	低成本、低载荷要求一定的抗干扰能力	精度低，作用范围有限
气压计	准确的高度信息	受天气影响大
光电传感器	丰富的色彩信息低载荷要求	受光照变化、能见度影响较大在少纹理环境中效果不佳
红外传感器	全天候一定的穿透能力	信噪比较低，纹理特征差
激光雷达	测距精度高一定的光照鲁棒性	受气象、天气影响

传感器配置	算法	RMSE/m
单目	DSO^［24］	0.601
单目	ORB-SLAM3^［25］	0.118
双目	SVO	0.159
双目	ORB-SLAM3	0.068
单目+IMU	VINS-Mono	0.120
单目+IMU	ORB-SLAM3	0.042
双目+IMU	OKVIS^［26］	0.230
双目+IMU	ORB-SLAM3	0.036

特征类型	算法	平移RMSE/m	旋转RMSE/（°）
点特征	ROVIO^［63］	0.489	117.599
点特征	VINS-Mono	0.197	4.025
点+线特征	PL-VINS^［64］	0.192	2.964
	PL-VIO	0.151	2.320
	文献［56］	0.123	2.167

策略	思路
感知信息选择	在后端主动选择不同的感知信息进行计算，主要使用的数学手段是具有子模属性的优化目标函数
主动控制	在飞行路径、姿态等运动规划时进行主动控制与调整，以提升感知质量的增益

A survey of resilient self-localization for UAV

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