一种旋翼无人机避障控制系统及其控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种旋翼无人机避障控制系统及其控制方法，涉及无人机避障控制技术领域，包含5个避障子模块和1个控制模块，本发明专利技术通过将ToF深度传感器和视觉传感器结合，设计了一种可以高精度定位障碍物位置的避障子模块。通过在旋翼无人机上安装多个该子模块可实现对无人机周围的障碍物高精度定位，然后利用基于人工势场方法的实时避障算法快速规避障碍物。该系统可以有效提高无人机对周围障碍物的感知精度和避让速度。

【技术实现步骤摘要】
一种旋翼无人机避障控制系统及其控制方法
本专利技术涉及无人机避障控制
，尤其涉及一种基于ToF和视觉传感器的旋翼无人机避障控制系统及其控制方法。
技术介绍
旋翼无人机的应用非常广泛，目前常用于农林植保、地形构建、电力巡检等任务，这些任务均对无人机的自主飞行能力提出了较高的要求，而无人机的避障系统，是决定无人机自主飞行能力高低的一项关键技术。目前，常见的无人机避障技术主要采用超声波传感器、红外测距传感器、激光雷达、毫米波雷达、双目视觉传感器等传感器以实现避障，这些方法都提高了无人机飞行时的安全性，使得无人机的应用场景更广阔，自主化程度更高。诸如公开号为CN209433249U专利技术的《基于多路超声波的四旋翼无人机避障系统》，其采用多路超声波来实现对无人机周围障碍物的感知，减少了无人机的盲区，改善了多路超声波性价比低的缺陷，但是超声波模块的探测精度和有效探测距离有限。公开号CN110045742A专利技术的《一种基于红外光测距的四旋翼无人机避障装置及避障方法》通过利用四组红外光测距装置，实现了低成本，小范围的平面避障能力。双目视觉定位技术在室外日光环境下表现优异，但是其定位深度精度较差，弱光环境下较难成像。3D结构光的深度定位精度较高，且不受弱光环境限制，但是其最大定位距离过低。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对
技术介绍
的不足提供一种基于ToF和视觉传感器的旋翼无人机避障控制系统，通过在旋翼无人机上安装多个该子模块可实现对无人机周围的障碍物高精度定位，然后利用基于人工势场方法的实时避障算法快速规避障碍物。本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案一种基于ToF和视觉传感器的旋翼无人机避障控制系统，包含5个避障子模块和1个控制模块，其中，所述避障子模块包含第一ToF深度传感器、第一视觉传感器、第二视觉传感器、数据接口、第一固定接口和第二固定接口和避障子模块外壳组成；其中，第一视觉传感器和第二视觉传感器均用于采集图像信息，对障碍物进行标记并计算障碍物相对避障子模块的XY位置信息；第一ToF深度传感器，用于对障碍物进行检测，测得避障子模块相对障碍物的深度距离信息；数据接口，用于将传感器采集的数据发送至控制模块；5个避障子模块包含安装在无人机机头反向位置的避障子模块N、无人机机头左侧的避障子模块E、无人机机头位置的避障子模块S、无人机机头右侧位置的避障子模块W和无人机顶部位置的避障子模块A；所述控制模块包含第二ToF深度传感器、第三视觉传感器和第四视觉传感器、光流传感器、姿态传感器、气压传感器、控制器、差分定位模块、数据接口N、数据接口E、数据接口S、数据接口W、数据接口A、控制模块外壳；其中，气压传感器和第二ToF深度传感器融合进行高精度定高，其中ToF深度传感器测得的深度信息主要用在低空中，而气压传感器测得的气压数据主要用于高空中；光流模块和差分定位模块结合进行定位，其中，光流模块用在差分定位模块定位精度较差或者无定位信息时辅助定位。一种基于ToF和视觉传感器的旋翼无人机避障控制系统的控制方法，具体包含如下步骤；步骤1，初始化无人机；步骤2，获取本机的位置和速度以及利用传感器感知周围障碍物的位置；步骤3，利用障碍物的位置信息估算障碍物的速度矢量；步骤4，利用本机的位置和障碍物的位置估计位置差；步骤5，判断无人机是否处于障碍物的势场内，如果处于势场内，则执行步骤6，否则执行步骤2；步骤6，计算势场力和辅助牵引力；步骤7，利用势场力和辅助牵引力计算无人机期望的避障姿态信息。作为本专利技术一种基于ToF和视觉传感器的旋翼无人机避障控制系统的控制方法的进一步优选方案，在步骤2中：定义v(t)以及pu(t)＝[xu,yu,zu]T表示旋翼无人机在t时刻的速度以及位置，定义表示障碍物i在t时刻的位置，其中，旋翼无人机的位置信息中的平面位置[xu,yu]T由光流模块(11)和差分定位模块(15)采集得，而高度位置[zu]T由气压传感器(13)和ToF深度传感器(8)采集得。作为本专利技术一种基于ToF和视觉传感器的旋翼无人机避障控制系统的控制方法的进一步优选方案，在步骤3中：定义碍物i在t时刻的速度为表示上一时刻，ti表示当前时刻，表示系统第一次检测到障碍物的时刻，且当系统第一次检测到障碍物i时，计且则障碍物速度的值和角度分别估算为：作为本专利技术一种基于ToF和视觉传感器的旋翼无人机避障控制系统的控制方法的进一步优选方案，在步骤4中：定义无人机与障碍物i的位置差为之差为dxy(i,t)和dz(i,t),位置差估算为：其中，sgn为符号函数；作为本专利技术一种基于ToF和视觉传感器的旋翼无人机避障控制系统的控制方法的进一步优选方案，在步骤5中：定义和为障碍物势场范围，和为障碍物基本势场范围，和为势场调节参数；定义θ1为障碍物i速度方向与旋翼无人机和障碍物i连线之间的角度，θ2表示障碍物i和旋翼无人机速度方向之间的角度，表示辅助牵引势场角度；障碍物势场范围函数和为：其中，为x-y平面上的势场范围函数，为y-z平面上的势场范围函数。该势场范围函数与障碍物速度有关，随着障碍物速度的变化而变化，且其与障碍物的速度正相关；障碍物势场Uxy(i)和Uz(i)为：其中，a1、a2、b1和b2为势场调节参数，Uxy(i)为旋翼无人机与障碍物在x-y平面上的势场，而Uz(i)为旋翼无人机与障碍物在y-z平面上的势场；为了快速离开障碍物，设计辅助牵引势场Ua(i)，辅助牵引势场为：通过将步骤四估算的位置差dxy(i,t)和dz(i,t)与障碍物势场范围函数和对比，若则处于Uxy(i)和Ua(i)势场内；若则处于Uz(i)势场内，计算障碍物势场。作为本专利技术一种基于ToF和视觉传感器的旋翼无人机避障控制系统的控制方法的进一步优选方案，在步骤6中：定义表示x-y平面势场角度，表示y-z平面势场角度，表示辅助牵引势场角度；对步骤5中所述的障碍物势场Uxy(i)和Uz(i)沿负梯度方向求导可得势场力fxy(i)、fz(i)和fa(i)：对上述势场力fxy(i)和fa(i)分别设计角度为：作为本专利技术一种基于ToF和视觉传感器的旋翼无人机避障控制系统的控制方法的进一步优选方案在步骤6中：利用步骤6中求得的势场力和势场力的角度计算期望避障姿态如下：作为本专利技术一种基于ToF和视觉传感器的旋翼无人机避障控制系统的控制方法的进一步优选方案，以及均大于零，选取作为本专利技术一种基于ToF和视觉传感器的旋翼无人机避障控制系统的控制方法的进一步优选方案，障碍物势场Uxy(i)和Uz(i)中的势场调节参数分别可选取为a1＞0、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于ToF和视觉传感器的旋翼无人机避障控制系统，其特征在于：包含5个避障子模块和1个控制模块，其中，所述避障子模块包含第一ToF深度传感器(2)、第一视觉传感器(1)、第二视觉传感器(3)、数据接口(5)、第一固定接口(6)和第二固定接口(7)和避障子模块外壳(4)组成；/n其中，第一视觉传感器(1)和第二视觉传感器(3)均用于采集图像信息，对障碍物进行标记并计算障碍物相对避障子模块的XY位置信息；/n第一ToF深度传感器(2)，用于对障碍物进行检测，测得障碍物相对避障子模块的深度距离信息；/n数据接口(5)，用于将传感器采集的数据发送至控制模块；/n5个避障子模块包含安装在无人机机头反向位置的避障子模块N(22)、无人机机头左侧的避障子模块E(23)、无人机机头位置的避障子模块S(24)、无人机机头右侧位置的避障子模块W(25)和无人机顶部位置的避障子模块A(26)；/n所述控制模块包含第二ToF深度传感器(8)、第三视觉传感器9和第四视觉传感器10、光流传感器(11)、姿态传感器(12)、气压传感器(13)、控制器(14)、差分定位模块(15)、数据接口N(17)、数据接口E(18)、数据接口S(19)、数据接口W(20)、数据接口A(21)、控制模块外壳(16)；/n其中，气压传感器(13)和第二ToF深度传感器(8)融合进行高精度定高，其中ToF深度传感器(8)测得的深度信息主要用在低空中，而气压传感器(13)测得的气压数据主要用于高空中；/n光流模块(11)和差分定位模块(15)结合进行定位，其中，光流模块(11)用在差分定位模块(15)定位精度较差或者无定位信息时辅助定位。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于ToF和视觉传感器的旋翼无人机避障控制系统，其特征在于：包含5个避障子模块和1个控制模块，其中，所述避障子模块包含第一ToF深度传感器(2)、第一视觉传感器(1)、第二视觉传感器(3)、数据接口(5)、第一固定接口(6)和第二固定接口(7)和避障子模块外壳(4)组成；
其中，第一视觉传感器(1)和第二视觉传感器(3)均用于采集图像信息，对障碍物进行标记并计算障碍物相对避障子模块的XY位置信息；
第一ToF深度传感器(2)，用于对障碍物进行检测，测得障碍物相对避障子模块的深度距离信息；
数据接口(5)，用于将传感器采集的数据发送至控制模块；
5个避障子模块包含安装在无人机机头反向位置的避障子模块N(22)、无人机机头左侧的避障子模块E(23)、无人机机头位置的避障子模块S(24)、无人机机头右侧位置的避障子模块W(25)和无人机顶部位置的避障子模块A(26)；
所述控制模块包含第二ToF深度传感器(8)、第三视觉传感器9和第四视觉传感器10、光流传感器(11)、姿态传感器(12)、气压传感器(13)、控制器(14)、差分定位模块(15)、数据接口N(17)、数据接口E(18)、数据接口S(19)、数据接口W(20)、数据接口A(21)、控制模块外壳(16)；
其中，气压传感器(13)和第二ToF深度传感器(8)融合进行高精度定高，其中ToF深度传感器(8)测得的深度信息主要用在低空中，而气压传感器(13)测得的气压数据主要用于高空中；
光流模块(11)和差分定位模块(15)结合进行定位，其中，光流模块(11)用在差分定位模块(15)定位精度较差或者无定位信息时辅助定位。


2.一种基于权利要求1所述的ToF和视觉传感器的旋翼无人机避障控制系统的控制方法，其特征在于：具体包含如下步骤；
步骤1，初始化无人机；
步骤2，获取本机的位置和速度以及利用传感器感知周围障碍物的位置；
步骤3，利用障碍物的位置信息估算障碍物的速度矢量；
步骤4，利用本机的位置和障碍物的位置估计位置差；
步骤5，判断无人机是否处于障碍物的势场内，如果处于势场内，则执行步骤6，否则执行步骤2；步骤6，计算势场力和辅助牵引力；
步骤7，利用势场力和辅助牵引力计算无人机期望的避障姿态信息。


3.根据权利要求2所述的一种基于ToF和视觉传感器的旋翼无人机避障控制系统的控制方法，其特征在于：在步骤2中：
定义v(t)以及pu(t)＝[xu,yu,zu]T表示旋翼无人机在t时刻的速度以及位置，定义表示障碍物i在t时刻的位置，其中，旋翼无人机的位置信息中的平面位置[xu,yu]T由光流模块(11)和差分定位模块(15)采集得，而高度位置[zu]T由气压传感器(13)和ToF深度传感器(8)采集得。


4.根据权利要求2所述的一种基于ToF和视觉传感器的旋翼无人机避障控制系统的控制方法，其特征在于：在步骤3中：
定义碍物i在t时刻的速度为表示上一时刻，ti表示当前时刻，表示系统第一次检测到障碍物的时刻，且当系统第一次检测到障碍...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘云平，徐泽，唐梦奇，蒋长胜，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32