CN115164870A - 一种空地协作模式下的室内自主相对定位导航方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于室内定位技术领域，具体涉及一种空地协作模式下的室内自主相对定位导航方法。该方法利用旋翼无人机搭载摄像头采集无人车位置信息、室内环境信息、无人车导航任务目标位置的信息，输出三者在摄像头中采集到的图像坐标信息，通过串口无线通信发送给无人车控制器，由无人车所搭载的激光雷达传感器解算出车与障碍物的真实距离等信息，之后通过不断的校正车的位置信息来降低定位误差并实现无人车的精准导航。该方法用无人车的位置标定进一步标定无人机感知的地图以及旋翼无人机位置，显著的提高了系统的室内定位精度和对工作环境的适用性。

Description

一种空地协作模式下的室内自主相对定位导航方法

技术领域

本发明公开涉及室内定位技术领域，尤其涉及一种空地协作模式下的室内自主相对定位导航方法。

背景技术

室内定位技术目前局限性较高，常用来定位的GPS和北斗系统由于建筑物的遮挡，在室内信号较弱，导致室内定位精度较低；同时由于室内环境的空间有限性和环境复杂性，导致室内定位要求更高。

现如今室内定位方式大致分为两类，第一类是基于无线电信号的定位，例如WiFi、RFID、蓝牙、红外线等。首先这类无线电信号不稳定，容易受到外界环境干扰，其次无线电信号的定位还有定位精度低、信息传输速率慢、定位距离有限缺点，尤其是在室内环境下，还需要提高成本来铺设设备。第二类是基于传感器件的惯性定位，由于惯性传感器的定位信息是经过积分而解算出来的，因此定位误差会随时间增大而累积，实验时需要静止设备从而消除传感器产生的漂移，降低了惯性传感器的工作效率；在使用过程中，惯性传感器还容易因载体的震动、周围环境的磁力干扰等因素产生误差，使得通过惯性传感器采集的定位信息准确度较低。

室内导航主要有如下几种方式：第一种，固定路径导航。在室内运行路径上预先设置引导物质，如轨道、黑白胶带、电磁导线等，通过传感器获取引导物质的位置实现导航效果，沿轨道行走，这种导航方式局限性太高，无法满足运行路径经常调整的状况。第二种是标签式导航，提前计算出最佳参照点，通过计算得出最优路线，但是需要提前布置好标签，对环境适应性较差。第三种是通过地图构建技术与导航算法相结合的方式得到最优的行驶路线，但是利用地图构建技术要使用多种传感器对环境信息进行采集，存在诸多缺点，如首先地图构建的精确与否对传感器精度、传输速率等要求十分苛刻，其次多传感器进行采集也会增加系统的冗余性；最后地图构建技术还需要使用软件进行处理，增加使用者的开发难度。即在导航阶段，通过地图构建技术与导航算法相结合的方式不仅需要对地图信息进行实时处理，还需要将地图信息与传感器采集的数据进行融合，不仅增大了导航难度还增添了工作量。

综上，提供一种室内定位精度高、对工作环境适用性强的自主相对定位导航方法是人们亟待解决的问题。

发明内容

鉴于此，本发明公开提供了一种空地协作模式下的室内自主相对定位导航方法，属于自主定位，提供的定位方式不依赖外部标签和固定路径，提高了定位方法对环境的适用性及室内导航的精度。

本发明提供的技术方案，具体为，一种空地协作模式下的室内自主相对定位导航方法，包括如下步骤：

步骤1)：获得旋翼无人机并在旋翼无人机上搭载摄像头；搭建无人车并在无人车上搭载激光雷达传感器；

步骤2)：利用所述摄像头采集无人车位置信息、室内环境信息及无人车导航任务目标位置的信息；

步骤3)所述摄像头将采集到的所述无人车位置信息、室内环境信息、无人车导航任务目标位置的信息识别输出为图像坐标信息，并将所述图像坐标信息发送给无人车的控制器及地面站；

步骤4)无人车的控制器根据所述图像坐标信息计算得到无人车与障碍物的相对坐标；

步骤5)所述激光雷达传感器采集无人车周围的物体信息，并将所述无人车周围的物体信息解算为真实环境下障碍物与无人车的位置信息及角度信息；

步骤6)激光雷达传感器将所述障碍物的位置信息及角度信息发送给所述无人机的控制器；通过所述无人机的控制器计算出无人车坐标位置与实际位置的比例关系；

步骤7)无人车的控制器根据所述无人车与障碍物的相对坐标及坐标位置与实际位置的比例关系对地面站规划的路径信息进行实际环境中的路线修正，同时校正并标定旋翼无人机的位置信息。

优选地，所述旋翼无人机在室内的定点悬停是通过PX4控制器连接光流传感器实现的。

优选地，步骤3)中地面站根据所述图像坐标信息通过路径规划算法计算出导航路径，并将路径信息以坐标的形式通过无线串口发送到无人车的控制器；

优选地，无人车的控制器将位置固定不变的障碍物作为参考点来实时标定和校准无人车的位置、角度信息。

优选地，所述摄像头通过无线串口将图像坐标信息发送给无人车和地面站；

优选地，所述激光雷达传感器通过无线串口将障碍物的位置信息和角度信息发送到无人车的控制器。

本发明提供了一种空地协作模式下的室内自主相对定位导航方法，通过旋翼无人机和无人车协作来完成导航，二者协同完成任务能克服传统导航定位方式的弊端，首先旋翼无人机具有飞行高度优势和较高的全局视野优势并可以快速的进行地面目标的标定。无人车可以实现对地面目标物的定位。本发明优于传统的导航定位方式，最大限度发挥二者各自的优势，由于旋翼无人机在室内上空实时采集信息反馈，使整个系统形成闭环，从而实现利用无人车的位置标定进一步标定无人机感知的地图以及旋翼无人机位置标定，显著的提高了系统的室内定位精度和对工作环境的适用性。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明的公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

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，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明公开实施例提供的一种空地协作模式下的室内自主相对定位导航方法的流程示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的系统的例子。

针对目前市内定位技术存在的信息准确度较低、导航难度大等问题，本实施方案提供了一种空地协作模式下的室内自主相对定位导航方法，本文中空地协作模式是指利用旋翼无人机和无人车协作来完成定位导航，旋翼无人机具有飞行高度优势和较高的全局视野优势，无人车可以对地面目标物进行标定。本发明充分利用了空地协作的优势，将不同传感器信息加以融合，同时利用了固定障碍的绝对坐标完成相对定位，提高了室内定位精度，为后续地图建模与导航工作打下基础。

如图1所示，具体包括如下步骤：

获得旋翼无人机并在旋翼无人机上搭载摄像头，比如openmv摄像头；搭建无人车并在无人车上搭载激光雷达传感器；

在室内环境下GPS信号较弱，旋翼无人机无法在室内实现定点飞行模式，导致旋翼无人机无法稳定飞行，加大了摄像头采集室内环境信息的难度，为解决这一问题，本发明使用PX4控制器连接光流传感器实现旋翼无人机在室内的定点悬停，光流传感器安装在无人机底部的中心位置，然后由旋翼无人机搭载摄像头在室内需导航的区域上空适当的高度悬停，摄像头与光流传感器并排安装，摄像头采集环境信息；

上述无人车可以是搭建一个轮式的无人车，主要由车体、电机及其驱动、主控板和无线通信设备组成，通过编码器实现无人车速度的闭环控制。

利用上述摄像头采集无人车位置信息、室内环境信息及无人车导航任务目标位置的信息；

上述摄像头将采集到的所述无人车位置信息、室内环境信息、无人车导航任务目标位置的信息识别输出为图像坐标信息，并将上述图像坐标信息发送给无人车的控制器及地面站；

无人车的控制器根据上述图像坐标信息计算得到无人车与障碍物的相对坐标；此处的计算过程包括：首先，根据摄像头输出的信息可以得出无人车与障碍物在图像中各自的坐标位置；然后，通过给无人车控制器编写程序计算无人车与障碍物位置的坐标差，从而得到无人车与障碍物的相对坐标及相对角度。

即无人机的摄像头将识别出的无人车位置信息、室内环境信息、无人车导航任务目标位置的信息以坐标的形式通过无线串口发送给无人车的控制器和地面站。地面站根据三者坐标信息通过路径规划算法(比如A*路径规划算法)计算出导航路径，并将路径信息以坐标的形式通过无线串口发送到无人车的控制器。

上述激光雷达传感器采集无人车周围的物体信息，并将上述无人车周围的物体信息解算为真实环境下障碍物与无人车的位置信息及角度信息；激光雷达传感器采集、解算无人车周围物体信息是通过现有的ROS系统程序实现的。

激光雷达传感器将上述障碍物的位置信息及角度信息发送给无人车的控制器；通过上述无人车的控制器计算出坐标位置与实际位置的比例关系；无人车的控制器的计算过程是：首先，根据摄像头采集的信息得到无人车与障碍物在图像中的相对坐标位置及角度；然后，通过激光雷达传感器测得无人车与障碍物之间的真实距离及角度，通过计算无人车与同一个障碍物的相对坐标及真实距离进而得到无人车坐标位置与实际位置的比例关系。

即无人车的控制器会将激光雷达采集到的信息和旋翼无人机采集的坐标信息进行标定，在室内局部路径导航中可以将位置固定不变的障碍物作为参考点来实时标定和校准无人车的位置、角度信息，从而进一步校正无人机感知获取的地图，提高旋翼无人机的定位精度，通过不断的校正车的位置信息来降低定位误差并实现无人车的精准导航。

具体为，最后本实施方案是基于无人车激光雷达传感器的定位信息标定，完成导航。

无人车的控制器根据摄像头发送过来的坐标信息，计算在当前坐标系下(摄像头拍摄的图像)障碍物与车的相对坐标位置；然后通过激光雷达可以测得在真实环境下障碍物与无人车的真实距离及对应夹角，通过无人车的控制器可以计算出坐标位置与实际位置的比例关系，进而就可以对地面站规划的路径信息进行实际环境中的路线修正，同时校正并标定旋翼无人机的位置信息；接下来无人车按照地面站规划的路径行进，在行进的过程中跟据无人车应在的位置与实际激光雷达测出的数据的偏差来校正无人车的位置及角度；最后在不断校正下实现整个路径的精准导航。

旋翼无人机具有飞行高度优势和较高的全局视野优势，无人车可以对地面目标物进行标定。本发明充分利用了空地协作的优势，将不同传感器信息加以融合，同时利用了固定障碍的绝对坐标完成相对定位，从而提高室内定位精度，为后续地图建模与导航工作打下基础。

本实施方案所提供的方法可以应用于如下场景，如作为室内物流分拣配送系统，在无人车合适的位置安装机械臂和识别快递信息的传感器，通过精准的定位信息，将快递运送到指定位置。

或者室内救援系统，当室内存在人员需要救援但不适宜救援队进入时，可以在无人车合适的位置安装红外生命探测传感器和机械臂。通过无人车实现对等待救援的人员运送救援物资。

还可以应用于室内叉车搬运系统中，将无人车的定位系统安装到搬运货物的叉车，将货物的位置设置为目标点，叉车可以根据定位信息可以实现自主搬运货物。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由权利要求指出。

Claims (6)

1.一种空地协作模式下的室内自主相对定位导航方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1)：获得旋翼无人机并在旋翼无人机上搭载摄像头；搭建无人车并在无人车上搭载激光雷达传感器；

步骤2)：利用所述摄像头采集无人车位置信息、室内环境信息及无人车导航任务目标位置的信息；

步骤3)所述摄像头将采集到的所述无人车位置信息、室内环境信息、无人车导航任务目标位置的信息识别输出为图像坐标信息，并将所述图像坐标信息发送给无人车的控制器及地面站；

步骤4)无人车的控制器根据所述图像坐标信息计算得到无人车与障碍物的相对坐标；

步骤5)所述激光雷达传感器采集无人车周围的物体信息，并将所述无人车周围的物体信息解算为真实环境下障碍物与无人车的位置信息及角度信息；

步骤6)激光雷达传感器将所述障碍物的位置信息及角度信息发送给所述无人机的控制器；通过所述无人机的控制器计算出无人车坐标位置与实际位置的比例关系；

步骤7)无人车的控制器根据所述无人车与障碍物的相对坐标及坐标位置与实际位置的比例关系对地面站规划的路径信息进行实际环境中的路线修正，同时校正并标定旋翼无人机的位置信息。

2.根据权利要求1所述的一种空地协作模式下的室内自主相对定位导航方法，其特征在于，所述旋翼无人机在室内的定点悬停是通过PX4控制器连接光流传感器实现的。

3.根据权利要求1所述的一种空地协作模式下的室内自主相对定位导航方法，其特征在于，步骤3)中地面站根据所述图像坐标信息通过路径规划算法计算出导航路径，并将路径信息以坐标的形式通过无线串口发送到无人车的控制器。

4.根据权利要求1所述的一种空地协作模式下的室内自主相对定位导航方法，其特征在于，无人车的控制器将位置固定不变的障碍物作为参考点来实时标定和校准无人车的位置、角度信息。

5.根据权利要求1所述的一种空地协作模式下的室内自主相对定位导航方法，其特征在于，所述摄像头通过无线串口将图像坐标信息发送给无人车和地面站。

6.根据权利要求1所述的一种空地协作模式下的室内自主相对定位导航方法，其特征在于，所述激光雷达传感器通过无线串口将障碍物的位置信息和角度信息发送到无人车的控制器。

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