基于视觉的四旋翼飞行器稳定飞行控制

刘　富, 蔡文波, 康　冰

(吉林大学 通信工程学院, 长春 130022)

0　引　言

近年来, 许多学者致力于将图像传感器增加到四旋翼飞行器的套件中。由于光学传感器能采集周围的环境信息, 并根据信息可快速准确估计飞行器的飞行状态, 因此可采用视觉技术使无人机具有相对定位和自主导航的能力, 而且视觉信息可在某些球定位系统(GPS: Global Positioning System)无法应用的环境下使用, 如室内或某些密闭空间。

目前对常规的控制四旋翼稳定飞行的研究报道[1-10]都是从控制算法入手, 不能解决实际飞行中水平漂移的问题。称为视觉伺服控制的基于视觉的控制系统应运而生, 经过近几十年的发展, 伺服控制又分为基于位置的伺服控制和基于图像的伺服控制, 两者比较而言, 基于图像的视觉伺服控制有更强的鲁棒性[11]。文献[12]最早建立了基于图像和跟踪目标物之间的关系, 然后利用成像测量法直接控制无人机。利用地面某个图像目标, 可推导出导致图像形成的无人机的位置信息； 反之亦然, 根据期望的图像位置信息与实际位置信息的差值可以控制无人机的运动方向和速度等。文献[13]采用基于视觉的控制技术, 识别地面上的4个黑圈构成的目标物, 利用地面上4个黑圈的特定位置信息可得到自身的位置姿态信息。文献[14]选择平面上的4个颜色不同的点为目标物, 也能得到自身的位置和姿态信息。

笔者主要解决了室内四旋翼无法定点飞行的问题, 首先搭建了带有视觉传感器的四旋翼飞行器的硬件, 然后应用串级PID(Proportion Integral Differential)控制算法, 处理多传感器信息与视觉信息融合的数据使四旋翼飞行器稳定悬停在目标物的上方。

1　四旋翼模型建立

为将四旋翼的物理模型转换为数学模型, 首先建立两个坐标系, 建立地面参考坐标系A{x,y,z}及机体坐标系C{x2,y2,z2}。转换矩阵

(1)

其中φ,θ,ψ分别是飞行器的3个欧拉角： 偏航角、 俯仰角和滚转角。定义质量为m的四旋翼无人机相对于地面坐标系的质心位置向量为ξ=(x,y,z)T, 方位向量为η=(ψ,θ,φ), 定义Ω为机体坐标系中机身的角速度向量, 机体坐标系下角速度向量与广义速度的转换关系为

(2)

(3)

(4)

其中u为控制高度的力矩输入；M1,M2,M3,M4为4个螺旋桨产生的反扭矩。

2　图像特征方程的建立

图1　3个坐标系关系Fig.1　Relationship of three coordinate systems

(5)

一个图像P由N个点组成, 二维的图像点为i×j阶矩阵, (pb,qb)为图像上某一点的坐标, 第i行,j列的像素点可表示为

(6)

设图像的中心点为(pg,qg), 图像的任意一点可表示为

(7)

pn=anpg,qn=anqg

(8)

(9)

3　控制器设计

位置控制器和姿态控制器采用串级PID(Proportion, Integral, Differential)控制, 图像的运动速度作为位置控制环的速度输入, 能在图像速度误差输入时做最快速的调整, 确保整个系统的平稳。PID控制器根据期望输出和实际输出形成的偏差经过比例、 积分、 微分的线性加权得到控制量

其中Kp为比例系数,TI为积分时间系数,TD为微分时间系数,e为每一时刻的误差。根据反馈速度式(9), 位置控制器输入的平移速度误差为ev, 所以位置控制器内环的控制律为

图2　系统控制框图Fig.2　System control block diagram

4　实验结果

图3　图像中心位置确定Fig.3　Image center location determination

实验采用WiFi摄像头, 摄像头采集图像分辨率为320×240像素。应用第2节方法确定图像的中心位置(见图3), 根据第3节设计控制算法, 进行了实物实验。实验平台为恒拓科技的小型四旋翼飞行器, 其规格参数如表1所示。设置飞行高度为40 cm,输入的η,x,y均为0, 实际飞行试验结果如图4～图9所示。图4为实际定点飞行的翻滚角度曲线, 抖动角度在-0.4～0.6之间, 图5为实际定点飞行的俯仰角度曲线, 抖动角度在-0.5～0.2之间, 图6实际飞行偏航角曲线图角度在-0.1～0.2之间, 图7实际飞行Y方向速度当目标物速度为0时, 四旋翼相对于目标物的Y方向速度基本为0, 图8实际飞行X方向速度曲线四旋翼相对于目标物的X方向的速度基本为0, 图9实际飞行定高曲线, 设置的目标高度为40 cm, 实际的实验飞行曲线基本收敛在40 cm。

表1　四旋翼飞行器规格参数表

图4　实际飞行翻滚角曲线　　　　　　　　　图5　实际飞行俯仰角曲线　　　　　Fig.4　Actual flight pitch curve　　　　　　　　Fig.5　Actual flight roll angle curve

图6　实际飞行偏航角曲线　　　　　　　　图7　实际飞行Y方向速度曲线　　　　　　Fig.6　Actual flight yaw curve　　　　　　　Fig.7　The actual flight Y velocity curve

图8　实际飞行X方向速度曲线　　　　　　　　 图9　实际飞行定高曲线　　　Fig.8　The actual flight direction velocity curve　　　Fig.9　The actual flight setting curve

5　结　语

笔者针对小型四旋翼飞行器在室内稳定飞行的问题, 搭建了一套四旋翼实物平台, 将多传感器信息与视觉信息融合, 采用PID控制算法控制飞行器。从实验结果可见, 基于视觉控制的四旋翼飞行器通过识别地面目标可达到定高定点悬停的目的, 飞行过程中基本稳定, 3个姿态角控制在1°以内, 自主定高高度也比较平稳； 摄像头采集到的四旋翼飞行器对地面目标物的速度,X轴方向速度比Y轴方向速度更加平稳, 其原因在于在机体的Y轴方向上配有电池和开关, 使重心位置没有在理想的质心位置, 这也是笔者下一步要解决的问题。

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