基于惯性光流的多旋翼飞行器地形跟踪

为解决目前多旋翼飞行器光流技术存在的定位精度低与多相机数据处理过程繁琐等问题,本文应用金字塔层数自适应的Lucas-Kanade算法获取平移惯性光流以实现多旋翼飞行器稳定地形跟踪。下视球面相机获取多纹理的目标平面图像,同时将目标平面特征点动态映射至相机镜头表面;将比对两帧连续时刻图像后获取的平移光流作为非线性地形跟踪控制器的反馈,实现多旋翼飞行器地形跟踪与避免碰撞。10次室内实际飞行测试结果表明,不同地形变化区域的高度误差分别为±3 cm与±6 cm,验证了该控制器是稳定可行的。

惯性/光流/磁组合导航技术在四旋翼飞行器中的应用

微小型无人飞行器(MUAV)通常采用微惯性/GPS组合导航系统提供载体速度、位置、姿态等参数。然而GPS信号易受干扰,且面对特殊环境(如高楼林立的街道、隧道、峡谷等)易出现信号丢失情况难以满足飞行器的自主安全飞行要求。为解决该问题,设计基于光流法辅助微惯性导航的无GPS自主导航方案,提出了一种基于无味卡尔曼滤波(UKF)的非线性融合导航方法,基于四旋翼飞行器的悬停和飞行实验进行了验证。实验结果表明:该方案具有成本低、导航自主性强、精度高的优点,具有一定的应用参考价值。

基于光流的六旋翼飞行器悬停控制

提出了一种应用惯性光流实现六旋翼飞行器悬停的非线性控制器.为克服外界因素的影响,提出一种辅助悬停控制系统.首先由球面相机获取目标平面的图像,并通过动态映射实现目标点到相机镜头表面的映射;然后比对连续时刻的图像获取目标点的平移光流;最后,使用分散平移光流作为控制器的反馈信息,实现飞行器的稳定悬停.目标平面为室内多纹理的平坦地面,共完成10次测试.实际飞行测试表明,飞行器在水平与高度方向的悬停位置误差为±5 cm,验证了该非线性控制器与辅助悬停控制系统的可行性.