基于激光雷达的多旋翼无人机室内定位与避障研究

34 | 电子制作 2018年8月

超声波模块和距离报警模块，其中光流传感器及激光雷达装置，负责主要的定位和探测障碍物的功能。而超声波模块作为辅助，通过使用超声波代替激光，弥补在某些特定环境下激光失能时作为替代设备。

图1 控制集成电路板图

激光雷达如图2所示,使用360度全平面扫描型雷达，

扫描频率10Hz，采样频率8000次/秒，高达18米的探测距离，足以应付一般室内定位的要求。

图2 激光雷达探测

激光雷达系统使用经典的三角测距算法来计算环境距

离如图3所示,距离d=s·f/x/tan(beta)。

2 组合导航

在提升导航系统的冗余度和精度方面，组合导航具有明

显的优势，依托传感器提供的互补信息来完成这一过程。针对任何一种组合导航系统，无论是采用的何种配置(惯性导

航、卫星导航、雷达、摄像机、多普勒测速仪、高度计等传基础。

图3 经典的三角测距算法

事实上，在组合导航系统需求的引导下，组合导航的EKF

应运而生。在近几十年的发展中，非线性滤波在该行业取得了众人瞩目的成绩，更加领先的非线性滤波器在组合导航系统的信息融合策略中也逐步渗透其中，成为发展的趋势。

依据含噪声的观测量，通过在线估计方法计算出系统的

隐含状态，是滤波的最终目的。经过半个世界的快速发展，工程界和统计学界将非线性滤波作为重要的研究课题一直在继续。基于局部线性化(一阶 Taylor 级数展开)的EKF 是当前应用最广的方法。目前，众多的学科和工程领域都已离不开EKF 技术，获得了人们的高度青睐。虽然具有众多的应用优势，但是EKF 的收敛性在目前看来缺少可操作的理论证明。为了更好的克服EKF 的该弱点， Uhlmann 和Julier 共同指出，“对概率分布进行近似要比对非线性函数进行近似容易的多”，并针对该问题提出了更深入的研究结论即 Unscented 卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter，UKF)。基于随机服从高斯分布的前提下，排除针对系统模型的假设，即EKF 不要求系统的近似线性。UKF 不需要计算 Jacobian 导数矩阵，甚至可以应用于不连续统。 UKF 的变形也可以在一定程度上放松高斯分布的假设。可

以证明:UKF 的理论估计精度优于 EKF。

本方案使用中值滤波的算法对激光扫描仪数据进行处

智能应用

理，提取线段特征构建局部地图。匹配局部地图和全局地图

中的角点，将匹配角点的数据点作为对应点进行参数变换

求解，利用加权LSETP算法解算出多旋翼无人机的位姿信

息。然后采用扩展卡尔曼滤波算法融合激光扫描仪位姿估计

和IMU数据实现了多旋翼无人机室内精确定位，在多旋翼

无人机定位的基础上更新全局地图。

3 试验及结果

我们先后进行了软件仿真实验和实际环境的飞行试验。

仿真环境我们使用基于DJI的assitant桌面软件，将飞控

通过usb口直接连接到电脑，打开模拟器软件，设定初始

位置，即可模拟无人机的飞行。在模拟飞行的过程中，我们

在实际环境中使用障碍物靠近激光雷达本体，用来模拟飞机靠近障碍物的情况，在这种情况下，观察飞机在模拟器中做出的反应，即规避动作，是否符合预期。通过与实物激光雷达的不同互动，来检测我们的算法是否达到设计要求。然后我们进行了实际飞行。测试环境为一个10×10米较为规整的房间。房间内放有少量桌椅，飞机从空旷的中心位置起飞，在房间内自有飞行，并能自主作出躲避动作防止撞向障碍物。飞行结束后，让无人机在原起飞点降落，通过测量降落位置与起飞位置的偏差，我们能计算出无人机的室内定位精度如图4所示。

4 结论

通过搭载激光雷达，并选择合适的数据处理和导航算法，多旋翼无人机实现了室内环境下厘米级的定位，并在复杂室内环境实现了飞向目标点的任务规划。 图4 测量降落、起飞位置与定位精度

图像传感器具有较高的信息量，因此惯性/图像传感器信息合理高效融合的组合导航是自主导航系统发展的总趋势，它将具有高自主性、高精度、高可靠性、高动态性、高抗干扰性和隐身性，并能根 据各个战术阶段、任务目标、威胁环境、各导航传感器的可获得程度，动态、智能地选择最好的图像传感器信息源，提供一个容错的融合导航信息来满足航行任务的要求。

参考文献

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可能性；其九，企业要科学合理的设置机房，既要防止因过度振动对机房产生影响，又要防止电磁对机房形成干扰。

6 结语

综上所述，当前我国计算机电子信息工程技术发展速度是较快的，但是其在技术的发展和应用上是相当落后的，与欧美发达国家存在非常大的差距。目前，我国相关计算机行业要注意的问题是在社会不同领域中应用计算机电子信息工程技术，对其进行不断的完善。同时，加强计算机电子信息工程技术的安全管理，保证信息的安全性，从而为人们的生产和生活提供优质服务。参考文献

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