发展传感器融合和感知算法的无人机自主着陆的城市环境

研究兴趣自主飞行操作在城市地区增长的社会利益和商业潜力等操作变得更加清晰。交付的关键医疗用品只是许多可能的应用程序自治飞机能够垂直起飞和着陆(垂直起落)城市空气流动场景。

然而,大量的设计挑战需要解决之前表演和其他垂直起落飞机在城市环境中完全有能力自主操作。自主飞行的进近和着陆阶段尤其困难,因为城市景观包括许多潜在的障碍,可以阻止或干扰全球导航卫星系统(GNSS)信号用于定位和导航的飞机。着陆挑战在进一步增加在能见度低的条件,雾、雨、或晚上,使它具有挑战性的仅仅依靠视觉数据从船上日光相机。

停机坪时清晰可见,自主算法可以采用各种行之有效的计算机视觉技术构成estimation-which是确定飞机的近似位置和方向进近和着陆期间支持导航(图1)。我们的那不勒斯大学的研究小组专注于扩大这些技术的可靠性在能见度低的情况下,视觉传感器是受损的。金宝app为此,我们开发了一套感知算法在MATLAB^®应用扩展卡尔曼滤波器(EKF)集成来自多个传感器的输入,包括飞机的视觉系统、惯性测量单元(IMU)和GNSS接收机。我们使用生成的数据通过模拟与仿真软件进行金宝app^®和虚幻引擎^®开发、改进和验证我们的算法。除了生产可靠的姿势估计在能见度很低的情况下,我们的算法也能够表格的完整性GNSS测量,这可能成为不可靠的低海拔地区。

生成与仿真软件仿真数据金宝app

可以追求一个实验性的方法收集视觉,IMU, GNSS实际飞行测试的数据,我们使用定制的小型无人机来支持我们的研究。金宝app然而,实验测试覆盖一组有限的条件和构成挑战,比如与重复性和能见度条件下的控制。进一步,有等实际问题,测试区域坐落在空旷的地方用很少的城市环境中常见的障碍。因此,模拟仿真软件和虚幻引擎更容易设计和控制,金宝app包括各种各样的系统参数,并更好地代表实际城市environments-play支持的一个关键的角色设计,开发和测试我们的解决方案。金宝搏官方网站金宝app

我们的模型模拟基于无人机飞行简单模型从无人机工具箱(图2),模型包括一个模拟3 d场景配置块,我们用于配置虚幻引擎的场景。我们选择波特兰直升飞机场现场及其周围环境。它还包括一个模拟3 d无人机车辆,我们用来定义quadrotor参数及其轨迹,和一块模拟3 d相机让我们指定的安装位置和参数单眼相机用来捕捉仿真数据。

我们广泛的模拟该模型在各种各样的能见度条件下,风条件,和着陆场景(图3)。在模拟期间,我们从虚幻引擎和收集的摄像机捕获图像合成IMU和GNSS仿真软件的数据模型。金宝app

开发传感器融合算法在MATLAB

探索进近和着陆的边界和可行性操作,我们设计了一个vision-aided, multisensor-based导航架构,集成了输入从飞机的IMU GNSS接收器,和照相机(图4)。在此体系结构中,我们用MATLAB来实现算法的多通道数据融合管道基于EKF。算法估计的位置、速度和飞机的态度基于传感器数据,我们通过模拟仿真软件和虚幻引擎生成的。金宝app

的方法,当着陆区通过相机几乎听不清,我们的算法更加依赖GNSS测量。接近着陆,算法把重点转向摄像头输入,提供所需的分表准确性飞机降落在目标。对于这个过程的一部分,当着陆模式是用AprilTag标记来实现,算法调用readAprilTag从计算机视觉功能工具箱™在相机图像检测和识别标记(见图1),以防其他着陆模式采用例子,特别晚上operations-custom MATLAB函数是利用光模式。在进近和着陆,乌兹别克斯坦伊斯兰运动补偿的算法使用输入临时从其他两个传感器辍学。

最近,我们也实现了算法的可靠性评估的内部表格输入收到的相机在能见度很低的情况下,以及支持self-estimating策略生成的导航性能下降。金宝app

持续的发展

我们小组正在积极追求几个研究源于我们的工作机会在城市环境中自动垂直进近和着陆过程。例如,我们正在探索如何改善着陆地区更好地支持自主操作。金宝app可能的改进包括更改尺寸,数量,和定位的视觉标记,以及改变光配置和模式用来划定和照亮降落区。

我们也计划额外的传感器形式融入我们的算法,包括雷达和激光雷达,以及机器学习算法来协助在相机图像目标检测。进一步,我们计划结合成一个过程传感器数据的生成和后续处理,目前实现为两个独立的过程。目前这种分离加速阈值和其他参数的优化我们的算法,因为每次我们不产生新的传感器数据。关闭这个循环将我们的算法应用于模拟数据生成,然而,将使它更容易实现闭环着陆导航和其他研究团队使用我们的算法设计,模型,模拟更高层次指导或路径跟踪算法仿真软件和无人机的工具箱。金宝app

最后,我们继续整合与MATLAB仿真软件,和虚幻引擎到那不勒斯费德里科•二世大学的教育活动,包括在无人机系统课程,自治飞机金宝app设计和机载系统实验室。这些课程提供学士和硕士水平的航空航天工程和自主车辆工程。

确认

这项研究是与柯林斯航空合作进行。作者欣然承认卡洛蒂安娜和贾科莫·外邦人对这项工作的贡献。