四旋翼无人机和动作捕捉系统能碰撞出哪些火花？

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基于光学动捕系统四旋翼飞行器的研究与思考
1、引子

2019年全国大学生电子设计竞赛（国赛）控制类题目B题为巡线机器人，类似于无人机电力巡检。要求在室内无人机从起始点起飞后沿线巡检，拍摄线缆上异物及二维码，绕两杆飞行一周，时间短者获胜。如图1所示赛题要求。由题目可知要想完成题目最终要的是四旋翼要悬停准、飞的稳，故四旋翼的悬停至关重要。实际应用中，四旋翼所实现的功能也是建立在稳定悬停基础上来实现其他功能的。

图1 2019年全国大学生电子设计竞赛无人机赛题
2、定点悬停案例

基于光学动捕系统四旋翼飞行器室内定点悬停Simulink程序。程序实现原理分三部分：和pixhawk飞控的串口通信模块、室内光学动捕定位系统、位置误差转换为飞行器姿态控制。

串口通信。无线数传支持全双工，为了不丢失数据，需要在地面站软件中用两个线程分别来进行串口的读写操作。程序机构如图2：

图2 程序结构图

该程序用C++语言写成，然后在MATLAB中用mex命令转化为mex64文件，在s函数中调用。最终实现的Simulink模块如图3：

图3 Simulink模块

室内光学动捕定位系统悟空TM从理论上说，对于三维空间中的一个点，只要这个点P能够同时为两部相机所见，则根据同一时刻两部相机所拍摄的图像和两台相机之间的相对位置关系及相机参数，可以唯一确定这一时刻点P在三维空间里的位置信息，这就是双目定位的原理。如图4。

图4 光学动捕系统悟空TM定位原理

悟空TM光学动捕系统在相机周围放置红外发光阵列，在目标物上固定高反射红外光的标志点小球（被动光marker点）如图5，加装红外光滤波片的相机即可以很好的捕获空间中发射红外光的标志点，并将可见光部分的背景滤掉。悟空TM光学动捕系统工作原理如图6，悟空TM光学动捕系统软件界面如图7。

图5 被动光marker点

图6 悟空TM+光学动捕系统原理图

图7 悟空TM光学动捕系统软件界面

悟空TM光学动捕系统一般使用6台以上的相机，相当于15（c62）对双目。系统精度很高，定位精度达0.1mm。然后高精度的点坐标根据预先创建的再四旋翼飞行器上的4个点所代表的刚体信息来解算飞行器的质心位置和位姿。

位置误差转为姿态误差。四旋翼飞行器最常见的控制方法是分层控制。最低级别的是控制螺旋桨的转速。下一级别是飞行器的姿态控制，最高级别的是飞行器的航迹控制，控制框图如图8所示。

图8 控制框图

在获取到悟空TM光学动捕系统传回的飞行器位置和姿态后，可以根据当前的期望航点计算需要的姿态控制量。这个计算可以再Simulink模块中实现，然后给飞行器发送姿态命令。Simulink中实现的流程图如图9。

图9 Simulink流程图

界面交互部分。整体地面站软件分别两个部分，菜单部分有"文件"、"设置"、"显示"、"帮助"4个选项，界面部分把各动能模块分面板进行组织，分别为设置面板，控制面板，显示面板和状态面板。如图10。

图10 控制面板

设置面板用来在建立连接前是指连接参数，包括串口号，波特率，悟空TM光学动捕系统服务器IP地址，本机IP地址等。控制面板实现开工至仿真程序的运行、航点的设置、命令的发送、坐标系的标定等功能。显示面板用来显示飞行器的实时姿态和位置，可以用图和表两种方式来表示，需要时可切换。
3、多旋翼飞行器研究的关键问题

多旋翼无人机具有结构简单、控制灵活、机动性强、垂直起降和飞行安全等特点，凭借其良好的机动性、优越的悬停和低速飞行性能受到广泛关注，多旋翼的发展依然存在着很多的关键技术的挑战。

多旋翼无人机室内定位与导航技术。传统的无人机通常使用惯性导航系统（INS）和全球定位系统（GPS）相结合的方式实现无人机的定位与导航。但是在一些环境下，由于建筑物的遮挡或者无线电干扰等因素的存在，导致GPS信号弱，设置有的时候完全不可用，所以研究一种无GPS环境下的导航方式成为目前的研究中需要攻克的技术难题。由于室内多旋翼无人机的惯性导航系统的零漂严重，在短时间内有很高的定位精度。但是随着时间的延长，误差积累使得测量精度不断降低，不宜单独使用，需要与其它传感器配合使用。尽年来，越来越多的学者将激光测距仪和视觉传感器引入无人机的定位与导航，其中视觉设备，包括机载视觉和外部视觉，外部视觉主要是光学动捕系统。另外还有蓝牙定位，宽带技术（Ultra-WideBand，UWB）定位，WiFi定位、超声波定位，照明设备定位也应用于室内定位与导航中。本文所讨论的是光学动捕系统。

基于激光测距仪的室内导航定位。近几年，基于激光测距仪的定位导航技术被应用于无人机平台上，其中典型的代表是德国Ascending Technologics GmbH公司生产的一款名为ASCTEC PELICAN的多旋翼无人机，如图11所示，由于特殊的机构可以携带更多的机载设备。如图12中所示，标记1为激光测距仪。该测距仪有效工作探测距离是30米，视场角是270度，测量频率是40Hz，在不需要知道外界环境的情况下，只依靠自身的机载传感器设备，根据稳定的控制系统，研究团队开发了一款可以再室内走廊和大厅环境下实现自主导航的定位系统。

图11 多旋翼无人机ASCTEC PELICAN

图12 MIT使用的多旋翼无人机

机载视觉传感器的定位。机载视觉定位导航主要包括单目视觉主要依靠摄像机来标定，目标的距离信息是通过目标特征和图像之间的对应关系计算出的。具体方法是在测量的地面上铺设与当前地面有颜色区分的参考线，通过机载视觉传感器采集到的图像信息与参考特征的位置信息。其中双目视觉被称为立体视觉，具体是通过两个摄像头获取左右两个相机采集到的图像相位差，同时结合相机模型建立的空间投影关系得到位置信息。视觉导航得到的位置信息可以应用于无人机的室内飞行，但由于其信息量大，处理距离的算法比较复杂，容易导致导航要求的实时性不高，同时容易受到环境的光影影响，所以没有得到大面积的应用。

外部视觉传感器。光学动捕系统是一种最常见的外部视觉传感器，它是基于计算机视觉原理，依靠安装在无人机机身上的特殊红外标志物，通过外部环绕场地排列的多个摄像头来测量运动物体在空间的运动状态。今年来，多所高校在光学动捕系统的环境下，展开了一系列的研究，并取得了丰硕的成果，代表性高校有瑞士联邦理工学院、宾夕法尼亚大学、麻省理工大学和杨百翰大学等。如图13为瑞士联邦理工学院测试平台FMA概念图，图14为杨百翰大学光学动捕系统测试平台概念图。MIT和Jon athan P.How 教授基于光学动捕系统建立了测试平台RAVEN，设计了一套室内环境下实时跟踪及位姿估计得系统。宾西法尼亚大学的Nathan Michacl教授基于光学动捕系统建立测试平台Multiple Micro-UAV Test Bed，实现了室内环境下多机协同。瑞士联邦理工学院的Raffaello D'Andrea教授依靠高分辨率的外部摄像机，完成了飞行器上放置倒立摆的平衡，飞行器投掷抓取小球，飞行器特技飞行等任务。

图13 FMA光学动捕系统概念图

图14 杨百翰大学光学动捕系统概念图
4、国外高校案例

（1） 麻省理工学院

麻省理工学院（Massachusettes Institute of Technology，MIT）的RAVEN(Real-Time Indoor Auto no mous Vehicle Tese Encironment)实验室，内部装有18台运动捕捉摄像机，可以实现无人机的室内定位，实验室内还有多辆自主的地面小车，研究对象有Draganflyer V Ti Pro 多旋翼无人机和无人小车组成。MIT的无人机集群健康管理计划（UAV SWARM Health Management Project）主要研究多架无人机的飞行演示。图15为多架四旋翼无人机对目标进行连续搜索和跟踪实验，图16为多机协同和编队实验。

图15 无人机目标搜索和跟踪实验

图16 十架无人机多机协同

（2） 斯坦福大学

斯坦福大学（Stanford University）的STARMAC（Stanford Testbed of Autonomous Rotorcraft for MultiAgent Control）项目是为了测试和验证多机算法和控制策略，它包含多个能够使用GPS和IMU传感器进行轨迹跟踪的四旋翼飞行器。Hoffmann G M团队基于斯坦福大学的试验台，首先将四旋翼无人机的非线性模型线性化，然后使用LQR控制方法设计了姿态控制器，使用滑模控制方法设计了高度控制器，并取得了良好的控制效果。

（3） 宾夕法尼亚大学

宾夕法尼亚大学的GRASP（General Robotics,Automation,Sensing and Perception）实验室对无人机的控制进行了大量研究，并基于光学动捕系统搭建了无人机测试平台，主要研究对象如图17所示。主要研究内容包括对多旋翼无人机的建模、多旋翼无人机自主飞行控制算法和多架无人机协同控制算法的研究。通过大量实验，GRASP实验室已经取得了很多创新成果，在该无人机测试平台下，无人机体现出很大的机动性，能够完成无人机集群航迹追踪、协同合作和编队飞行等测试，图18为多旋翼无人机协同飞行。

图17 宾夕法尼亚大学Hummingbird

图18 多旋翼无人机协同飞行

（4） 瑞士联邦理工学院

近几年瑞士联邦理工学院在四旋翼无人机方面取得了突出的成果，2007年，基于光学动捕系统建立了FMA（Flying Machine Arena）测试平台，测试平台内部安装了八个光学动捕系统摄像头。在FMA测试平台的环境下，D'Andrea R团队在研究飞行器自主飞行控制律、飞行结构设计、室内光学动捕系统和高机动智能飞行方面得到了比较丰硕的成果，并在全球各地做了多次公开演示，在2011年12月发过奥尔良的公开演示中，多个四旋翼无人机协同合作完成了泡沫砖塔的搭建，图19为正在抓取泡沫砖块的四旋翼无人机。

图19 四旋翼无人机抓取泡沫砖块
5、关于无人机研究的思考

无论对军用还是民用，无人机的研究都具有战略意义。在军用领域、无人机的集群、空地联动、察打一体等有着至关重要的作用。民用领域无人机航拍、植保、航测、物流运输等同样有着不可限量的市场前景。

科技的进步依靠的是高校和科研院所的科研人员的付出与努力，是建立在教育的基石上，是整个社会进步的原动力。近期米国对我国芯片等领域的断供，对华为、字节、腾讯等科技企业的打压都说明一个问题，科技要掌握在我们自己的手里，要有自己的技术、人才储备，自强则万强。我们必须承认在科技领域我们还有一定的距离需要追赶，但是种一棵树最好的时间就是十年前和现在。从现在开始我们就要更加的注重科技、科研、技术、人才的培养建立沉淀。

脚踏实地、实事求是，我等后浪需自强。

悟空-光学动捕相机

悟空光学动捕系统

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