摘要
微型四旋翼飞行器在成本、敏捷性、机动性等方面具有明显的优势，并且由于其体积小、重量轻，它能在狭窄的户外和室内环境中飞行，且比普通的四旋翼更安全，因而具有重要的研究意义和较高的应用价值。目前大多数商业四旋翼无人机的飞控系统都利用GPS技术进行导航，但是在某些复杂环境中，特别是室内环境中，卫星导航信息并不可靠甚至无法获取。本文描述了将立体视觉传感器与IMU惯性测量单元结合的四旋翼导航系统，并对室内环境下的四旋翼飞行器的定位和导航问题进行了研究。本文的主要工作和创新如下所述。 首先，本文对常用的几种室内导航方法进行了研究和对比，综合各方面因素考虑后选择采用外部双目视觉技术进行室内导航。由于机载摄像机的成像质量容易受飞行过程中抖动等因素的影响，图像噪声大且质量不高，相比而言，采用外部视觉的方法通常更可靠，准确度也更高。 其次，介绍了四旋翼无人机的飞行原理，并针对实际使用的四旋翼飞行器进行动力学建模，采用了以姿态控制回路为内环、以位置控制回路为外环的双环控制结构，将经典的PID控制用于本文的四旋翼的飞行控制中，推导出四旋翼的姿态控制律和位置控制律，并在Matlab/Simulink环境中分别进行四旋翼飞行器定点控制和轨迹跟踪控制的仿真实验，以验证所提出的算法的有效性。 然后，对双目视觉系统的理论体系进行了介绍，基于针孔摄像机成像原理，采用Brown畸变模型，利用张正友摄像机标定法对双目视觉系统的左右摄像机分别进行标定，获取左右摄像机的内参矩阵，然后对双目摄像机进行立体标定，获得两个摄像机之间的外参数。 接着，本文对微型四旋翼飞行器的位姿估计问题进行了研究。得到准确的四旋翼位姿估计是实现对其定位和导航的基础和关键。本文利用双目摄像机实时识别和跟踪四旋翼无人机上的视觉标识物，并重建其在世界坐标系下的三维位置信息;根据视觉标识物间的相对位置，采用改进的正交迭代算法，对四旋翼在世界坐标系下的姿态信息进行重建，减少了算法的运行时间并在一定程度上提高了算法的准确性。更进一步，提出了在视觉特征不能被完全观测到的情况下，基于视觉信息与机载IMU信息融合的位姿估计新方法。 最后，对实验采用的四旋翼飞行平台进行PID控制参数的整定实验，用于得到较为稳定、响应快速的飞行实验平台，在此基础上进行了室内导航飞行实验。通过实验验证了所提出的基于外部双目视觉的四旋翼定位和导航算法的可行性。
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