CN108919297A - 一种无人机室内定位***及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种无人机室内定位***及方法，属于无人机定位技术领域。本发明包括激光雷达组、点云生成器、中央控制器、飞行驱动器、伺服电机和地面站PC机，激光雷达组安装在无人机上，并与点云生成器连接，点云生成器、中央控制器、飞行驱动器和伺服电机依次连接，中央控制器通过无线通信模块与地面站PC机连接；激光雷达组包括激光雷达Ⅰ和激光雷达Ⅱ；激光雷达Ⅰ水平安装于无人机背部，在无人机平飞时，其扫描面与地平面平行；激光雷达Ⅱ垂直安装，其扫描面的法线与无人机的机头方向平行。本发明通过单线激光发射的激光雷达扫描采集室内环境，实现了室内高精度准确定位，降低了成本、减轻了无人机的重量并减小了其体积，更经济实惠。

Description

一种无人机室内定位***及方法
技术领域
本发明涉及一种无人机室内定位***及方法，属于无人机定位技术领域。
背景技术
由于科学水平的进步，无人机所涉及的领域越来越广，无论是在军事还是民用领域，都具有十分广阔的应用前景。无人机研究的第一步就是对其进行定位与导航。为解决室内定位的问题，各科研机构以及创业型公司等在室内定位方面开展了大量研究，旨在找到一套有效的室内定位解决方案。目前国内外研究的无人机定位主要包括：
第一种：基于GPS或北斗等的卫星定位***。但其应用在室外定位，因室内无法稳定接收到卫星信号，故不适用于室内定位。
第二种：基于WIFI的定位。其便利性强，但由于信号在传播中会收到折射、反射、非视距因素、信号死角及2.4GHz等高频段干扰，定位误差较大。
第三种：基于蓝牙的定位。其基于三角定位法，定位精准，但蓝牙模块本身为低功耗芯片，定位信号功率有效，易受干扰，不适合在大室内环境中使用。
第四种：UWB超宽带室内定位***。其采用超宽带脉冲信号，通过预设的传感器对信号标签进行追踪分析，多径分辨能力强，精度高，但该类定位***需要在室内布置用于定位的传感器，成本高，定位范围有限，可移植性差。
第五种：激光Lidar技术，由于采用激光扫描的办法，定位精度高，可靠性高，但是价格昂贵，64线3D扫描的激光雷达普遍在60万人民币左右，为前述四种方案的几十倍甚至上百倍价格，且设备本身质量重、体积大，需要较大的无人机才能搭载，不适合室内飞行。
综上所述，现有的室内定位技术在定位精度、成本、稳定性、可移植等方面还无法兼顾，造成室内定位技术发展缓慢。
发明内容
本发明提出了一种无人机室内定位***及方法，实现对无人机进行室内实时定位，且兼顾了高性价比。
本发明是采用以下的技术方案实现的：一种无人机室内定位***，包括激光雷达组、点云生成器、中央控制器、飞行驱动器、伺服电机和地面站PC机，激光雷达组安装在无人机上，并与点云生成器连接，点云生成器、中央控制器、飞行驱动器和伺服电机依次连接，中央控制器通过无线通信模块与地面站PC机连接。
优选地，激光雷达组包括激光雷达Ⅰ和激光雷达Ⅱ；激光雷达Ⅰ水平安装于无人机背部，在无人机平飞时，其扫描面与地平面平行；激光雷达Ⅱ垂直安装，其扫描面的法线与无人机的机头方向平行。
优选地，无线通信模块进行无线数据传输的频率为433MHz。
本发明还提供了一种无人机室内定位***的定位方法，包括下列步骤：
一：利用安装在无人机上的激光雷达组按设定采集频率实时采集扫描室内环境，并通过点云生成器生成3D点云图像，检测3D点云图像中的平面；
二：通过中央控制器实时计算各帧3D点云图像中的从各平面中预选出的预设数量的配准参考平面的法向量和重心；其中，将各配准参考平面中的一个设定为定位基准平面；
三：中央控制器实时根据当前帧3D点云图像与上一帧3D点云图像中各配准参考平面的法向量和重心计算所述激光雷达从拍摄上一帧3D点云图像时到拍摄当前帧3D点云图像时的旋转矩阵和平移向量；
四：中央控制器实时根据所述激光雷达从拍摄上一帧3D点云图像时到拍摄当前帧3D点云图像时的旋转矩阵计算所述激光雷达从拍摄上一帧3D点云图像时到拍摄当前帧3D点云图像时的姿态角度变化量；
五：中央控制器实时根据上一帧3D点云图像中的所述定位基准平面的法向量和重心及所述激光雷达从拍摄上一帧3D点云图像时到拍摄当前帧3D点云图像时的姿态角度变化量和平移向量计算在当前帧3D点云图像中要将所述激光雷达定位到所述定位基准平面的重心所需要的姿态角度变化量和平移向量；
六：中央控制器根据实时计算得出的在当前帧3D点云图像中要将所述激光雷达定位到所述定位基准平面的重心所需要的姿态角度变化量和平移向量控制无人机的伺服电机向定位基准平面的重心飞行；
七：当计算得出在当前帧3D点云图像中要将所述激光雷达定位到所述定位基准平面的重心所需要的平移向量小于预设的第一阈值时，停止控制所述无人机向所述定位基准平面的重心飞行，定位结束。
优选地，步骤一中检测3D点云图像中的平面包括以下步骤：
S101：将所述3D点云图像划分为若干点云单元；
S102：计算各点云单元的最小均方误差,同时，剔除符合预设剔除条件的点云单元；
S103：建立基于剩余各点云单元的最小均方误差的二叉堆排序，并选择其中最小均方误差最小的点云单元作为膨胀起始节点；
S104：从所述膨胀起始节点开始进行膨胀生长以产生所述3D点云图像中的各平面。
优选地，S102中符合预设剔除条件的点云单元包括至少如下的一种：
最小均方误差大于预设的第二阈值的点云单元；
数据有丢失的点云单元；
深度数据不连续的点云单元。
优选地，步骤三中配准参考平面的法向量和重心的计算方法如下：
提取各配准参考平面中的各点云单元进行主成分分析，并根据分析结果计算各配准参考平面的法向量和重心。
优选地，步骤三包括：
S301：根据每一配准参考平面在当前帧3D点云图像与上一帧3D点云图像中的法向量和重心分别计算所述旋转矩阵和平移向量；
S302：根据各配准参考平面的大小为根据每一配准参考平面在当前帧3D点云图像与上一帧3D点云图像中的法向量和重心计算出的所述旋转矩阵和平移向量设定相应的权重；
S303：根据计算出的各旋转矩阵和平移向量的权重对计算出的各旋转矩阵和各平移向量分别进行加权求和，并将得到的最终的旋转矩阵和最终的平移向量作为所述激光雷达从拍摄上一帧3D点云图像时到拍摄当前帧3D点云图像时的旋转矩阵和平移向量。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明所述的无人机室内定位***，通过单线激光发射的激光雷达Ⅰ和激光雷达Ⅱ扫描采集室内环境，通过点云生成器生成3D点云图像，通过3D点云图像找出各配准参考平面和定位基准平面，通过中央控制器不断计算各配准参考平面的法向量和中心以计算出3D点云图像中各姿态变化进而计算到达目标的姿态量和平移量来调整无人机的飞行，实现高精度准确定位，降低了成本、减轻了无人机的重量并减小了其体积，更经济实惠。
(2)本发明所述的无人机室内定位方法，通过安装在无人机上分别用于扫描水平面和垂直面的两个激光雷达实时采集室内3D点云图像并检测其中的平面，并利用配准参考平面的法向量和重心作为定位的依赖特征，相比依赖点的三维特征进行定位稳定性更高，可准确判断出无人机的位置信息；同时，本发明通过帧间各配准参考平面的法向量及重心实时计算帧间激光雷达的位置变化信息，可实时准确追踪无人机的位置变化情况，实现对无人机的精确飞行控制。
附图说明
图1单线激光发射的激光雷达扫描原理图。
图2配准参考平面和定位基准平面常用选取。
图3是定位***的原理框图。
图4是定位***的结构示意图。
图5是激光雷达Ⅰ和激光雷达Ⅱ的安装位置示意图，其中(a)为俯视图，(b)为主视图，(c)为右视图.
图中：1、激光雷达Ⅰ；2、激光雷达Ⅱ；3、点云生成器；4、中央控制器；5、飞行驱动器；6、伺服电机；7、地面站PC机；8、机身。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚、明白，下面结合附图和具体实例，对本发明提出的一种无人机室内定位方法进行进一步说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1：
本发明所述的一种无人机室内定位***，如图3至图5所示，包括激光雷达组、点云生成器3、中央控制器4、飞行驱动器5、四个伺服电机6和地面站PC机7，激光雷达组安装在无人机上，并与点云生成器3连接，点云生成器3、中央控制器4、飞行驱动器5和伺服电机6依次连接，中央控制器4通过无线通信模块与地面站PC机7连接，地面站PC机7用于实时监测；激光雷达组包括分别用于水平面扫描采集和垂直面扫描采集的激光雷达Ⅰ1和激光雷达Ⅱ2，激光雷达Ⅰ1和激光雷达Ⅱ2采用单线激光发射的激光雷达，只能对平面内360度的扫描，而非立体的3D扫描，体积小、成本低，进而使无人机的体积小、质量轻、成本低；激光雷达Ⅰ1水平安装于无人机机身8背部，在无人机平飞时，其扫描面与地平面平行；激光雷达Ⅱ2垂直安装，其扫描面的法线与无人机的机头方向平行，中央控制器4向飞行驱动器5发出控制命令以便飞行驱动器5驱动四个伺服电机6的运行来控制无人机的飞行，中央控制器4还将无人机的运行状态数据及定位数据通过无线通信模块传输给地面站PC机7，以便对无人机的实时监控，无线通信模块进行无线数据传输的频率为433MHz。
本发明通过激光雷达Ⅰ1和激光雷达Ⅱ2扫描采集室内环境，通过点云生成器3生成3D点云图像，通过3D点云图像找出各配准参考平面和定位基准平面，通过中央控制器4不断计算各配准参考平面的法向量和中心以计算出3D点云图像中各姿态变化进而计算到达目标的姿态量和平移量来调整无人机的飞行，实现高精度准确定位。
实施例2：
本发明还提供了一种无人机室内定位方法，包括如下步骤：
一：利用安装在无人机上的激光雷达按设定采集频率实时采集室内环境并通过与激光雷达连接的点云生成器3形成3D点云图像，并检测3D点云图像中的平面；激光雷达将采集扫描的各点成多个平面进而形成3D点云图像；
其中：检测3D点云图像中的平面包括以下步骤：
S101：将所述3D点云图像划分为若干点云单元；
S102：计算各点云单元的最小均方误差,同时，剔除符合预设剔除条件的点云单元；其中，符合预设剔除条件的点云单元至少为如下的一种、两种或三种，①最小均方误差大于预设的第二阈值的点云单元；②数据有丢失的点云单元；③深度数据不连续的点云单元。
S103：建立基于剩余各点云单元的最小均方误差的二叉堆排序，并选择其中最小均方误差最小的点云单元作为膨胀起始节点；
S104：从所述膨胀起始节点开始进行膨胀生长以产生所述3D点云图像中的各平面。
二：通过无人机上的中央控制器4实时计算各帧3D点云图像中的从各平面中预选出的预设数量的配准参考平面的法向量和重心；其中，将各配准参考平面中的一个设定为定位基准平面；一般将特征点较多的平面作为配准参考平面，如水平地面、墙面等；通常选取地平面作为定位基准平面，如图1所示，采用单线激光发射的激光雷达扫描室内时，图中M为水平地面，N为墙面，可选取M配准参考平面和定位基准平面，a、b分别为水平地面和墙面的法向量，图中的虚线为激光；如图2所示，当无人机从图2(a)飞行至图2(b)的状态时，图2中的M和G均可为配准参考平面，一般选取水平地面M作为定位基准平面；
三：通过无人机上的中央控制器4实时根据当前帧3D点云图像与上一帧3D点云图像中各配准参考平面的法向量和重心计算所述激光雷达从拍摄上一帧3D点云图像时到拍摄当前帧3D点云图像时的旋转矩阵和平移向量；
其中：配准参考平面的法向量和重心的计算方法为：提取各配准参考平面中的各点云单元进行主成分分析，并根据分析结果计算各配准参考平面的法向量和重心；
平移向量根据如下公式计算：
平移向量＝[X Y Z]-[x y z]；
其中：x、y和z为激光雷达扫描上一帧3D点云图像时的空间坐标，X、Y和Z为激光雷达扫描当前帧3D点云图像时的空间坐标；
四：实时根据所述激光雷达从拍摄上一帧3D点云图像时到拍摄当前帧3D点云图像时的旋转矩阵计算所述激光雷达从拍摄上一帧3D点云图像时到拍摄当前帧3D点云图像时的姿态角度变化量，即计算帧间姿态变化；
在x轴、y轴和z轴上的旋转矩阵与姿态角度变化量的关系为：
其中，θ为姿态角度变化量；
五：实时根据上一帧3D点云图像中的所述定位基准平面的法向量和重心及所述激光雷达从拍摄上一帧3D点云图像时到拍摄当前帧3D点云图像时的姿态角度变化量和平移向量计算在当前帧3D点云图像中要将所述激光雷达定位到所述定位基准平面的重心所需要的姿态角度变化量和平移向量，即五用于计算到达目标的姿态量和平移量；
六：根据实时计算得出的在当前帧3D点云图像中要将所述激光雷达定位到所述定位基准平面的重心所需要的姿态角度变化量和平移向量控制所述无人机向所述定位基准平面的重心飞行，即六用于调整无人机的飞行；
七：当计算得出在当前帧3D点云图像中要将所述激光雷达定位到所述定位基准平面的重心所需要的平移向量小于预设的第一阈值时，停止控制所述无人机向所述定位基准平面的重心飞行，定位结束。
作为优选方案，步骤三具体包括：
S301：根据每一配准参考平面在当前帧3D点云图像与上一帧3D点云图像中的法向量和重心分别计算所述旋转矩阵和平移向量；
S302：根据各配准参考平面的大小为根据每一配准参考平面在当前帧3D点云图像与上一帧3D点云图像中的法向量和重心计算出的所述旋转矩阵和平移向量设定相应的权重；配准参考平面越大，根据其在当前帧3D点云图像与上一帧3D点云图像中的法向量和重心计算出的旋转矩阵和平移向量的权重越高；
S303：根据计算出的各旋转矩阵和平移向量的权重对计算出的各旋转矩阵和各平移向量分别进行加权求和，并将得到的最终的旋转矩阵和最终的平移向量作为所述激光雷达从拍摄上一帧3D点云图像时到拍摄当前帧3D点云图像时的旋转矩阵和平移向量。

Claims (8)

1.一种无人机室内定位***，其特征在于：包括激光雷达组、点云生成器(3)、中央控制器(4)、飞行驱动器(5)、伺服电机(6)和地面站PC机(7)，激光雷达组安装在无人机上，并与点云生成器(3)连接，点云生成器(3)、中央控制器(4)、飞行驱动器(5)和伺服电机(6)依次连接，中央控制器(4)通过无线通信模块与地面站PC机(7)连接。
2.根据权利要求1所述的一种无人机室内定位***，其特征在于：激光雷达组包括激光雷达Ⅰ(1)和激光雷达Ⅱ(2)；激光雷达Ⅰ(1)水平安装于无人机背部，在无人机平飞时，其扫描面与地平面平行；激光雷达Ⅱ(2)垂直安装，其扫描面的法线与无人机的机头方向平行。
3.根据权利要求2所述的一种无人机室内定位***，其特征在于：无线通信模块进行无线数据传输的频率为433MHz。
4.如权利要求1～3任意一项所述的一种无人机室内定位***的定位方法，其特征在于：包括下列步骤：
一：利用安装在无人机上的激光雷达组按设定采集频率实时采集扫描室内环境，并通过点云生成器(3)生成3D点云图像，检测3D点云图像中的平面；
二：通过中央控制器(4)实时计算各帧3D点云图像中的从各平面中预选出的预设数量的配准参考平面的法向量和重心；其中，将各配准参考平面中的一个设定为定位基准平面；
三：中央控制器(4)实时根据当前帧3D点云图像与上一帧3D点云图像中各配准参考平面的法向量和重心计算所述激光雷达从拍摄上一帧3D点云图像时到拍摄当前帧3D点云图像时的旋转矩阵和平移向量；
四：中央控制器(4)实时根据所述激光雷达从拍摄上一帧3D点云图像时到拍摄当前帧3D点云图像时的旋转矩阵计算所述激光雷达从拍摄上一帧3D点云图像时到拍摄当前帧3D点云图像时的姿态角度变化量；
五：中央控制器(4)实时根据上一帧3D点云图像中的所述定位基准平面的法向量和重心及所述激光雷达从拍摄上一帧3D点云图像时到拍摄当前帧3D点云图像时的姿态角度变化量和平移向量计算在当前帧3D点云图像中要将所述激光雷达定位到所述定位基准平面的重心所需要的姿态角度变化量和平移向量；
六：中央控制器(4)根据实时计算得出的在当前帧3D点云图像中要将所述激光雷达定位到所述定位基准平面的重心所需要的姿态角度变化量和平移向量控制无人机的伺服电机(6)向定位基准平面的重心飞行；
七：当计算得出在当前帧3D点云图像中要将所述激光雷达定位到所述定位基准平面的重心所需要的平移向量小于预设的第一阈值时，停止控制所述无人机向所述定位基准平面的重心飞行，定位结束。
5.根据权利要求4所述的一种无人机室内定位方法，其特征在于：步骤一中检测3D点云图像中的平面包括以下步骤：
S101：将所述3D点云图像划分为若干点云单元；
S102：计算各点云单元的最小均方误差,同时，剔除符合预设剔除条件的点云单元；
S103：建立基于剩余各点云单元的最小均方误差的二叉堆排序，并选择其中最小均方误差最小的点云单元作为膨胀起始节点；
S104：从所述膨胀起始节点开始进行膨胀生长以产生所述3D点云图像中的各平面。
6.根据权利要求5所述的一种无人机室内定位方法，其特征在于：S102中符合预设剔除条件的点云单元包括至少如下的一种：
最小均方误差大于预设的第二阈值的点云单元；
数据有丢失的点云单元；
深度数据不连续的点云单元。
7.根据权利要求4所述的一种无人机室内定位方法，其特征在于：步骤三中配准参考平面的法向量和重心的计算方法如下：
提取各配准参考平面中的各点云单元进行主成分分析，并根据分析结果计算各配准参考平面的法向量和重心。
8.根据权利要求7所述的一种无人机室内定位方法，其特征在于：步骤三包括：
S301：根据每一配准参考平面在当前帧3D点云图像与上一帧3D点云图像中的法向量和重心分别计算所述旋转矩阵和平移向量；
S302：根据各配准参考平面的大小为根据每一配准参考平面在当前帧3D点云图像与上一帧3D点云图像中的法向量和重心计算出的所述旋转矩阵和平移向量设定相应的权重；
S303：根据计算出的各旋转矩阵和平移向量的权重对计算出的各旋转矩阵和各平移向量分别进行加权求和，并将得到的最终的旋转矩阵和最终的平移向量作为所述激光雷达从拍摄上一帧3D点云图像时到拍摄当前帧3D点云图像时的旋转矩阵和平移向量。
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