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基于視覺(jué)伺服的小型四旋翼無(wú)人機(jī)自主飛行控制研究進(jìn)展
2017-6-16  來(lái)源：裝甲兵工程學(xué)院控制工程系  作者：呂強(qiáng)，馬建業(yè)，王國(guó)勝，林輝燦，梁冰

      摘要：在GPS信號(hào)較弱甚至失效的環(huán)境下，視覺(jué)伺服能夠通過(guò)視覺(jué)信息控制自主飛行，因此近年來(lái)視覺(jué)伺服在自主飛行控制領(lǐng)域受到廣泛關(guān)注。根據(jù)獲取的圖像信息不同，可將視覺(jué)伺服分為基于位置的視覺(jué)伺服和基于圖像的視覺(jué)伺服。與基于圖像的視覺(jué)伺服相比，基于位置的視覺(jué)伺服位姿估計(jì)穩(wěn)定，可直觀地在直角坐標(biāo)空間定義機(jī)器人運(yùn)動(dòng)，符合機(jī)器人工作方式，且控制器設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單，但控制精度受攝像機(jī)和機(jī)器人標(biāo)定精度的影響，且計(jì)算量較大。對(duì)于小型四旋翼無(wú)人機(jī)自主飛行控制的應(yīng)用研究中，視覺(jué)伺服的實(shí)時(shí)性、精確性和魯棒性尚待提高，且小型四旋翼無(wú)人機(jī)的智能化不高，在室內(nèi)室外模式轉(zhuǎn)換及室內(nèi)協(xié)同控制方面還有廣闊的發(fā)展空間。

      關(guān)鍵詞 視覺(jué)伺服；自主飛行控制；小型四旋翼無(wú)人機(jī)

      無(wú)人機(jī)正快速成為一種無(wú)處不在的現(xiàn)代工具，它在搜索、救援、監(jiān)視、航拍、遠(yuǎn)程遙感等領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用[1-5]，更被應(yīng)用于電線檢修[6]和農(nóng)業(yè)感知[7]等特殊領(lǐng)域。與有人駕駛的飛行器和固定翼無(wú)人機(jī)相比，小型四旋翼無(wú)人機(jī)由于體型小、可垂直起降、機(jī)動(dòng)靈敏等特點(diǎn)，使針對(duì)狹窄空間的搜索成為可能，并且在室內(nèi)進(jìn)行飛行測(cè)試更加方便；此外其以電池替代燃料驅(qū)動(dòng)，即使發(fā)生碰撞也不會(huì)對(duì)人類(lèi)造成嚴(yán)重威脅，安全性得到大幅提升。近年來(lái)，小型四旋翼無(wú)人機(jī)因體型小、造價(jià)低、易操作、易維護(hù)和適用于嚴(yán)峻環(huán)境等特點(diǎn)，已逐步成為無(wú)人機(jī)研究的熱點(diǎn)。目前，室外自主飛行器普遍采用 GPS 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)定位，然而 GPS 信號(hào)強(qiáng)弱問(wèn)題大大影響定位精度，尤其是在室內(nèi)、森林、洞穴以及建筑物繁多的城市等GPS較弱甚至失效的環(huán)境中，需要一個(gè)可靠的方法來(lái)控制飛行器自主飛行[8]，因此視覺(jué)伺服受到了研究人員的青睞。在機(jī)載處理信息的情況下，視覺(jué)伺服可以被應(yīng)用到獨(dú)立且GPS失效的環(huán)境中，視覺(jué)伺服通過(guò)攝像頭獲取視覺(jué)信息控制飛行器運(yùn)動(dòng)，攝像頭不僅具有輕便、低損耗等特性，而且能夠提供位置及速度信息的高分辨率數(shù)據(jù)；另外，GPS的精確度只能達(dá)到米級(jí)，而視覺(jué)算法在室內(nèi)小環(huán)境下能將目標(biāo)定位上升到厘米級(jí)精度[9-10]，這也使得旋翼型無(wú)人機(jī)能夠執(zhí)行更精準(zhǔn)的任務(wù)。視覺(jué)伺服已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到了避障、測(cè)距、懸停以及同時(shí)定位與地圖構(gòu)建（SLAM）等任務(wù)中[11-15]。

      1.視覺(jué)伺服

      視覺(jué)伺服指的是利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)信息控制機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)，依賴(lài)于圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和控制理論等技術(shù)。所有基于視覺(jué)伺服的方案，目的都是減小誤差e(t)[16]。誤差e(t)可表示為



上述為大多數(shù)視覺(jué)伺服的基本概念[16]。對(duì)于視覺(jué)伺服的分類(lèi)，可以理解為不同的視覺(jué)伺服方法從圖像中獲取的信息不同[16]。事實(shí)上，在PBVS中，視覺(jué)傳感器被認(rèn)為是三維傳感器，因?yàn)槠淅靡曈X(jué)算法構(gòu)建三維空間，獲取深度信息，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)位置估計(jì)。但是控制定律是在笛卡兒空間中定義的，這使得攝像頭在笛卡兒空間能夠跟蹤最優(yōu)軌跡，而在圖像空間則不能跟蹤最優(yōu)軌跡，所以當(dāng)僅有一張圖像時(shí)，即使在圖像測(cè)量中很小的錯(cuò)誤都會(huì)導(dǎo)致位姿出現(xiàn)誤差，這嚴(yán)重地影響了系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。在多旋翼飛行器應(yīng)用中PBVS的基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。


      另一方面，在IBVS中，視覺(jué)傳感器被認(rèn)為是二維傳感器，因?yàn)槠渲苯訌膱D像空間中提取特征，當(dāng)采用單目攝像頭時(shí)，這顯得更加逼真，而且使得IBVS對(duì)于校準(zhǔn)和圖像噪音引起的誤差表現(xiàn)出顯著的魯棒性。然而IBVS并不是沒(méi)有缺點(diǎn)，當(dāng)移位過(guò)大，攝像頭會(huì)達(dá)到局部最小值或跳過(guò)交互矩陣的奇點(diǎn)，從而不可預(yù)知攝像頭的運(yùn)動(dòng)。在多旋翼飛行器應(yīng)用中 IBVS的基本結(jié)構(gòu)如圖2所示。


      2.視覺(jué)伺服在自主飛行控制中的應(yīng)用

      視覺(jué)伺服在小型四旋翼無(wú)人機(jī)自主飛行控制方面得到了廣泛研究，主要是 PBVS 和 IBVS，雖然取得了一定成果，但是兩種視覺(jué)伺服方案都存在各自的缺點(diǎn)，還有很大的研究和發(fā)展空間。下面從PBVS和IBVS兩方面闡述近5年來(lái)視覺(jué)伺服在小型四旋翼自主飛行控制方面的主要研究進(jìn)展。 PBVS和IBVS的主要優(yōu)缺點(diǎn)如表1所示。

表1 PBVS及IBVS的特點(diǎn)


      2.1 基于位置的視覺(jué)伺服

      2011年，Li等[17]設(shè)計(jì)了一種多機(jī)器人地空系統(tǒng)，采用Asc Tec四旋翼機(jī)載處理視覺(jué)信息，通過(guò)單目攝像頭、慣性測(cè)量單元（IMU）、飛行計(jì)算機(jī)等機(jī)載資源和多傳感器融合（MSF）、光流、紅外標(biāo)記等方法，獲得了精準(zhǔn)的位姿估計(jì)和運(yùn)動(dòng)估計(jì)。為了實(shí)現(xiàn)四旋翼在地面機(jī)器人上平穩(wěn)起飛、穩(wěn)定跟蹤和安全降落，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的滑?？刂破?；還設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)同步和時(shí)間延遲補(bǔ)償，以提高系統(tǒng)性能。利用標(biāo)記物輔助四旋翼進(jìn)行位置估計(jì)的研究很多，Carrillo 等[18]采用標(biāo)記物方法進(jìn)行位置估計(jì)，提出一種基于視覺(jué)的位置控制方法，提高了四旋翼無(wú)人機(jī)飛行的自主性。計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法主要包括降落標(biāo)記點(diǎn)檢測(cè)算法與跟蹤算法，通過(guò)已校準(zhǔn)的機(jī)載單目攝像頭估計(jì)四旋翼相對(duì)于降落板的位置和線性速度，其中線性速度是通過(guò)光流法估計(jì)的。為了體現(xiàn)視覺(jué)算法的性能，采用基于 PD 控制器的簡(jiǎn)易控制策略控制高度和偏航角，采用基本的全狀態(tài)反饋控制器控制俯仰和橫滾角。除此之外，Romero等[19]也采用特殊標(biāo)記物輔助計(jì)算機(jī)視覺(jué)來(lái)解決四旋翼的穩(wěn)定性和局部定位問(wèn)題。將 IMU 獲得的姿態(tài)數(shù)據(jù)和單個(gè)攝像頭組成的視覺(jué)系統(tǒng)獲得的視覺(jué)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，用來(lái)估計(jì)四旋翼的方向和位置。視覺(jué)系統(tǒng)估計(jì)四旋翼的位置、偏航角和平移速度的同時(shí)，IMU以更高的速率控制俯仰和橫滾角。其中用于位置估計(jì)的技術(shù)結(jié)合了用于相機(jī)標(biāo)定的齊次變換法和用于位置估計(jì)的平面位姿法，而且基于光流法的導(dǎo)航系統(tǒng)被用來(lái)估計(jì)四旋翼的平移速度。

      雖然利用標(biāo)記物容易實(shí)現(xiàn)位置估計(jì)，但其具有局限性，例如LED紅外標(biāo)記容易受到光線影響，在強(qiáng)光照環(huán)境下基本不能應(yīng)用；標(biāo)記物只能借助地面機(jī)器人才能移動(dòng)，而且在不平坦路面影響巨大；標(biāo)記物易與周?chē)h(huán)境混淆且易被外界環(huán)境損壞等。

      視覺(jué)里程計(jì)[20-21]和視覺(jué)SLAM[22-23]在未知環(huán)境中進(jìn)行定位及位姿估計(jì)，盡管與控制沒(méi)有直接關(guān)系，但也是基于視覺(jué)信表1 PBVS及IBVS的特點(diǎn)Table 1 Advantages and disadvantages of PBVS and IBVS特點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)PBVS可以直觀地在直角坐標(biāo)空間定義目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)，符合現(xiàn)有機(jī)器人的工作方式控制精度很大程度上依賴(lài)于位姿估計(jì)精度，而位姿估計(jì)精度依賴(lài)于攝像機(jī)和機(jī)器人的標(biāo)定精度等；此外計(jì)算量較大IBVS無(wú)需三維空間定位、對(duì)攝像機(jī)和機(jī)器人標(biāo)定不敏感；計(jì)算量較小伺服控制器復(fù)雜且缺乏適應(yīng)性；需要額外的傳感器獲取深度信息；移位過(guò)大會(huì)導(dǎo)致不可預(yù)知攝像頭運(yùn)動(dòng)圖1 PBVS的基本結(jié)構(gòu)Fig. 1 Basic structureof PBVS圖2 IBVS的基本結(jié)構(gòu)Fig. 2 Basic structure of IBVS69息的，并將獲取的位姿估計(jì)作為控制器的輸入來(lái)控制其輸出，以控制并穩(wěn)定四旋翼飛行，所以歸類(lèi)于PBVS。Blosh 等[24]第一個(gè)提出將視覺(jué) SLAM 用于四旋翼，然而只是通過(guò) USB 線傳輸圖像實(shí)現(xiàn)地面站數(shù)據(jù)處理。這一工作基于 Asc Tec 公司的 Hummingbird 四旋翼平臺(tái)進(jìn)行研究，通過(guò)視覺(jué)SLAM算法跟蹤攝像頭位姿，同時(shí)構(gòu)建周?chē)h(huán)境地圖，以位姿估計(jì)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了 LQG/LTR 控制器來(lái)穩(wěn)定四旋翼，使四旋翼能夠?qū)崿F(xiàn)起降、懸停和設(shè)置點(diǎn)跟蹤。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，四旋翼懸停時(shí)位置均方值誤差在5 cm以?xún)?nèi)，而且可以按照緊湊的設(shè)置點(diǎn)飛行。隨后 Achtelik 等[25]對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，通過(guò)采用同樣來(lái)自 Asc Tec 公司的機(jī)載計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)了機(jī)載數(shù)據(jù)處理。為解決視覺(jué)相對(duì)于四旋翼高靈敏性更新頻率低的問(wèn)題，將視覺(jué)數(shù)據(jù)與IMU數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，同時(shí)添加壓力傳感器來(lái)估計(jì)視覺(jué)位姿測(cè)量的絕對(duì)尺度。這個(gè)系統(tǒng)第一個(gè)將機(jī)器人操作系統(tǒng)（ROS）[26]準(zhǔn)則用于機(jī)器人控制，并且第一個(gè)將通用計(jì)算機(jī)用于機(jī)載計(jì)算機(jī)視覺(jué)。

      Park等[27]提出一種用于小型四旋翼無(wú)人機(jī)的基于視覺(jué)的SLAM 系統(tǒng)。采用基于 Kanade-Lucas-Tomasi 的定位與跟蹤方法進(jìn)行實(shí)時(shí)定位，同時(shí)采用地面站處理方法進(jìn)行基于特征轉(zhuǎn)換尺度不變的地圖構(gòu)建和更精確的定位。他們也提出一種基于單目視覺(jué)的三維地圖構(gòu)建方法，這個(gè)方法首先從圖像中提取直線信息并且在三維空間進(jìn)行方程式計(jì)算，然后通過(guò)線信息構(gòu)建平面信息。

      Faessier等[28]設(shè)計(jì)了一種基于視覺(jué)的四旋翼無(wú)人機(jī)，不僅可以按指定路徑自主飛行，而且能夠獲取實(shí)況的稠密的三維地圖。他們運(yùn)用半直接視覺(jué)里程計(jì)（SVO）算法估計(jì)飛行器運(yùn)動(dòng)，同時(shí)對(duì)探索到的環(huán)境進(jìn)行地圖擴(kuò)展。為增強(qiáng)四旋翼的穩(wěn)定性并提高地圖精度，采用MSF算法將通過(guò)SVO算法獲得的視覺(jué)信息與從飛控板 Pixhawk 獲得的 IMU 信息融合，然后通過(guò)級(jí)聯(lián)控制器控制四旋翼穩(wěn)定飛行，級(jí)聯(lián)控制器包括運(yùn)行在Odroid上的高級(jí)控制器（位置控制器和姿態(tài)控制器）和運(yùn)行在飛控板Pixhawk上的低級(jí)控制器（速度控制器）。

      Huang 等[29]設(shè)計(jì)了一種基于單目視覺(jué)的自主導(dǎo)航系統(tǒng)，應(yīng)用于 Parrot AR.Drone 飛行器。該系統(tǒng)將通過(guò)無(wú)線攝像頭獲取的視頻流傳輸給地面站計(jì)算機(jī)，在地面站上運(yùn)行視覺(jué)SLAM算法處理數(shù)據(jù)進(jìn)行位姿估計(jì)。為解決收到的視頻中運(yùn)動(dòng)模糊和幀丟失問(wèn)題，改進(jìn)了視覺(jué) SLAM 算法中的特征跟蹤方法和重新定位模塊，增強(qiáng)了魯棒性。同時(shí)為獲得更精準(zhǔn)的三維位置與速度，融合了視覺(jué) SLAM 和機(jī)載傳感器獲取的數(shù)據(jù)，并且設(shè)計(jì)了一種擴(kuò)展卡爾曼濾波器用于傳感器數(shù)據(jù)融合，矯正了局部漂移誤差并且解決了比例模糊問(wèn)題。

      目前 PBVS 方法得到了廣泛的研究，尤其是視覺(jué) SLAM，近幾年提出了很多 SLAM 算法，主要包括 RGBD-SLAM[30]、LSD-SLAM[31]和 ORB-SLAM[32]等。雖然視覺(jué) SLAM 算法發(fā)展迅速，但現(xiàn)階段僅依靠視覺(jué)數(shù)據(jù)不足以穩(wěn)定控制四旋翼，還需要融合其他傳感器數(shù)據(jù)，主要是由于視覺(jué) SLAM 在特征不明顯的環(huán)境中魯棒性不強(qiáng)，且運(yùn)算量大，對(duì)所需處理器性能要求高，而目前機(jī)載處理器的性能一般，運(yùn)動(dòng)過(guò)快會(huì)導(dǎo)致檢測(cè)不到特征點(diǎn)，從而丟失位置。

      2.2 基于圖像的視覺(jué)伺服

      Bills等[33]采用Parrot AR.Drone四旋翼飛行器自帶的朝前和朝下的攝像頭在未知的走廊、樓梯和周?chē)锹洵h(huán)境下實(shí)現(xiàn)視覺(jué)導(dǎo)航。采用分類(lèi)算法選擇環(huán)境類(lèi)型，然后通過(guò)視覺(jué)算法估計(jì)飛行方向。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了這種視覺(jué)算法的穩(wěn)定性，但是所有的處理都是在地面站完成的，圖像和控制命令通過(guò)Wi Fi 傳輸，而且四周距離和高度通過(guò)聲納探測(cè)得到，所以該視覺(jué)算法的作用只是對(duì)環(huán)境的選擇和對(duì)飛行方向的判定。

      IBVS在無(wú)人機(jī)垂直起降問(wèn)題上得到了廣泛研究。Henry等[34]提出一種基于視覺(jué)伺服和速率陀螺儀測(cè)量的穩(wěn)定反饋定律，用于無(wú)人飛行器的垂直起降飛行控制。通過(guò)視覺(jué)對(duì)平面目標(biāo)進(jìn)行測(cè)量，給定目標(biāo)與飛行器參考位姿的距離，只需此距離高于下限，不需要目標(biāo)任何幾何信息，穩(wěn)定反饋定律就能成立，并且可以應(yīng)用到未知環(huán)境中無(wú)人飛行器的控制。此外其采用增益調(diào)諧策略，使得在大范圍操作下表現(xiàn)良好。針對(duì)垂直起降這一問(wèn)題，Lee等[35]提出一種基于視覺(jué)控制的無(wú)人機(jī)垂直起降算法，采用IBVS在二維圖像空間跟蹤平臺(tái)，并且生成速度指令，作為自適應(yīng)滑膜控制器的輸入。與其他基于視覺(jué)的算法相比，重構(gòu)一個(gè)完整的三維表示的目標(biāo)需要精準(zhǔn)的深度估計(jì)，而IBVS由于對(duì)深度估計(jì)不敏感，允許通過(guò)快速的方法來(lái)獲得深度估計(jì)，為提高滑膜控制器的跟蹤速度，要對(duì)地面效應(yīng)做自適應(yīng)補(bǔ)償，最終通過(guò)IBVS算法與自適應(yīng)滑膜控制器的集成實(shí)現(xiàn)跟蹤和降落。但是該方法不是機(jī)載處理數(shù)據(jù)，而是通過(guò)無(wú)線與地面站計(jì)算機(jī)連接傳輸數(shù)據(jù)和發(fā)送命令，因此延遲問(wèn)題突出。Podhradsky[36]在硬件上設(shè)計(jì)了一種新穎的自動(dòng)駕駛儀，應(yīng)用于 IBVS，并且在降落方案中運(yùn)用了光流算法，由于光流算法直接從二維圖像中提取信息，因此屬于IBVS。通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)光流算法在高度小于1 m時(shí)，計(jì)算準(zhǔn)確，能夠定位到延伸焦點(diǎn)；但當(dāng)高度大于1 m時(shí)，光流算法就變得模糊不清并且出現(xiàn)錯(cuò)誤，主要原因是高度增加很難追蹤到像素的運(yùn)動(dòng)。由于分?jǐn)?shù)階增強(qiáng)在邊緣檢測(cè)算法中的應(yīng)用能夠提高目標(biāo)檢測(cè)的精度，因此下一步研究中可以把分?jǐn)?shù)階微積分用到光流中，以降低光流計(jì)算的誤差。不同于固定位置降落，Lippiello 等[37]對(duì)于垂直起降無(wú)人機(jī)在驅(qū)動(dòng)降落平臺(tái)上的協(xié)同降落問(wèn)題，提出一種IBVS控制方法。協(xié)同降落采用無(wú)人機(jī)的機(jī)載攝像頭和IMU數(shù)據(jù)，以及采用移動(dòng)機(jī)械手的里程計(jì)數(shù)據(jù)，并且將系統(tǒng)任務(wù)層呈現(xiàn)的冗余、移動(dòng)機(jī)械手固有的冗余和無(wú)人機(jī)的欠驅(qū)動(dòng)都明確地編址到所提出的控制方法中。當(dāng)無(wú)人機(jī)離降落平臺(tái)較遠(yuǎn)時(shí)，會(huì)出現(xiàn)大幅度運(yùn)動(dòng)，這時(shí)機(jī)械臂的靈活性就得到了應(yīng)用，以確保實(shí)現(xiàn)安全且精確的銜接。通過(guò)模擬大量實(shí)驗(yàn)案例，證明了該方法的有效性，但是該方法還只是停留在仿真階段，運(yùn)用到實(shí)際中可能由于環(huán)境等影響會(huì)出現(xiàn)新的問(wèn)題。

      在跟蹤問(wèn)題上，IBVS也有涉獵。Singh等[38]提出一種圖像檢測(cè)與跟蹤算法。這種算法致力于采用機(jī)載攝像頭從實(shí)時(shí)流視頻中檢測(cè)移動(dòng)或靜止的物體，采用基于Viola-jones 算法和斑點(diǎn)分析的IBVS，其中IBVS 用來(lái)定位，Viola-jones 算法及均值漂移跟蹤用來(lái)檢測(cè)物體。這項(xiàng)研究主要是為了探究視覺(jué)伺服技術(shù)在無(wú)人機(jī)應(yīng)用中的潛力。在實(shí)際應(yīng)用上，Sa等[39]采用IBVS 和部分自主技術(shù)設(shè)計(jì)了一種基于垂直起降平臺(tái)的相對(duì)桿狀物導(dǎo)航系統(tǒng)。該研究的目的是對(duì)垂直建筑物進(jìn)行空中檢測(cè)（例如電線桿），相對(duì)桿狀物導(dǎo)航提高了系統(tǒng)的自主性并且為部分自主提供了便利，只需設(shè)置高度及偏航速率，系統(tǒng)可自調(diào)整四旋翼與桿狀建筑物的距離、距地高度和攝像頭的姿態(tài)。IBVS 僅被用來(lái)跟蹤兩條垂直線（桿狀建筑物邊緣），以穩(wěn)定四旋翼相對(duì)桿狀建筑物的姿態(tài)。通過(guò)基于精準(zhǔn)地面真實(shí)數(shù)據(jù)的室內(nèi)外測(cè)試評(píng)估，證明此系統(tǒng)能夠使四旋翼相對(duì)桿狀建筑物懸停并環(huán)繞航行，誤差在20 cm內(nèi)，使用者可以輕易執(zhí)行此任務(wù)。同樣在跟蹤線性結(jié)構(gòu)方面，Araar等[40]為了達(dá)到對(duì)線性結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施的視覺(jué)跟蹤目的，提出并比較了兩種基于霍夫參數(shù)的控制方案，第一種方案是 PPBVS（基于部分位姿的視覺(jué)伺服）方案，與 PBVS 有相同的優(yōu)點(diǎn)，且不需要完整的 3D 位姿估計(jì)；第二種方案是基于最優(yōu)線性二次控制（LQR）算法的IBVS方案。通過(guò)仿真對(duì)兩種方案進(jìn)行比較，結(jié)果表明PPBVS方案在快速性方面表現(xiàn)更加優(yōu)秀，這主要是由于Hough參數(shù)與三維姿態(tài)之間存在線性假設(shè)關(guān)系，而在IBVS 方案中，尤其在過(guò)渡階段沒(méi)有這一關(guān)系。此外，PPBVS 控制器設(shè)計(jì)也比IBVS簡(jiǎn)單，因?yàn)樗恍枰迷诘芽▋喝S空間下設(shè)計(jì)的位置控制器。不僅如此，而且PPBVS方案中高度和橫向位置控制器的設(shè)計(jì)獨(dú)立于彼此，這使得其相對(duì)于IBVS方案更容易調(diào)諧。與 PBVS 算法相比，

      IBVS 算法計(jì)算簡(jiǎn)單且高度估計(jì)不易受影響，但需要采用距離傳感器，控制器設(shè)計(jì)難度也較大。隨著算法的不斷改進(jìn)和處理器計(jì)算性能的不斷提高，PBVS算法相對(duì)于IBVS 算法在位姿估計(jì)和控制器設(shè)計(jì)方面表現(xiàn)出了優(yōu)勢(shì)，受到研究人員的青睞。

      3.發(fā)展趨勢(shì)

      隨著電子科學(xué)技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的快速發(fā)展，電子元器件、處理器不斷小型化、高性能化，視覺(jué)算法研究不斷取得突破，視覺(jué)伺服在小型多旋翼無(wú)人機(jī)自主飛行控制中的研究已成為一個(gè)前沿高端的熱門(mén)領(lǐng)域，雖然目前已取得一些進(jìn)展，但是對(duì)于小型多旋翼無(wú)人機(jī)自主飛行控制的應(yīng)用還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，只是簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)了特征明顯環(huán)境下的自主起降、懸停和按設(shè)置點(diǎn)飛行，未來(lái)的發(fā)展必將圍繞著增強(qiáng)視覺(jué)算法的實(shí)時(shí)性、精確性和魯棒性展開(kāi)，并且實(shí)現(xiàn)自主飛行的智能化，例如室內(nèi)室外模式選擇、室內(nèi)協(xié)同控制等。

      1）視覺(jué)算法的魯棒性。目前視覺(jué)算法只能夠在特征較為明顯的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)定位，滿足自主飛行。若攝像頭運(yùn)動(dòng)過(guò)快且特征不是特別明顯，則會(huì)發(fā)生特征點(diǎn)跟蹤失敗從而丟失位置的現(xiàn)象。雖然 MSF 方法增強(qiáng)了自主飛行控制的魯棒性，但是沒(méi)有從根本上解決問(wèn)題，所以只有從根本上增強(qiáng)視覺(jué)算法的魯棒性，才能夠?qū)崿F(xiàn)在任何環(huán)境下的自主飛行。

      2）室內(nèi)室外模式轉(zhuǎn)換。目前對(duì)于無(wú)人機(jī)自主飛行控制的研究不是完全針對(duì)室內(nèi)環(huán)境的就是完全針對(duì)室外環(huán)境下的，而從室外自主飛行轉(zhuǎn)換到室內(nèi)自主飛行的研究鮮少。室外可采用 GPS 定位，室內(nèi)采用視覺(jué)定位，當(dāng) GPS 信號(hào)低于一定值時(shí)轉(zhuǎn)換為視覺(jué)定位，高于一定值時(shí)再轉(zhuǎn)換為 GPS 定位，此方向的研究有利于對(duì)一些室內(nèi)等 GPS 信號(hào)失效的環(huán)境進(jìn)行遠(yuǎn)程探索、偵察和搜救等。

      3）室內(nèi)協(xié)同控制。目前對(duì)于地面機(jī)器人協(xié)同控制和基于外部視覺(jué)系統(tǒng)的多無(wú)人機(jī)協(xié)同控制研究較多，而基于機(jī)載視覺(jué)的多無(wú)人機(jī)室內(nèi)協(xié)同控制研究鮮少?；跈C(jī)載視覺(jué)的多無(wú)人機(jī)室內(nèi)協(xié)同控制不需要采用外部輔助系統(tǒng)，不僅節(jié)省資源，而且可以在未知環(huán)境下應(yīng)用，相對(duì)于地面機(jī)器人，無(wú)人機(jī)具有更強(qiáng)的機(jī)動(dòng)性和靈活性，且有更好的視角。多無(wú)人機(jī)室內(nèi)協(xié)同控制可同時(shí)控制多架無(wú)人機(jī)對(duì)復(fù)雜環(huán)境進(jìn)行分塊搜索、偵察和構(gòu)圖等，這一功能不僅大大提高任務(wù)效率，而且增強(qiáng)其可靠性。

      4.結(jié)論

      在小型多旋翼無(wú)人機(jī)自主飛行控制中，視覺(jué)伺服已成為一個(gè)前沿高端的熱門(mén)研究領(lǐng)域，在未來(lái)的各個(gè)領(lǐng)域中，無(wú)論是軍事領(lǐng)域還是民用領(lǐng)域，視覺(jué)伺服必將發(fā)揮重要作用，推動(dòng)各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展。雖然現(xiàn)在對(duì)視覺(jué)伺服在小型多旋翼無(wú)人機(jī)自主飛行控制中的研究還不夠成熟，依然存在機(jī)載處理數(shù)據(jù)運(yùn)算能力有限、視覺(jué)算法不夠成熟以及應(yīng)用環(huán)境有限等問(wèn)題，但是已經(jīng)有越來(lái)越多的研究者投入到了這個(gè)領(lǐng)域，這些問(wèn)題將會(huì)迎刃而解，使視覺(jué)伺服應(yīng)用到小型多旋翼無(wú)人機(jī)自主飛行控制中的各個(gè)領(lǐng)域。

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