用于无人机室内导航的光流与地标融合方法

       小型无人机在无卫星导航信号条件下的导航问题,结合光流及地标定位设计了使用摄像头、惯性测量器件、超声测距仪等传感器融合的无人机室内导航方法.文章使用补偿角速率的光流微分法计算帧间像素点小位移,并用前后误差算法提取精度较高的点,避免像素点跟踪错误,提高了光流测速的精度;对得到的光流场用均值漂移算法进行寻优,得到光流场直方图峰值,以此计算光流速度.本文提出了无累积误差的连续地标定位算法,实时测量无人机位置.通过多速率卡尔曼滤波器对观测周期不一致的位置、速度信息进行最优估计.在搭建的八旋翼无人机平台上试验,将位置与速度测量结果分别与激光和PX4FLOW数据对比,结果表明该导航方法可以有效抑制定位跳变与光流测量噪声误差,给出精确的位置与速度估计。

       为提高无人机自主控制性能,实现任务分配与航迹规划整体架构,提出一种基于航迹预测的多无人机任务规划方法。首先,将禁飞区考虑为更接近真实场景的多边形模型;然后,使用改进A?航迹预测算法生成任意两个航迹点间障碍规避后的最短路径,利用该路径近似航迹航程作为任务分配过程的输入信息,建立目标函数,采用改进PSO算法求取最优结果;最后,使用B样条曲线平滑分配后的路径组合,生成无人机可飞行航迹。仿真结果表明,该方法能够以较高的计算速度和精度生成近似最优的任务分配结果和满足飞行约束的平滑航迹。


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