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无人机飞控之光流知识,你了解多少?

行业资讯 2019-11-20 13:55

    无人机具体的光流数据,如何应用到位置估计算法里,可以参考下文。

总体来看,光流算法分为两步:

  1. 通过下视摄像头获得图像数据,分析图像的不同时刻的帧数据,得到像素的移动速度;

  2. 将像素的移动速度转换成飞行器的移动速度;

    然后讲一下光流的数据在进融合算法前,常见的需要进行哪些预处理。

1、首先是与高度的关系,光流的数据一般在低空范围内有效,比如5m以内,超过一定高度,得到的数据精度就会比较差了,同时与高度有一个线性的关系,根据高度的大小,对光流得到的机体xy速度进行缩放;

一般来说,配合光流的高度数据主要来自超声波传感器,同样可以测得低空的高度,而且较气压计而言,精度较高,得到的相对高度比较准确(气压计有漂移,受风影响大,噪音也大)。

2、其次,需要进行姿态补偿。

什么意思呢?假设一种情况,飞行器在原地晃动,比如左右摆动,此时光流会输出一个速度数据出来,而实际飞行器并未有位置上的变化,所以需要将这个误判的速度进行修正掉。

光流传感器输出什么?

首先要知道光流传感器的输出是什么?光流传感器输出的是xy两个轴向的速度数据,注意,没有位置数据,而位置反馈可以通过速度积分获得,不可避免会产生漂移,但实际通过组合导航算法的处理,也可获得较为满意的使用效果。

3、最后还有一个yaw的旋转补偿。这个主要针对的是光流传感器并未放在飞行器中心位置,所以在原地yaw旋转运动时,xy会不对称的输出错误的数据,而这个数据是我们不需要的(实际飞行器并未运动)。

无人机

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