微小型四旋翼飛行機器人位置預估系統(tǒng)的研究.pdf

1、近幾年來，微小型四旋翼飛行機器人引起了國際上控制領域、機器人領域以及航空航天領域越來越多研究者的關注。其中，微小型四旋翼飛行機器人的定位方法占非常重要的比重。目前，已知的室內(nèi)位置預估系統(tǒng)多是采用視覺傳感器或者激光傳感器作為首選的傳感器。雖然激光傳感器可以獲得高精度的距離信息，并且噪聲很小，但是掃描匹配的方法在缺乏幾何特征的環(huán)境中很容易出現(xiàn)錯誤，特別是像走廊、大廳等地方。而利用攝像機采集圖像的方法，雖然可以獲得環(huán)境的色彩和紋理特征，并且在

2、連續(xù)圖像中可以找到視覺特征點對，但是研究者不得不解決環(huán)境中只有少數(shù)或者沒有視覺特征的情況和考慮如何恢復未知的尺度因子。
　　針對這一問題，本文采用飛行機器人機載傳感器系統(tǒng)，選擇基于多傳感器信息融合的方法實現(xiàn)微小型四旋翼飛行機器人在室內(nèi)等無GPS區(qū)域的飛行控制與自主定位，為微小型四旋翼飛行機器人的實用化奠定了技術基礎。本文提出了激光增強型視覺位置預估算法。該算法可以很好的克服上面所提到的基于單個傳感器的位置預估系統(tǒng)的缺點，從而提高了

3、定位的精度和系統(tǒng)的穩(wěn)定性，具體如下:
　　首先，給出了線性攝像機模型，說明了像素坐標系與世界坐標系之間的關系。其次，介紹了傳感器的參數(shù)標定，主要分為兩大部分，一是攝像機的內(nèi)參標定，利用張正友的內(nèi)參標定原理，可以很容易得到內(nèi)參矩陣;二是攝像機與激光傳感器之間的外參標定，在內(nèi)參標定結(jié)果已知的情況下，可以很容易得到外參標定結(jié)果，確立兩者的相對位置關系，融合激光數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)，為下面的算法做了準備工作。
　　接下來，本文給出了算法的