CN109709986A - 一种无人机控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无人机控制系统及方法。所述控制系统包括：激光雷达和机载处理器；激光雷达与机载处理器连接；激光雷达设置在无人机上，激光雷达的旋转轴与无人机的Z轴平行，用于对无人机周围环境进行360°扫描，得到无人机的周围环境点云数据；机载处理器设置在无人机内部，用于控制激光雷达旋转，并依据周围环境点云数据生成数字三维模型和当前控制指令；还用于将数字三维模型发送至地面基站，依据当前控制指令控制无人机按照当前飞行路线行驶，以实现避障。本发明设置激光雷达采集点云，减少了环境影响，提高了无人机的控制精度，并通过机载处理器实现了无人机的自主避障。

Description

一种无人机控制系统及方法

技术领域

本发明涉及信息技术与自动化控制技术领域，特别是涉及一种无人机控制系统及方法。

背景技术

无人驾驶飞机简称“无人机”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。由于其无需人员驾驶，所以能执行更危险的任务，无人机技术广泛的应用在侦查搜索领域。

目前，在无人机控制方面，多数的无人机仍停留在手动控制无人机飞行的阶段，对操作人员来说具有较高的技术门槛，同时对设备的安全运行也造成隐患。例如，无法对飞行路线上的障碍物进行探测和规避，因此造成碰撞、坠机，由于目前的无人机成本很高，碰撞或坠机事故会大大增加使用者的成本。因此，研究具有自主避障功能的无人机建模系统具有较大的研究意义。并且，在无人机控制系统中，通常采用基于摄像头的视觉SLAM获取无人机的周围环境数据，该方式受环境影响较大，会影响无人机的控制精度。

发明内容

基于此，有必要提供一种无人机控制系统及方法，以实现自主避障，且提高无人机的控制精度。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种无人机控制系统，所述控制系统包括：激光雷达和机载处理器；所述激光雷达与所述机载处理器连接；

所述激光雷达设置在所述无人机上，所述激光雷达的旋转轴与所述无人机的Z轴平行，用于对无人机周围环境进行360°扫描，得到无人机的周围环境点云数据；

所述机载处理器设置在所述无人机内部，用于控制所述激光雷达旋转，并依据所述周围环境点云数据生成数字三维模型和当前控制指令；还用于将所述数字三维模型发送至地面基站，依据所述当前控制指令控制无人机按照当前飞行路线行驶，以实现避障。

可选的，所述机载处理器包括：

雷达驱动模块，内置激光雷达驱动程序，用于控制所述激光雷达对无人机周围环境进行360°扫描，得到无人机的周围环境点云数据；

模型建立模块，内置环境建模程序，用于订阅所述周围环境点云数据，通过点云匹配算法生成数字三维模型，并将所述数字三维模型无线发送至所述地面基站，以实时显示；

避障模块，内置避障程序，用于订阅所述周围环境点云数据，并计算预设范围内障碍物与所述无人机的距离和角度，根据所述距离和角度，确定当前飞行路线；

导航模块，内置导航程序，用于获取所述当前飞行路线，并计算所述无人机的当前控制参数；

飞行控制模块，内置飞行控制程序，用于获取所述当前控制参数，并产生当前控制指令，从而控制所述无人机按照所述当前飞行路线行驶。

可选的，所述控制系统还包括电源模块；所述电源模块通过所述无人机的主板分别与所述机载处理器和所述激光雷达连接。

可选的，所述控制系统还包括降压模块；所述降压模块分别与所述无人机的主板和所述激光雷达连接，用于使所述电源模块的额定供电电压与所述激光雷达的工作电压匹配。

可选的，所述机载处理器的型号为NVIDIATX1，所述机载处理器采用的操作系统为ROS机器人操作系统。

可选的，所述机载处理器通过RJ45网口与所述激光雷达连接。

可选的，所述避障模块采用的避障策略为势场法。

本发明还提供了一种无人机控制方法，所述控制方法应用于上述所述的无人机控制系统，所述控制方法包括：

内置的激光雷达驱动程序控制激光雷达对无人机周围环境进行360°扫描，得到无人机的周围环境点云数据；

获取所述周围环境点云数据；

采用信息发布机制广播所述周围环境点云数据；

内置的环境建模程序订阅所述周围环境点云数据，通过点云匹配算法生成数字三维模型，并将所述数字三维模型无线发送至地面基站，以实时显示；

内置的避障程序订阅所述周围环境点云数据，并计算预设范围内障碍物与所述无人机的距离和角度，根据所述距离和角度，确定当前飞行路线；

内置的导航程序获取所述当前飞行路线，并计算所述无人机的当前控制参数；

内置的飞行控制程序获取所述当前控制参数，并产生当前控制指令，从而控制所述无人机按照所述当前飞行路线行驶，以实现避障。

可选的，所述内置的避障程序订阅所述周围环境点云数据，并计算预设范围内障碍物与所述无人机的距离和角度，根据所述距离和角度，确定当前飞行路线，具体包括：

内置的避障程序订阅所述周围环境点云数据；

依据所述周围环境点云数据，计算预设范围内障碍物与所述无人机的距离和角度；

判断所述距离是否小于预设距离；

若是，则依据所述距离和所述角度改变既定路线，并将改变后的路线确定为当前飞行路线；

若否，则将所述既定路线确定为当前飞行路线。

可选的，在所述获取所述周围环境点云数据之后，所述采用信息发布机制广播所述周围环境点云数据之前，还包括：

对所述周围环境点云数据进行滤波处理。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明提出了一种无人机控制系统及方法，采用激光雷达实现了无人机的环境感知，有效的掌握了无人机周围的障碍物信息，提高了无人机控制系统的避障效果，降低了操作难度；激光雷达顺时针旋转，实现了对无人机周围环境的360°的全方位扫描检测，从而获得周围环境的轮廓图，进行地图构建和路径规划，躲避障碍物，还能够提高无人机的控制精度；激光雷达具有高精度和高分辨率，可以获得极高的角度和速度分辨率；抗有源干扰能力强，为无人机的飞行安全提供了有力的保障；使用无人机作为载体，采用激光雷达进行环境建模，扩大了激光雷达的视野和活动范围。采用本发明的控制系统或控制方法，不仅能够实现无人机的自主避障，还能够提高无人机的控制精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一种无人机控制系统的结构示意图；

图2为本发明实施例一种无人机控制方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1为本发明实施例一种无人机控制系统的结构示意图。

参见图1，实施例的无人机控制系统包括：激光雷达1和机载处理器2；所述激光雷达1与所述机载处理器2连接；所述激光雷达1设置在所述无人机3上，所述激光雷达1的旋转轴与所述无人机3的Z轴平行，用于对无人机周围环境进行360°扫描，得到无人机3的周围环境点云数据；所述机载处理器2设置在所述无人机3内部，用于控制所述激光雷达1顺时针旋转，并依据所述周围环境点云数据生成数字三维模型和当前控制指令；还用于将所述数字三维模型发送至地面基站4，依据所述当前控制指令控制无人机按照当前飞行路线行驶，以实现避障。

本实施例中，所述机载处理器2包括：

雷达驱动模块21，内置激光雷达1驱动程序，用于控制所述激光雷达1对无人机周围环境进行360°扫描，得到无人机的周围环境点云数据。

模型建立模块22，内置环境建模程序，用于订阅所述周围环境点云数据，通过点云匹配算法生成数字三维模型，并将所述数字三维模型无线发送至所述地面基站4，以实时显示。具体的，通过检测周围环境点云数据中的特征点，完成帧间匹配，实现环境建模的功能。

避障模块23，内置避障程序，用于订阅所述周围环境点云数据，并计算预设范围内障碍物与所述无人机3的距离和角度，根据所述距离和角度，确定当前飞行路线。具体的：

内置的避障程序订阅所述周围环境点云数据；依据所述周围环境点云数据，计算预设范围内障碍物与所述无人机3的距离和角度；判断所述距离是否小于预设距离；若是，则依据所述距离和所述角度改变既定路线，并将改变后的路线(逃离障碍物的路径)确定为当前飞行路线；若否，则将所述既定路线确定为当前飞行路线。

导航模块24，内置导航程序，用于获取所述当前飞行路线，并计算所述无人机3的当前控制参数。

飞行控制模块25，内置飞行控制程序，用于获取所述当前控制参数，并产生当前控制指令，从而控制所述无人机3按照所述当前飞行路线行驶。

本实施例中，所述机载处理器2的型号为NVIDIA TX1，其装载Ubuntu14.04系统作为操作系统；所述操作系统为Indigo版本ROS机器人操作系统。

本实施例中，所述无人机为具有独立飞行功能的多旋翼无人机，所述无人机3包括飞行控制器、电机调速器和电机等，飞行控制器通过串口与所述机载处理器2连接，所述飞行控制器接收到所述机载处理器2中飞行控制模块25发送的当前控制指令后，控制所述电机调速器将所述当前控制指令转换为PWM信号，所述电机调速器根据PWM信号控制电机的速度，进而实现对无人机3的移动和姿态的控制。所述飞行控制器的型号为DJIA3PRO。

本实施例中，所述地面基站4为PC，所述地面基站4运行ROS机器人操作系统的可视化工具Rviz，利用所述Rviz观察无人机3的实时建模画面以及地形图。

作为一种可选的实施方式，所述机载处理器2通过RJ45网口与所述激光雷达1连接。

作为一种可选的实施方式，所述控制系统还包括电源模块；所述电源模块通过所述无人机3的主板分别与所述机载处理器2和所述激光雷达1连接。所述无人机3的主板充当分电板的作用，用于电源与用电设备的连接，所述飞行控制器、所述电机调速器和所述电机也分别通过所述无人机3的主板与所述电源模块连接。

作为一种可选的实施方式，所述控制系统还包括降压模块；所述降压模块分别与所述无人机的主板和所述激光雷达1连接，用于使所述电源模块的额定供电电压与所述激光雷达1的工作电压匹配。

作为一种可选的实施方式，所述避障模块23采用的避障策略为势场法。

作为一种可选的实施方式，所述机载处理器2还包括滤波模块，用于对所述周围环境点云数据进行滤波，并将滤波后的周围环境点云数据通过ROS机器人操作系统的信息发布机制进行广播。

本实施例中的无人机控制系统，具有以下优点：

1)采用激光雷达实现无人机的环境感知，有效的掌握了无人机周围的障碍物信息，提高了建模系统的避障效果，降低了操作难度。

2)激光雷达顺时针旋转，实现对无人机周围环境的360°的全方位扫描检测，从而获得周围环境的轮廓图，进行地图构建和路径规划，躲避障碍物。

3)激光雷达的精度和分辨率高，可以获得极高的角度、速度分辨率，能够提高控制精度。

4)采用的ROS机器人操作系统是一种分布式控制系统，只要所有ROS节点连接在同一个ROScore上，就可以实现不同节点间的相互通信，通过发布订阅机制实现信息流的传递，降低了开发难度，有利于推广和使用。

5)抗有源干扰能力强，为无人机的飞行安全提供了有力的保障。

6)使用无人机作为载体，采用激光雷达进行环境建模，扩大了激光雷达的视野和活动范围。

7)采用滤波算法对激光点云进行滤波处理，减小环境对激光雷达的噪声干扰，提高了建模的精度。

8)设计合理，易于实现，具有很好的实现价值。

图2为本发明实施例一种无人机控制方法的流程图。

参见图2，实施例的无人机控制方法应用于上述实施例中的无人机控制系统，所述控制方法包括：

步骤S1：内置的激光雷达驱动程序控制激光雷达对无人机周围环境进行360°扫描，得到无人机的周围环境点云数据。

步骤S2：获取所述周围环境点云数据。

步骤S3：采用信息发布机制广播所述周围环境点云数据。

步骤S4：内置的环境建模程序订阅所述周围环境点云数据，通过点云匹配算法生成数字三维模型，并将所述数字三维模型无线发送至地面基站，以实时显示。

步骤S5：内置的避障程序订阅所述周围环境点云数据，并计算预设范围内障碍物与所述无人机的距离和角度，根据所述距离和角度，确定当前飞行路线。

所述步骤S5，具体包括：

内置的避障程序订阅所述周围环境点云数据；依据所述周围环境点云数据，计算预设范围内障碍物与所述无人机的距离和角度；判断所述距离是否小于预设距离；若是，则依据所述距离和所述角度改变既定路线，并将改变后的路线确定为当前飞行路线；若否，则将所述既定路线确定为当前飞行路线。

步骤S6：内置的导航程序获取所述当前飞行路线，并计算所述无人机的当前控制参数。

步骤S7：内置的飞行控制程序获取所述当前控制参数，并产生当前控制指令，从而控制所述无人机按照所述当前飞行路线行驶，以实现避障。

作为一种可选的实施方式，在所述步骤S2之后，所述步骤S3之前，还包括：对所述周围环境点云数据进行滤波处理。

本实施例中的无人机控制方法，不仅能够实现无人机的自主避障，还能够提高无人机的控制精度。

对于实施例公开的方法而言，由于其与实施例公开的系统相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见系统部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种无人机控制系统，其特征在于，包括：激光雷达和机载处理器；所述激光雷达与所述机载处理器连接；

所述激光雷达设置在所述无人机上，所述激光雷达的旋转轴与所述无人机的Z轴平行，用于对无人机周围环境进行360°扫描，得到无人机的周围环境点云数据；

所述机载处理器设置在所述无人机内部，用于控制所述激光雷达旋转，并依据所述周围环境点云数据生成数字三维模型和当前控制指令；还用于将所述数字三维模型发送至地面基站，依据所述当前控制指令控制无人机按照当前飞行路线行驶，以实现避障。

2.根据权利要求1所述的一种无人机控制系统，其特征在于，所述机载处理器包括：

雷达驱动模块，内置激光雷达驱动程序，用于控制所述激光雷达对无人机周围环境进行360°扫描，得到无人机的周围环境点云数据；

模型建立模块，内置环境建模程序，用于订阅所述周围环境点云数据，通过点云匹配算法生成数字三维模型，并将所述数字三维模型无线发送至所述地面基站，以实时显示；

避障模块，内置避障程序，用于订阅所述周围环境点云数据，并计算预设范围内障碍物与所述无人机的距离和角度，根据所述距离和角度，确定当前飞行路线；

导航模块，内置导航程序，用于获取所述当前飞行路线，并计算所述无人机的当前控制参数；

飞行控制模块，内置飞行控制程序，用于获取所述当前控制参数，并产生当前控制指令，从而控制所述无人机按照所述当前飞行路线行驶。

3.根据权利要求1所述的一种无人机控制系统，其特征在于，还包括电源模块；所述电源模块通过所述无人机的主板分别与所述机载处理器和所述激光雷达连接。

4.根据权利要求3所述的一种无人机控制系统，其特征在于，还包括降压模块；所述降压模块分别与所述无人机的主板和所述激光雷达连接，用于使所述电源模块的额定供电电压与所述激光雷达的工作电压匹配。

5.根据权利要求1所述的一种无人机控制系统，其特征在于，所述机载处理器的型号为NVIDIATX1，所述机载处理器采用的操作系统为ROS机器人操作系统。

6.根据权利要求1所述的一种无人机控制系统，其特征在于，所述机载处理器通过RJ45网口与所述激光雷达连接。

7.根据权利要求2所述的一种无人机控制系统，其特征在于，所述避障模块采用的避障策略为势场法。

8.一种无人机控制方法，其特征在于，所述控制方法应用于如权利要求1-7中任意一项所述的无人机控制系统，所述控制方法包括：

内置的激光雷达驱动程序控制激光雷达对无人机周围环境进行360°扫描，得到无人机的周围环境点云数据；

获取所述周围环境点云数据；

采用信息发布机制广播所述周围环境点云数据；

内置的环境建模程序订阅所述周围环境点云数据，通过点云匹配算法生成数字三维模型，并将所述数字三维模型无线发送至地面基站，以实时显示；

内置的避障程序订阅所述周围环境点云数据，并计算预设范围内障碍物与所述无人机的距离和角度，根据所述距离和角度，确定当前飞行路线；

内置的导航程序获取所述当前飞行路线，并计算所述无人机的当前控制参数；

内置的飞行控制程序获取所述当前控制参数，并产生当前控制指令，从而控制所述无人机按照所述当前飞行路线行驶，以实现避障。

9.根据权利要求8所述的一种无人机控制方法，其特征在于，所述内置的避障程序订阅所述周围环境点云数据，并计算预设范围内障碍物与所述无人机的距离和角度，根据所述距离和角度，确定当前飞行路线，具体包括：

内置的避障程序订阅所述周围环境点云数据；

依据所述周围环境点云数据，计算预设范围内障碍物与所述无人机的距离和角度；

判断所述距离是否小于预设距离；

若是，则依据所述距离和所述角度改变既定路线，并将改变后的路线确定为当前飞行路线；

若否，则将所述既定路线确定为当前飞行路线。

10.根据权利要求8所述的一种无人机控制方法，其特征在于，在所述获取所述周围环境点云数据之后，所述采用信息发布机制广播所述周围环境点云数据之前，还包括：

对所述周围环境点云数据进行滤波处理。