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详解多旋翼飞行器上的传感器技能(上)w66利来平台

2019-01-21 11:45

  详解多旋翼飞行器上的传感器技能(上)

  2014年的六月,我在知乎民用小型无人机的出售现状和远景怎么样? - YY硕的答复这个问题下面发布了一篇科普多旋翼飞翔器技能的答复,在知乎上至今取得了889个附和、近10万次阅读,而且被几十家媒体和大众号转发。2014年中正是多旋翼飞翔器商场迸发前的风口,后来许多朋友告诉我说正是这篇文章招引他们走入了多旋翼飞翔器职业。

  两年来,大疆精灵系列更新了两代,飞控技能更新了两代,智能导航技能从无到有,许多新的软件和硬件产品接连发布。一起咱们也多了许多友商,现在多旋翼飞翔器商场火爆,许多产品琳琅满目,价格千差万别。为了了解这些飞翔器的差异,首要要了解这些飞翔器上运用的传感器技能。我觉得现在很有必要再发一篇科普文章,界说智能导航这个概念,趁便言外之意介绍一下两年来大疆在传感器技能方面的尽力。

  1. 飞翔器的状况

  客机、多旋翼飞翔器等许多载人不载人的飞翔器要想安稳飞翔,首要最根底的问题是断定自己在空间中的方位和相关的状况。丈量这些状况,就需求各种不同的传感器。

  国际是三维的,飞翔器的三维方位十分重要。比方民航客机飞翔的时分,都是用GPS取得自己经度、纬度和高度三维方位。别的GPS还能用多普勒效应丈量自己的三维速度。后来GPS民用之后,本钱十几块钱的GPS接收机就能够让小型的设备,比方轿车、手机也接收到自己的三维方位和三维方位。

  对多旋翼飞翔器来说,只知道三维方位和三维速度还不行,由于多旋翼飞翔器在空中飞翔的时分,是经过调整自己的姿势来发作往某个方向的推力的。比方说往旁边面飞实际上就是往旁边面倾,依据一些物理学的原理,飞翔器的一部分升力会推着飞翔器往旁边面移动。为了能够调整自己的姿势,就有必要有方法丈量自己的姿势。姿势用三个视点表明,因而也是三维的。与三维方位、三维视点相对应的物理量是三维速度、三维加快度和三维角速度,一共是十五个需求丈量的状况。

  这十五个状况都对多旋翼飞翔器保持安稳飞翔有至关重要的效果。拿悬停这件看起来是多旋翼飞翔器最根本的才干来说,实际上飞翔器的操控器在背面做了一系列串级操控:在知道自己三维方位的根底上,操控自己的方位一直锁定在悬停方位,这儿的操控量是一个方针的悬停速度,当飞翔器的方位等于悬停方位时,这个方针悬停速度为0,当飞翔器的方位偏离了悬停方位时,飞翔器就需求发作一个让自己趋向悬停方位的速度,也就是一个不为零的方针悬停速度;飞翔器要想操控自己发作方针悬停速度,就需求依据自己当时的三维速度,买入评级]千红制药(002550)半年报点评:制剂收入,发作一个方针加快度;为了完成这个方针加快度,飞机需求知道自己的三维视点,进而调整自己的姿势;为了调整自己的姿势,就需求知道自己的三维角速度,进而调整电机的转速。

  读者可能会想哇为什么这么杂乱。其实咱们身边的许多工程产品都在简略的体现背面藏着杂乱的进程。比方轿车的油门也是相似的,踩下油门之后,有传感器丈量汽油的流速、操控汽油的流速;然后有传感器丈量发动机的转速、w66利来平台,操控发动机转速……从踩油门到加快的进程中也有许许多多的传感器在丈量轿车的各个状况量,并对这些状况量施加操控。

  知道十五个状况量是多旋翼飞翔器做任何动作的根底中的根底,可是让飞翔器在任何状况下都精确知道这十五个状况量是十分困难的工作,由于现在的科技水平还没有能够完成让一个传感器一起丈量这么多的物理量。几十年来,人们开展出了一套杂乱的技能,叫做组合导航,用GPS加上惯性丈量元件、气压计和地磁攻略针来让飞翔器丈量自己的十五个状况量。

  2. 组合导航

  惯性丈量元件是一种能够丈量本身三维加快度和三维角速度的设备(实际上惯性丈量元件有两种,一种加快度计,一种角速度计,为了行文便利,咱们把这两种元件作为一种,统称为惯性丈量元件)。依据物理学原理,加快度的积分是速度,速度的积分是方位,角速度的积分是视点,理论上单靠惯性丈量元件,咱们就能够知道十五个状况量。

  人类的科技水平也的确完成了这一点:GPS还没被创造从前,导弹上一般都装着一个精细的惯性丈量元件,导弹打出去今后靠这个设备丈量自己的十五个状况量,然后操控自己飞越海洋和大洲。可是这种惯性丈量元件会在丈量的进程中渐渐累积差错,元件本身的工艺、技能、本钱越差,堆集差错的速度就越快。导弹上价值几百万的惯性丈量元件飞几万公里后会堆集十几米到几公里的差错,这种水平的导弹现已十分了不得了,究竟不是每个国家都能够在背面竖着洲际导弹和国际社会讲道理。

  人体内也有惯性丈量元件,人的耳蜗充溢液体,人运动的时分这些液体有惯性,能够被耳中的神经感触到,因而测出了运动的加快度。可是人的惯性丈量元件十分差,闭上眼睛,也不摸周围的东西,只靠耳蜗感触的移动,人根本无法走直线。

  而多旋翼飞翔器上用的低本钱MEMS惯性丈量元件,精度就更差了,它丈量的速度和方位在几秒钟内就会发散到几十米开外去,彻底无法用来规划操控自己的飞翔道路。

  此外,惯性丈量元件还会遭到温度、制作工艺的约束,发作一些丈量的差错,比方说有时温度俄然改变之后,一个停止的惯性丈量元件会觉得自己转动了起来,尽管它停止着,可是会输出不为零的角速度。这类丈量的差错需求比较细心的算法进行批改,而且往往不能单靠惯性丈量元件自己的丈量彻底消除。

  地磁攻略针是一种丈量航向的传感器。攻略针在人们的日子中效果严重,在不知道的环境中,不分南北可能步履维艰。飞翔器的机身正方向朝南仍是朝北这个状况量用导航的术语来说叫做航向,也就是飞翔器姿势的三维视点中的一个,他在组合导航体系中是十分重要的一个状况量。

  地磁攻略针能够攻略指北是由于地球表面空间中有看不见的横贯南北的地磁线,地磁攻略针能够丈量出穿过本身的地磁强度,然后指出当时本身相关于地磁线的偏转。相同地,这个理论尽管十分简略,可是地磁线的强度十分弱,很简略遭到搅扰。比方多旋翼飞翔器通用的无刷电机,在工作的时分就会发作改变的磁场,和地磁场叠加之后,地磁攻略针就找不到正确的方向了。地磁攻略针的这个特性十分令人恼火,可是前期的多旋翼飞翔器开发人员毫无方法,由于这是仅有的能够断定飞翔器在空间中必定航向的设备。假如不知道这个航向,就根本没方法进行组合导航。

  

  

无人机/图 来历网络

  气压计的原理最为简略。由于地球表面海拔越高,空气越淡薄,气压越低,因而气压就能够给出飞翔器的海拔高度。不过,不出预料的是,规范和分量适合在多旋翼飞翔器上运用的气压计有很大的缺点,它的丈量值会遭到温度、湿度、空气流速、光照、新闻发稿软文推广选一二映像 企,振荡等要素的影响,单靠气压计十分难完成对高度的安稳丈量。

  组合导航技能结合GPS、惯性丈量元件、地磁攻略针和气压计各自的优缺点,运用电子信号处理范畴的许多技能,交融多种传感器的丈量值,取得较为精确的飞翔器十五个状况量的丈量。前面说惯性丈量元件的丈量简略发散,这个发散能够经过GPS来按捺:GPS能够取得三维方位也能够取得三维速度,惯性丈量元件能够取得三维加快度,加快度的积分也是速度。在经过地磁攻略针取得航向的根底上,两种速度的观测就能够交融起来,经过GPS的丈量值来发现并按捺惯性丈量元件的发散。惯性丈量元件的发散被按捺住之后,它也能够更准地丈量三维视点和三维加快度。因而GPS和惯性丈量元件在这些状况中相互扬长避短。除此之外,气压计和GPS相互进步了高度丈量的精度,地磁攻略针、GPS和惯性丈量元件一起进步了航向丈量的精度,他们都是运用了相同的交融、互补的思维。

  组合导航技能中传感器互补的原理直接源于1948年诞生的信息论。克劳德-香农总结概括出的信息论提出了信息的概念以及怎么从数学上衡量信息,信息论能够说是现代人类文明的柱石之一。解说清楚信息的实质之后,人们才干够用数学表明一个朴素而又深入的原理:信息能够用来估量状况,越多的信息能够把状况量估量得越准。

  尔后,操控论的奠基人诺伯特-维纳、鲁道夫-卡尔曼以及其他一大批工程师和科学家完善了经过信息进行状况估量的线性估量理论,进一步提出了传感器之间互补滤波,一起减小差错的理论。卡尔曼规划的卡尔曼滤波器还被完成在了阿波罗飞船的导航核算机傍边,运用星座方位和惯性丈量元件互补丈量阿波罗飞船的十五个状况量。

  信息论、线性估量理论以及卡尔曼滤波器答应人们把多个具有差错的传感器经过数学方程交融起来,运用传感器信息估量特定的状况量,而且越多传感器互补,能够取得越好的状况估量。这样,数学给工程学指出了开展方向:造更多牛逼的传感器进行互补,就能取得更好的状况估量才干。大疆飞控总工程师鱼大人也从前说过:最牛逼的工程师都是在搞传感器。传感器技能的重要性可见一斑。

  作为一种方位传感器,GPS具有许多的问题,GPS信号只需在开阔的空间内才干给出比较好的丈量值,由于GPS接收机需求从天上的卫星取得信号,这些信号要从太空传入大气层,这么远的间隔,信号现已相对来说很弱小,所以有必要要求接收机和卫星之间的连线上没有遮挡,一旦有修建乃至是树木的遮挡,卫星发下来的信号就有噪声,GPS接收机就不能给出很好的方位和速度观测。在室内环境中,GPS乃至彻底不能运用。组合导航技能要想进一步开展,就需求寻觅其他能够在GPS不能运用的环境中运用的传感器。

  一种较为简略的能够代替GPS丈量高度的传感器是小型超声波模块。这种模块一般有一收一发两个探头,一个探头宣布超声波,另一个探头丈量回波的时刻,能够算出导致声波反弹的物体离探头的间隔。现在在淘宝上,只需10块钱就能够买到一个能够比较精确丈量几米内物体间隔的超声波模块,被广泛用在大学生制作的小机器人上。这种10块钱的传感器没有比气压计和MEMS惯性丈量元件功能高多少,它宣布的声波简略发散,勘探到的物体不必定坐落探头正前方,别的声波也简略被空气中的水雾、振荡所影响,给出彻底过错的观测。因而,超声波模块最好的运用场景是对着地上,丈量本身和地上的间隔。

  3. 视觉感知体系

  别的一种代替品是视觉感知体系。1970年之后,跟着数字成像技能的开展,相机作为一种传感器开端被广泛研讨。由于人能够经过自己的视觉估量视界中物体的方位、间隔,而相机的原理模拟了人的双眼,所以研讨者们仿照人的特色,运用相机的二维图画反推图画中物体的三维信息。这种和二维图画核算三维信息相关的技能和数学理论开展成了一个独立的学科——核算机视觉,也被称作机器视觉。

  视觉感知体系是现在国际上最抢手的机器人学和机器视觉范畴研讨课题。其原理是运用一个或许多个相机构成的视觉传感器体系,选用杂乱的算法,经过二维的相机图画核算出视界中物体相对与视觉传感器体系的几许中心的运动信息,假如假定这些物体都是停止的,那么相对运动其实代表了视觉传感器本身的运动。理论上,核算机视觉技能能够单凭一个相机就能够精确丈量十五个状况量,可是与其他传感器相似,相机也有许多的缺点,包含无法康复规范、成像质量有限、核算量耗费巨大等等。幸亏,咱们还能够把视觉感知体系和其他传感器结合起来,相互进步丈量精度。

  聪明的读者必定能够想到,把视觉感知体系和之前说的一切组合导航中用到的传感器交融起来,GPS信号质量高的时分用GPS组合导航,没GPS的时分用视觉感知体系代替GPS,不就处理问题了吗。这的确正是现在工程师和科学家们正在尽力处理的问题,也是精灵4上开端完成的技能。在介绍精灵4是怎么结合视觉感知体系和组合导航技能之前,咱们先简略介绍两种现已比较老练的视觉感知体系:光流测速模块和视觉路程计。

  光流测速模块望文生义,只能测速度。一般一个光流测速模块由一个相机、一个惯性丈量元件、一个超声波模块构成,它的首要原理是核算机视觉技能中于1981年被开展出来的光流追寻算法。

  光流的概念最早在1950年代由心理学家和生物学家提出,指的是一个调查者和他在调查的事物发作相对运动时,这些事物在他眼前成的像会发作运动的形式,人脑运用这种运动的形式能够更活络地感知周围什么东西在动。比方下图中,读者一看就能够直观了解光流的含义。

  后来核算机科学家布鲁斯-卢卡斯和金出武雄在1981年创造了Lucas-Kanade算法,经过算法核算出接连拍照的图片上的光流,并证明晰光流能够反解出相对运动的速度。尽管三十多年来,Lucas-Kanade算法一直被公认为最好的光流追寻算法,可是它有比较大的局限性,它包含许多假定,比方假定接连图片的均匀亮度相同,比方假定图片中的物体只发作平面运动等等。别的,光流算法算出的速度是没有规范的,由于相机图画的单位是像素,所以光流算法只能给出你现在的速度是10个像素每秒,可是无法算出10个像素是1厘米仍是1米。康复规范的方法是添加一个超声波模块丈量平面运动离相机的间隔,这样就能够把像素运动转换成实在的运动。最终,假如要让光流测速模块在晃来晃去的多旋翼飞翔器上也能运用,经过惯性丈量元件找出图画所代表的平面也是必不可少的,这一点需求在算法上进行两种传感器很好的合作。

  光流算法原理上只能够测三维速度,不能直接丈量三维方位。咱们相同能够经过把光流测速模块测出的三维速度积分取得三维方位,可是就像惯性丈量元件积分会发散相同,光流测速模块积分得到的方位也会发散。好在它不会天马行空地失掉操控,和组合导航技能中除了GPS之外的传感器妥善交融之后,它能够做到悬停时丈量的方位不发散。因而能够说光流测速模块只在有限的条件下能够代替GPS。

  光流测速模块现已形成了十分规范的处理计划。大疆悟以及精灵3上都装载了自主研制的光流测速模块,别的出名的开源飞控产品Pixhawk中包含了一个叫做PX4Flow的光流测速模块,而且开源了一切的代码和硬件计划。所以光流测速模块现在现已广泛出现在了各大厂商的多旋翼飞翔器产品上。

  视觉路程计比较光流测速模块,添加了直接丈量方位的才干,所以才叫路程计。视觉路程计比光流测速模块才干更强,功能更好。

  读者可能会问,为什么听起来视觉路程计和光流测速模块参加的传感器数量差不多(光流测速模块乃至还多一个超声波模块),可是视觉路程计才干反而更强呢。这儿的原因不在于传感器硬件,而在软件算法上。前面现已说到光流追寻算法有许多简化的假定,只能丈量平面运动,添加其他传感器硬件必定程度上是为了把那些为了核算便利而简化掉的要素从头补偿起来。

  而视觉路程核算规律杂乱得多,它不只要经过图画反推出视界中物体的平面运动,还要反推出这些物体的三维方位,而且根据这些物体的三维方位做许屡次的优化核算,算法杂乱度成倍于光流测速模块。有些视觉路程计的算法乃至包含完好的光流追寻的算法,可是仅仅把核算光流作为预处理图画的进程。

  视觉路程计能够直接丈量方位,丈量值也比较精确,不会像光流测速模块那样发散。一般比较优异的视觉路程计飞100米之后只会堆集十几厘米到几十厘米的差错,这个丈量水平比起导弹上几百万的惯性丈量元件仍是差了不少,可是考虑到视觉路程计的价格极端低价,比照起来它的性价比十分高。

  视觉路程计有几个不同层次的难度,最简略的是两个相机构成的双目立体视觉体系加惯性丈量元件,最难的是一个相机构成的单目视觉体系加惯性丈量元件。假如视觉路程计和光流测速模块硬件共同,那么这儿的视觉路程计选用的是单目视觉体系。现在,双目立体视觉体系加惯性丈量元件完成本身状况观测现已是比较完善的技能,而单目视觉体系则是活泼的研讨方向,国际上做这个研讨方向较好的大学有美国的宾西法尼亚大学、瑞士的苏黎世联邦理工学院、英国的牛津大学、我国的香港科技大学和其他一些欧美院校。

  单目视觉体系和双目立体视觉体系两者比照起来,他们的算法难度不同很大。视觉路程计的算法要害点是前面说的经过接连的图画反推出视界中物体的三维方位。关于和人眼结构相似的双目立体视觉体系,这一点比较简略,由于一个物体一起出现在左右两个相机的视界中时左右视界有视差,视差能够协助解算物体的方位,只需求用简略的几许联系就能够完成,这现已是十分老练的技能。

  可是关于单目视觉体系,只需一个相机就没有视差,无法做简略的几许联系的解算,所以算法有必要能智能地在部分范围内一起估量许多个物体的方位,然后在本身移动进程中经过方位移动发作视差,然后进行多个物体的方位的最大似然估量,然后核算出这些物体比较精确的方位。这个进程包含许多个环节,大部分环节在学术界都没有公认最优的计划,因而还没有老练的技能。

  由于原理相对简略,所以双目立体视觉体系构成的视觉路程计在三十年前就开端被研讨了。1980年代前期,NASA工程师、出名机器人学家汉斯-莫拉维克就现已制作出了这种状况丈量体系。关于汉斯-莫拉维克的另一个故事,我在知乎问题中有哪些与操控、机器人等相关的 quotes? - YY硕的答复也有说到。

  在经年累月的优化之后,2004年,NASA成功把视觉路程计和惯性丈量元件构成的视觉定位体系装在机会号和勇气号火星车主频仅有20MHz的特制芯片上,送上了火星,它能够协助火星车经过一对双目相机十分精确地记载自己走过的道路。k8国际娱乐,2007年,参加火星勘探使命的核算机科学家和工程师们把这个激动人心的进程写成了一篇论文《核算机视觉在火星》(Computer Vision on Mars),这篇文章招引了许多核算机视觉研讨人员投身视觉路程计的研讨,也极大推动了视觉路程计在机器人学中的使用。