CN105974932B - 无人机控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开一种无人机控制方法，视觉传感器采集环境图像信息；图像采集模块获取视觉传感器采集的环境图像信息，并将环境图像信息传输至处理模块；处理模块根据环境图像信息，得到无人机的高度、位置和姿态估计，并将视觉位姿估计通过特定消息形式发布到主题，同时发布地图主题输出地图信息；飞行控制板将无人机当前位置、姿态和速度等信息通过MAVLink协议发送给通信接口模块；控制模块分析订阅得到的无人机当前各个状态，并将控制指令发布到主题，供通信接口节点订阅。通信接口模块整合从图像采集模块订阅得到的视觉估计位姿信息以及从控制模块订阅得到的控制命令，并通过MAVLink协议发送给飞行控制板，飞行控制板对无人机进行控制。
Description
技术领域
本发明涉及无人飞行器领域，尤其涉及一种无人机控制方法。
背景技术
多旋翼无人机(Multi-rotor aircraft)通过无线遥控设备进行控制，能够在无人驾驶的状态下执行一些特殊的任务。其垂直起降、灵活机动和可靠性高等特点，能够携带更多的探测和处理设备。
随着微电子技术的发展，计算机硬件和微电子传感器的小型化和多样化以及控制算法的不断优化，增强了多旋翼无人机信息处理能力和速度，从而其执行任务的类型也越来越多样。
目前的无人机广泛采用GPS和惯性导航***进行定位和导航，然而在建筑物和峡谷等GPS信号缺失的环境中，需要对无人机进行精准控制，如何提高无人机控制精度是当前需要解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种无人机控制方法，能够提高无人机控制精度。
本发明实施例采用如下技术方案：
一种无人机控制方法，所述方法应用于无人机控制***，所述***包括：视觉传感器、飞行控制板、主控计算机、无人机，所述主控计算机包括依次连接的图像采集模块、处理模块、通信接口模块、控制模块，所述方法包括：
所述视觉传感器采集环境图像信息；
所述图像采集模块获取所述视觉传感器采集的环境图像信息，并将所述环境图像信息传输至所述处理模块；
所述处理模块根据所述环境图像信息，得到无人机的高度、位置和姿态估计，并将视觉位姿估计通过特定消息形式发布到主题，同时发布地图主题输出 地图信息；
所述飞行控制板将无人机当前位置、姿态和速度等信息通过MAVLink协议发送给所述通信接口模块；
所述控制模块分析订阅得到的无人机当前各个状态，并将控制指令发布到主题，供通信接口节点订阅。
所述通信接口模块整合从所述图像采集模块订阅得到的视觉估计位姿信息以及从所述控制模块订阅得到的控制命令，并通过MAVLink协议发送给所述飞行控制板，所述飞行控制板对所述无人机进行控制，使得所述无人机按照控制命令结合视觉位姿估计结果完成相应的自主飞行。
可选的，还包括：所述通信接口模块从所述处理模块订阅定位结果，根据所述定位结果进行定位。
可选的，还包括：
所述通信接口模块订阅自主控制命令主题，根据所述自主控制命令主题实现对无人机进行控制。
可选的，还包括：所述通信接口模块通过所述控制板获取无人机当前局部位置。
可选的，还包括：
所述通信接口模块设置有第一接口、第二接口，所述通信接口模块通过所述第一接口获取飞控心跳包、位置数据包、姿态角数据包，所述通信接口模块通过所述第二接口获取视觉位姿估计结果和控制命令。
可选的，所述控制模块获取所述无人机当前位置，生成位置控制指令，将所述位置控制命令发布到所述通信接口模块，并通过监测所述无人机的状态调整所述位置控制指令。
可选的，所述处理模块对所述无人机当前的位置和姿态进行估计，所述处理模块实时向所述飞行控制板提供当前的位置和姿态；
所述飞行控制板通过订阅主题的方式获取当前的位置估计结果(x,y,z)和 四元素(x,y,z,w)形式的姿态估计结果。
可选的，所述处理模块对每个新的关键帧Ki完成局部地图构建，步骤包括：
S1、***关键帧；
S2、淘汰最近地图点；
S3、创建新的地图点；
S4、局部光束平差；
S5、局部关键帧淘汰。
可选的，所述处理模块针对局部地图构建线程中最后处理的关键帧Ki进行环路闭合检测线程，所述处理模块通过关键帧Ki的词袋向量计算其与***中关键帧的相似性，完成候选的闭环检测，如果有多个位置的关键帧与Ki的场景外观相似，则有多个闭环候选；
所述处理模块计算当前帧Ki与闭环帧Kl之间的相似变换，对回路中的累计误差进行修正，同时相似性变换将作为闭环的几何验证；
所述处理模块确定闭环后，通过计算得到的相似性变换对当前关键帧的位姿进行修正，同时这个修正将影响到与当前关键帧相邻的关键帧节点，进行位姿图优化达到全局一致性，从而每个地图点根据修正的关键帧进行变换。
可选的，所述无人机包括位置控制器、姿态控制器、执行电机，所述位置控制器接收飞行控制信息，进行姿态的解算后，通过所述姿态控制器控制所述执行电机，从而对所述无人机进行飞行控制。
基于上述技术方案的无人机控制方法，利用视觉传感器获取环境图像数据后，传输到搭载在无人机上的主控计算机，主控计算机对接收到的图像进行处理，完成位置和姿态估计以及地图构建，之后将相对位置作为飞行参数直接送到飞行控制板，飞行控制板解算当前飞行器的位置、高度和姿态数据后，对所述无人机进行控制，使得所述无人机按照控制命令结合视觉位姿估计结果完成相应的自主飞行。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1为本发明实施例提供的一种无人机控制***的结构示意图之一；
图2为本发明实施例提供的一种无人机控制***的结构示意图之二；
图3为本发明实施例提供的一种无人机控制***的结构示意图之三；
图4为本发明实施例提供的一种无人机控制***的结构示意图之四。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1为本发明实施例提供的一种无人机控制***，该***包括：视觉传感器11、飞行控制板12、主控计算机13，无人机14。
本发明施例中，飞行控制板12是执行自主命令和控制飞行的枢纽，主控计算机13通过飞行控制板12获取飞行数据和状态，也是通过飞行控制板12来完成自主控制飞行。
本发明一个实施例中，飞行控制板12可以采用如下配置：STM32F427CortexM4168MHz微处理器，RAM为256KB，flash存储为2MB。除了主要的CPU外，还有一个STM32F103处理器，避免主处理器失效时无人机失控。为拓展自主能力，飞行控制板12可以提供多个接口来连接外部传感器。
本发明一个实施例中，飞行控制板12可以具有多种飞行模式满足不同的任务需求，包括：手动模式、高度和位置稳定模式、任务模式、悬停模式和离 板模式。其中，离板模式可以获取外部的(如通过串口连接的主控计算机)设置点和控制命令，包括位置、姿态、速度和加速度等，飞行控制板的控制器将根据给定的目标值进行解算和飞行。
本发明实施例中，视觉传感器11可以完成对环境图像的采集，根据视觉定位和地图构建算法的需要，可以采用能提供640*480像素分辨率的图像，并以每秒最高60帧的采集频率完成图像的获取(或者320*240分辨率下120帧每秒)，有一个75度的广角摄像模式的视觉传感器。
主控计算机13主要处理视觉传感器11的数据并对整个平台进行自主控制。主控计算机11的配置硬件参数可以如表1所示，主控计算机13通过USB hub扩展连接TP-link-WN823N USB Wi-Fi模块和飞行控制板TELEM2端口，建立在板主控计算机13与飞行控制板12以及地面站计算机的可靠通信。另一个USB口则直接连接PS3Eye单目视觉传感器，在板主控计算机搭载Ubuntu 12.04LTS操作***、Hydro版的机器人操作***(ROS)和OpenCV图像处理库。
表1 主控计算机13配置硬件参数
本发明实施例提供一种无人机控制方法，所述方法应用于图1所示的无人机控制***，该***包括：视觉传感器11、飞行控制板12、主控计算机13、无人机14，如图2所示，所述主控计算机13包括依次连接的图像采集模块131、处理模块132、通信接口模块133、控制模块134，所述方法包括：
所述视觉传感器11采集环境图像信息；
所述图像采集模块131获取所述视觉传感器11采集的环境图像信息，并将所述环境图像信息传输至所述处理模块132；
所述处理模块132根据所述环境图像信息，得到无人机的高度、位置和姿态估计，并将视觉位姿估计通过特定消息形式发布到主题，同时发布地图主题输出地图信息；
所述飞行控制板12将无人机当前位置、姿态和速度等信息通过MAVLink协议发送给所述通信接口模块133；
所述控制模块134分析订阅得到的无人机当前各个状态，并将控制指令发布到主题，供通信接口节点订阅。
所述通信接口模块133整合从所述图像采集模块订阅得到的视觉估计位姿信息以及从所述控制模块134订阅得到的控制命令，并通过MAVLink协议发送给所述飞行控制板12，所述飞行控制板12对所述无人机进行控制，使得所述无人机14按照控制命令结合视觉位姿估计结果完成相应的自主飞行。
本发明实施例的无人机控制方法，利用视觉传感器获取环境图像数据后，传输到搭载在无人机上的主控计算机，主控计算机对接收到的图像进行处理，完成位置和姿态估计以及地图构建，之后将相对位置作为飞行参数直接送到飞行控制板，飞行控制板解算当前飞行器的位置、高度和姿态数据后，对所述无人机进行控制，使得所述无人机按照控制命令结合视觉位姿估计结果完成相应 的自主飞行。
本发明实施例中，视觉传感器11可以为单目视觉传感器，视觉传感器11采集环境图像信息传输给主控计算机13的图像采集模块131，完成图像预处理。
通过处理模块132根据视觉定位与地图构建算法对图像帧进行处理，完成无人机14的高度、位置和姿态估计，并将视觉位姿估计通过特定消息形式发布到主题，同时发布地图主题输出地图信息。
飞行控制板12将无人机当前位置、姿态和速度等信息通过MAVLink协议发送给通信接口模块133，主控计算机13获取无人机14的当前飞行状态。
控制模块134分析订阅得到的无人机当前各个状态，并将控制指令发布到主题，供通信接口节点订阅。
通信接口模块133整合从图像采集模块131订阅得到的视觉估计位姿信息以及从控制模块134订阅得到的控制命令，并通过MAVLink协议发送给飞行控制板12，无人机14将按照控制命令结合视觉位姿估计结果完成相应的自主飞行。
本发明实施例中，可选的，所述通信接口模块133从所述处理模块订阅定位结果，根据所述定位结果进行定位。
可选的，所述通信接口模块133订阅自主控制命令主题，根据所述自主控制命令主题实现对无人机进行控制。
可选的，还包括：所述通信接口模块133通过所述控制板获取无人机当前局部位置。
可选的，所述通信接口模块133设置有第一接口、第二接口，所述通信接口模块通过所述第一接口(/mavlink/to)获取飞控心跳包、位置数据包、姿态角数据包，所述通信接口模块通过所述第二接口(/mavlink/from)获取视觉位姿估计结果和控制命令。
本发明实施例中，通信接口模块133可以通过Mavlink协议接收无人机14 的心跳包、姿态角数据包和位置数据包等，并按类别以特定消息格式将数据发布到不同的主题上。同时订阅了vision和position等主题，再以Mavlink协议的形式将这些主题数据发送到飞行控制板12，获取外部传感器的数据并实现自主飞行控制。
本发明实施例中，通信接口模块133可以订阅的不同主题，也可以发布不同的主题，通信接口模块133可以与飞行控制板12之间信息传输的通信协议，通信接口模块133设置有/mavlink/to接口、/mavlink/from接口，/mavlink/to是通信接口模块133获取飞控心跳包、位置数据包、姿态角数据包等信息的通道，/mavlink/from是飞行控制板12从通信接口模块133获取视觉位姿估计结果和控制命令等信息的通道。
本发明实施例中，通信接口模块133可以订阅/mavros/position/vision、/mavros/setpoint/local_position、/mavros/rc/override、/mavros/safety_area/set、/mavros/mocap/pose等主题。在订阅的主题中，/mavros/position/vision为视觉定位与地图构建方法中的定位结果，将跟踪线程中的位置估计结果主题数据发布到该主题，即飞行控制板12获取视觉传感器的当前位置，实现定位。/mavros/setpoint/local_position为自主控制命令主题，将位置控制命令发布到该主题实现对无人机的自主控制。
本发明实施例中，通信接口模块133可以发布/mavros/position/local、/mavros/imu/data、/mavros/optical_flow、/mavros/state、/mavros/rc、/mavros/battery、/mavros/camera_image、/mavros/mission/waypoints、/mavros/imu/aum_pressure等主题。在发布的主题中，/mavros/position/local是飞行控制板12在获取/mavros/position/vision主题视觉定位结果后识别的无人机当前局部位置，/mavros/imu/data为惯性测量单元数据。其它还包括气压计、遥控数据和飞行任务等主题信息。
可选的，所述控制模块133获取所述无人机当前位置，生成位置控制指令，将所述位置控制命令发布到所述通信接口模块，并通过监测所述无人机的状态 调整所述位置控制指令。
本发明实施例中，控制模块134订阅飞行器的当前位置主题，提供位置反馈，再将位置控制命令发布到通信接口模块的/mavros/setpoint/local_position主题上。通过对无人机状态的实时监测调整位置控制信息。
可选的，所述处理模块133对所述无人机当前的位置和姿态进行估计，所述处理模块实时向所述飞行控制板提供当前的位置和姿态；
所述飞行控制板12通过订阅主题的方式获取当前的位置估计结果(x,y,z)和四元素(x,y,z,w)形式的姿态估计结果。
本发明实施例中，跟踪线程是对相机获取的每一帧图像进行处理，完成对每一帧图像的位姿估计，跟踪线程框架如图3所示。
本发明实施例中，跟踪线程主要对当前飞行器的位置和姿态进行估计，在主控计算机处理跟踪线程的同时，需要实时地使飞行控制板获取当前的位置和姿态。所以需要在跟踪线程中完成位姿估计结果的主题发布。飞行器的飞行控制板通过订阅主题的方式获取当前传感器的位置估计结果(x,y,z)和四元素(x,y,z,w)形式的姿态估计结果，所以跟踪线程在ROS中通过PoseStamped消息类型发布一个名为pose的主题。
可选的，所述处理模块132对每个新的关键帧Ki完成局部地图构建，步骤包括：
S1、***关键帧；
S2、淘汰最近地图点；
S3、创建新的地图点；
S4、局部光束平差；
S5、局部关键帧淘汰。
可选的，所述处理模块132针对局部地图构建线程中最后处理的关键帧Ki进行环路闭合检测线程，所述处理模块通过关键帧Ki的词袋向量计算其与*** 中关键帧的相似性，完成候选的闭环检测，如果有多个位置的关键帧与Ki的场景外观相似，则有多个闭环候选；
所述处理模块132计算当前帧Ki与闭环帧Kl之间的相似变换，对回路中的累计误差进行修正，同时相似性变换将作为闭环的几何验证；
所述处理模块132确定闭环后，通过计算得到的相似性变换对当前关键帧的位姿进行修正，同时这个修正将影响到与当前关键帧相邻的关键帧节点，进行位姿图优化达到全局一致性，从而每个地图点根据修正的关键帧进行变换。
本发明实施例中，环路闭合检测线程主要是针对局部地图构建线程中最后处理的关键帧Ki来进行。通过关键帧Ki的词袋向量计算其与***中关键帧的相似性，完成候选的闭环检测。倘若有多个位置的关键帧与Ki的场景外观相似，则有多个闭环候选。
在无人机14的视觉定位与地图构建中，地图的偏移有7个自由度，3个旋转、3个平移和1个尺度。所以判定是否为一个闭合回路，需要计算当前帧Ki与闭环帧Kl之间的相似变换，对回路中的累计误差进行修正。同时相似性变换将作为闭环的几何验证。
在确定了闭环后，则需要完成闭环修正，通过计算得到的相似性变换对当前关键帧的位姿进行修正，同时这个修正将影响到与当前关键帧相邻的关键帧节点。最后进行位姿图优化达到全局一致性，优化后，每个地图点根据修正的关键帧进行变换。
本发明实施例中，如图4所示，该***还可以包括地面站计算机15。本发明实施例中，为了搭建地面站***完成程序的启动和初始化，并实现对无人机飞行状态的实时监控，采用一台无线路由器组网，自动分配IP地址到主控计算机和地面站计算机，使得两者完成关联，完成主控计算机画面的无线传输。
地面站计算机15基于虚拟网络计算机(VNC)远程控制工具完成，在板主控计算机为服务端(vncserver)，搭载Ubuntu操作***，地面站计算机为客 户端(vncviewer)，搭载WIN7操作***。
地面站计算机15的VNC的客户端访问工具选用VNCViewer，启动工具后需要对IP地址进行设置，Server窗口为主控计算机服务端的IP地址。连接成功后可看到服务端——在板主控计算机的画面，同时在地面站客户端能对服务端的主控计算机实时进行启动、设置等操作。
如图4所示，所述无人机14包括位置控制器141、姿态控制器142、执行电机143，所述位置控制器141接收飞行控制信息，进行姿态的解算后，通过所述姿态控制器控142制所述执行电机143，从而对所述无人机14进行飞行控制。
本发明实施例的无人机控制方法，利用单目视觉传感器获取环境图像数据后，传输到搭载在无人机上的在板主控计算机，主控计算机对接收到的图像进行处理，完成位置和姿态估计以及地图构建，之后将相对位置作为飞行参数直接送到底层的飞行控制板，飞行控制板解算当前飞行器的位置、高度和姿态数据后传送回主控计算机，主控计算机将控制命令参数发送到飞行器的位置控制器，形成控制回路。位置控制器则完成姿态的解算后，通过姿态控制器对飞行器进行自主飞行控制。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明 的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种无人机控制方法，其特征在于，所述方法应用于无人机控制***，所述***包括：视觉传感器、飞行控制板、主控计算机、无人机，所述主控计算机包括依次连接的图像采集模块、处理模块、通信接口模块、控制模块，所述方法包括：
所述视觉传感器采集环境图像信息；
所述图像采集模块获取所述视觉传感器采集的环境图像信息，并将所述环境图像信息传输至所述处理模块；
所述处理模块根据所述环境图像信息，得到无人机的高度、位置和姿态估计，并将视觉位姿估计通过特定消息形式发布到主题，同时发布地图主题输出地图信息；
所述飞行控制板将无人机当前位置、姿态和速度等信息通过MAVLink协议发送给所述通信接口模块；
所述控制模块分析订阅得到的无人机当前各个状态，并将控制指令发布到主题，供通信接口节点订阅；
所述通信接口模块整合从所述图像采集模块订阅得到的视觉估计位姿信息以及从所述控制模块订阅得到的控制命令，并通过MAVLink协议发送给所述飞行控制板，所述飞行控制板对所述无人机进行控制，使得所述无人机按照控制命令结合视觉位姿估计结果完成相应的自主飞行；
其中，所述处理模块对每个新的关键帧Ki完成局部地图构建，步骤包括：
S1、***关键帧；
S2、淘汰最近地图点；
S3、创建新的地图点；
S4、局部光束平差；
S5、局部关键帧淘汰；
其中，所述处理模块针对局部地图构建线程中最后处理的关键帧Ki进行环路闭合检测线程，所述处理模块通过关键帧Ki的词袋向量计算其与***中关键帧的相似性，完成候选的闭环检测，如果有多个位置的关键帧与Ki的场景外观相似，则有多个闭环候选；
所述处理模块计算当前帧Ki与闭环帧Kl之间的相似变换，对回路中的累计误差进行修正，同时相似性变换将作为闭环的几何验证；
所述处理模块确定闭环后，通过计算得到的相似性变换对当前关键帧的位姿进行修正，同时这个修正将影响到与当前关键帧相邻的关键帧节点，进行位姿图优化达到全局一致性，从而每个地图点根据修正的关键帧进行变换。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：所述通信接口模块从所述处理模块订阅定位结果，根据所述定位结果进行定位。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
所述通信接口模块订阅自主控制命令主题，根据所述自主控制命令主题实现对无人机进行控制。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：所述通信接口模块通过所述控制板获取无人机当前局部位置。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
所述通信接口模块设置有第一接口、第二接口，所述通信接口模块通过所述第一接口获取飞控心跳包、位置数据包、姿态角数据包，所述通信接口模块通过所述第二接口获取视觉位姿估计结果和控制命令。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述控制模块获取所述无人机当前位置，生成位置控制指令，将所述位置控制命令发布到所述通信接口模块，并通过监测所述无人机的状态调整所述位置控制指令。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，
所述处理模块对所述无人机当前的位置和姿态进行估计，所述处理模块实时向所述飞行控制板提供当前的位置和姿态；
所述飞行控制板通过订阅主题的方式获取当前的位置估计结果(x,y,z)和四元素(x,y,z,w)形式的姿态估计结果。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述无人机包括位置控制器、姿态控制器、执行电机，所述位置控制器接收飞行控制信息，进行姿态的解算后，通过所述姿态控制器控制所述执行电机，从而对所述无人机进行飞行控制。
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