无人机室内编队飞行计算机视觉定位

无人机室内编队飞行计算机视觉定位

方案设计

目录

1：项目需求 (3)

2：系统整体设计 (3)

3：标识设计 (6)

4：目标定位跟踪 (7)

5：研究基础和团队 (7)

1：项目需求

本项目是针对室内多机编队飞行而生。

飞行环境

1、飞行空间：长8米，宽4米，高2.8米

2、飞机尺寸：长10cm，宽10cm；

3、飞机数量：16架；

4、飞行高度1.5米

5、飞行间距40cm

视觉定位要求

1、平面定位精度5cm；

2、飞机头尾方位角1°；

3、输出速率大于30hz；

4、延迟小于100ms；

2：系统整体设计

室内导航与定位是无人机编队飞行的核心技术，一旦无人机像人一样室内活动自如，将开启一个比现有规模还大的室内市场，对于室外环境，全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)诸如美国的全球定位系统(Global Positioning System, GPS)、我国的北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,

BDS)能够为用户提供较高精度的定位服务，基本满足了用户在室外场景中对基于位置服务的需求。然而，个人用户、服务机器人、扫地机器人等有大量的定位需求发生在室内场景。而室内场景受到建筑物的遮挡，GNSS信号快速衰减，甚至完全拒止，无法满足室内场景中导航定位的需要。因此，室内定位技术成为工业界与学术界研究的热点。在各行业应用需求的推动下，室内定位技术得到了快速的发展。目前，国内外研究已提出了射频识别技术(Radio Frequency Identification, RFID)、蓝牙、WLAN(Wireless Local Area Networks)、超宽带(Ultra-Wideband, UWB)，光流技术和运动捕捉等室内定位技术及系统，其中部分定位技术已经商用。但是，由于室内场景的复杂性和多样性，不同的室内定位技术也具有不同的缺点和局限性，尚未形成与GPS类似的普适解决方案。

射频，WLAN和UWB技术由于射频的不确定性，适应于范围大，精度要求较低的场合，光流法定位精度高，适合于无人机在室内的空中精确悬浮和定位。运动捕捉技术是目前最成功的无人机室内编队飞行动态定位技术，代表有英国Oxford Metrics Limited公司，英国Oxford Metrics Limited公司是世界上一家非常著名的光学动作捕捉（Motion Capture）系统供应商，它的这项技术在70 年代服务于英国海军，从事遥感、测控技术设备的研究与生产。进入80年代他们将自己在军事领域里的高新技术，逐渐用于民用方面，在医疗、运动、工程、生物等诸多领域生产制造用于动作捕捉的Motion Capture系统。80年代末，OML又将动作捕捉系统技术应用

于影视的动画制作领域。应用领域涉及动画制作、虚拟现实系统、机器人遥控、互动式游戏、体育训练、人体工程学研究、生物力学研究等方面。

我们实验室提出的无人机实时定位解决方案，利用高精度的OptiTrack 三维运动捕捉系统，以每秒数百帧的拍摄速率捕捉无人机上固定的特制的标记点，能够实时精确地构建出标记点三维空间位置信息，实现无人机的位置和姿态信息的捕捉，是无人机飞行控制研究领域的先进的助力设备。

图1整体设计方案

如上图所示，系统主要有8台摄像机系统，摄像机的接口为千兆网或者cameralink 接口，帧率可以达到150fps ，不到10ms 一张图像，每一台摄像机和其相邻的相机组成一个双目视觉系统，可以实

现景深，也就是高度的测量，系统使用两台服务器，每一台服务器采集4路视频进行处理，服务器之间通过千兆网进行通信，减小时间延。 3：标识设计

本系统中需要实时定位无人机的位置和姿态，因此设计稳定简单鲁邦的标识是视觉跟踪和定位的关键，我们结合二维码技术和字母识别技术的优点设计了一套非常易于定位和识别的标识，如图所示 A B C D H G F E N M K J R X Z Y 标识系统利用了二维码的快速定位点，同时在二维码的中心标识字符以区分不同的无人机，不采用二维码的原因在于二维码的识别速度比字符识别的速度要慢，不利于本项目的实时控制。

4：目标定位跟踪

目标跟踪和定位算法如图所示：

本项目服务器和相机的选择需要在实际中进行测试选择，初始的相机指标如下所示：

1、相机的帧率大于150fps

2、相机的分辨率大于1280*1024

5：研究基础和团队

肖潇，2009年9月获得光电信息工程博士学位。2009年7月开始在西安电子科技大学通信工程学院任教，担任西安电子科技大学深度智能实验室主任，现在主要研究方向为计算机视觉，目标跟踪识别，雷达信号处理和软件无线电等。

一、承担和完成的科研项目

1、西安电子科技大学基本科研业务项目《智能驾驶中基于全景环带成像的三维动态场景分析》

2、西安电子科技大学基本科研业务项目《基于人类视觉特征描述子的全景目标实时跟踪》

3、国家自然科学基金青年基金项目《这反射全景成像中的目标压缩跟踪研究》（项目批准号：61403291）

无人机定位追踪与反制系统V1.2 (1)

无人机追踪定位与反制系统西安汉科通信科技有限责任公司

1概述 近年来，无人机迎来爆炸式发展，消费级无人机在给人们日常生活带来方便和乐趣之时，不规范的无人机飞行造成的威胁也与日俱增——据统计，自2015年8月至2016年9月，仅在美国就发生了726起无人机事故。在中国，无人机坠落伤人、逼停航班和列车的事情也屡屡发生，2017年4月，短短17天之内，双流机场附近就出现了至少9起无人机在机场禁飞区“黑飞”事件，导致100多趟航班受影响。 自无人机诞生之日起，识别和拦截无人机的反无人机系统就一直在研发与尝试中。反无人机，首先要识别和探测无人机。“飞行高度低、飞行速度慢、飞机体积小、重量轻”，这是一般军用和民用无人机共同具备的特点，这种“低慢小”的特点给无人机的探测带来一定的难度。 2无人机探测技术 目前常用的无人机探测技术包括雷达、光电探测、音频探测、无线电信号探测等。 2.1雷达探测技术 通过雷达发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息。 由于无人机体积小，材质多为塑料，本身透波性好，雷达波反射少，RCS （雷达散射截面积）天生低，大约为0.01平米量级，比起先进隐身飞机来也毫不逊色；速度慢，多普勒效应不太明显，容易被雷达当成地杂波忽略；飞行高度低，受地面和树木房屋等强杂波影响大，微弱信号容易被强杂波淹没。 2.2光电探测 光电探测是利用可见光摄像机和红外热像仪传感器组合，对需要进行监控的区域进行全天时视频探测与监视。采用红外热像点目标跟踪、目标图像识别算法技术、伺服驱动光电转台技术等技术对低空、低速飞行的小型无人机进行探测、分类和跟踪。缺点首先是摄像头只能对准一个方位，如果单位面积很大，则需要安装多套系统，同时，视线盲区无法避免；其次，黑夜和浓雾情况下，摄像头基

无人机飞行师培训教材

飞行师培训教才

目录 对航拍的认识与了解------------------------------------------------------------1 飞行器的原理---------------------------------------------------------------------1 飞行器构成------------------------------------------------------------------------2 机架系统---------------------------------------------------------------------------2 飞控系统---------------------------------------------------------------------------4 动力系统---------------------------------------------------------------------------6 无线电系统------------------------------------------------------------------------8云台系统--------------------------------------------------------------------------10 工具的认知及其应用-----------------------------------------------------------12充电器的使用方法及充电-----------------------------------------------------12 遥控器的设置--------------------------------------------------------------------15 模拟器的练习--------------------------------------------------------------------15 650Pro的组装与调试-----------------------------------------------------------15 真机的练习-----------------------------------------------------------------------16 与摄影师的配合-----------------------------------------------------------------16 实战--------------------------------------------------------------------------------17

无人机飞行控制方法概述

2017-10-08 GaryLiu 于四川绵阳 无人机的飞行控制是无人机研究领域主要问题之一。在飞行过程中会受到各种干扰，如传感器的噪音与漂移、强风与乱气流、载重量变化及倾角过大引起的模型变动等等。这些都会严重影响飞行器的飞行品质，因此无人机的控制技术便显得尤为重要。传统的控制方法主要集中于姿态和高度的控制，除此之外还有一些用来控制速度、位置、航向、3D轨迹跟踪控制。多旋翼无人机的控制方法可以总结为以下三个主要的方面。 1.线性飞行控制方法 常规的飞行器控制方法以及早期的对飞行器控制的尝试都是建立在线性飞行控制理论上的，这其中就有诸如PID、H∞、LQR以及增益调度法。 1)PID PID控制属于传统控制方法，是目前最成功、用的最广泛的控制方法之一。其控制方法简单，无需前期建模工作，参数物理意义明确，适用于飞行精度要求不高的控制。 2)H∞ H∞属于鲁棒控制的方法。经典的控制理论并不要求被控对象的精确数学模型来解决多输入多输出非线性系统问题。现代控制理论可以定量地解决多输入多输出非线性系统问题，但完全依赖于描述被控对象的动态特性的数学模型。鲁棒控制可以很好解决因干扰等因素引起的建模误差问题，但它的计算量非常大，依赖于高性能的处理器，同时，由于是频域设计方法，调参也相对困难。 3)LQR LQR是被运用来控制无人机的比较成功的方法之一，其对象是能用状态空间表达式表示的线性系统，目标函数是状态变量或控制变量的二次函数的积分。而且Matlab软件的使用为LQR的控制方法提供了良好的仿真条件，更为工程实现提供了便利。 4)增益调度法 增益调度（Gain scheduling）即在系统运行时，调度变量的变化导致控制器的参数随着改变，根据调度变量使系统以不同的控制规律在不同的区域内运行，以解决系统非线性的问题。该算法由两大部分组成，第一部分主要完成事件驱动，实现参数调整。如果系统的运行情况改变，则可通过该部分来识别并切换模态；第二部分为误差驱动，其控制功能由选定的模态来实现。该控制方法在旋翼无人机的垂直起降、定点悬停及路径跟踪等控制上有着优异的性能。 2.基于学习的飞行控制方法 基于学习的飞行控制方法的特点就是无需了解飞行器的动力学模型，只要一些飞行试验和飞行数据。其中研究最热门的有模糊控制方法、基于人体学习的方法以及神经网络法。 1)模糊控制方法（Fuzzy logic） 模糊控制是解决模型不确定性的方法之一，在模型未知的情况下来实现对无人机的控制。 2)基于人体学习的方法（Human-based learning） 美国MIT的科研人员为了寻找能更好地控制小型无人飞行器的控制方法，从参加军事演习进行特技飞行的飞机中采集数据，分析飞行员对不同情况下飞机的操作，从而更好地理解无人机的输入序列和反馈机制。这种方法已经被运用到小型无人机的自主飞行中。 3)神经网络法（Neural networks）

无人机导航定位技术简介与分析

无人机导航定位技术简介与分析 无人机导航定位工作主要由组合定位定向导航系统完成，组合导航系统实时闭环输出位置和姿态信息，为飞机提供精确的方向基准和位置坐标，同时实时根据姿态信息对飞机飞行状态进行预测。组合导航系统由激光陀螺捷联惯性导航、卫星定位系统接收机、组合导航计算机、里程计、高度表和基站雷达系统等组成。结合了SAR 图像导航的定位精度、自主性和星敏感器的星光导航系统的姿态测定精度，从而保证了无人飞机的自主飞行。 无人机导航是按照要求的精度，沿着预定的航线在指定的时间内正确地引导无人机至目的地。要使无人机成功完成预定的航行任务，除了起始点和目标的位置之外，还必须知道无人机的实时位置、航行速度、航向等导航参数。目前在无人机上采用的导航技术主要包括惯性导航、卫星导航、多普勒导航、地形辅助导航以及地磁导航等。这些导航技术都有各自的优缺点，因此，在无人机导航中，要根据无人机担负的不同任务来选择合适的导航定位技术至关重要。 一、单一导航技术 1 惯性导航 惯性导航是以牛顿力学定律为基础，依靠安装在载体(飞机、舰船、火箭等)内部的加速度计测量载体在三个轴向运动加速度，经积分运算得出载体的瞬时速度和位置，以及测量载体姿态的一种导航方式。惯性导航系统通常由惯性测量装置、计算机、控制显示器等组成。惯性测量装置包括加速度计和陀螺仪。三自由度陀螺仪用来测量飞行器的三个转动运动;三个加速度计用来测量飞行器的三个平移运动的加速度。 计算机根据测得的加速度信号计算出飞行器的速度和位置数据。控制显示器显示各种导航参数。惯性导航完全依靠机载设备自主完成导航任务，工作时不依赖外界信息，也不向外界辐射能量，不易受到干扰，不受气象条件限制，是一种自主式的导航系统，具有完全自主、抗干扰、隐蔽性好、全天候工作、输出导航信息多、数据更新率高等优点。实际的惯性导航可以完成空间的三维导航或地面上的二维导航。 2 定位卫星导航 定位卫星导航是通过不断对目标物体进行定位从而实现导航功能的。目前，全球范围内有影响的卫星定位系统有美国的GPS，欧洲的伽利略，俄罗斯的格拉纳斯。这里主要介绍现阶段应用较为广泛的GPS全球定位系统导航。

无人机编队队形变换

1.1 无人机编队队形变换 1.1.1 队形变换问题描述 图4.1给出了队形变化的示意图，图中红色飞机代表长机，其他飞机代表僚机，无人机编队由原三角形队形16P P 变换到目标矩阵队形''16P P 。队形变换选择的路线和目标队形的位置是影响队形变换效率的两个主要因素。当目标队形确定时，选择不同的对应路线，其效率是不一致的。本章队形变换问题主要研究如何选取最优的对应路线。定义队形变化的最优效率为由原队形变换到期望队形的时间最短。 1P 4P 5P 2 P 3P 6P '1P '2P ' 4P '3P '6P ' 5P 图4.1 队形变换示意图 假设编队中有n 架飞机，各飞机i 变化前的位置为i P ，期望队形的位置为' i P ，飞机i 从i P 到'i P 的变换效率为i ξ，经过的时间为i t ，走过的路程为i s 。则一次变换中的能量效率为： 0n tran i i W ξ==∑ (4.1) 队形变换的时间和总的路程为： 12max(,, ,)tran n T t t t = (4.2) n tran i i S s ==∑ (4.3) 则队形变换的最优解问题转换为求取当tran T 最小时的各飞机间的对应关系。由第三章编队保持阶段可以知道，本文的僚机跟踪过程需要根据纵向x 轴的距离不断调整自己的速度。只要保证距离期望点的位置距离最近，根据僚机纵向编队跟踪的串级PID 控制系统，僚机就能以最快的时间到达。则问题可以进一步转化为求取当tran S 最小时的各飞机间的对应关系。假设队形变换在无障碍物情况下进行变换，则i P 到'i P 时的直线路径最短，最后可以将队形变化最优解问题简化为指派问题。编队中有n 架飞机，则共有n n ?中对应关系。若最优的对应方法为' (,)i i J P P 。则其数学表达式为： '12(,)min(,,,)n n i i tran tran tran J P P S S S ?= (4.4) 1.1.2 匈牙利算法的应用 匈牙利算法又名为Munkres 分配算法，该算法最早由匈牙利数学家Dénes K?nig 和Jen?

无人机操作培训总结

无人机操作培训总结Revised on November 25, 2020

无人飞机操作培训 培 训 总 结 2013年4月

目录

培训心得 2013年4月7日在陈主任和张科长的带领下，我们一行8人来到桂林市鑫鹰电子科技有限公司，参加了长达20天的无人机飞行操作培训。 无人机飞行小组有三个岗位：飞控手、地面站和地勤。我很荣幸被分在地面站岗位。地面站是整个飞行小组的指挥中枢，指挥各项工序的开展。首先飞行前规划好飞行航线；然后外场作业时地面站全程监控飞机状态；最后飞机降落后地面站负责相关数据的回收与检查。地面站的任务贯穿着整个飞行任务的始终，地面站需要掌握的技术也繁多而复杂。 首先是规划航线。这一步骤通常是在飞行前几天完成，根据客户提供的测区范围，加载到具有高程信息的环境中，例如Googel Earth或者叠加DEM数据。了解测区内的地形变化。根据测区高差和成图比例尺计算飞行高度，航线间距离以及拍照间隔等参数。 接着是外场作业，从飞机通电开始，地面站开始监控飞机并做检查和调试，飞机起飞后地面站向飞控手报告飞机高度和速度，飞机转为自动驾驶后继续监控飞机的航向、速度、高度，控制飞行飞到预定高度后发出出航指令，飞机返航时控制飞机下降到300米高度，交由飞控手操控飞机降落。 最后是数据回收。飞机降落后需要取出飞机的飞行状态数据以及相机拍摄照片，并逐一检查核对，如果飞行中出现漏拍照的情况，需找到漏拍点位置并重新规划补飞航线。 认识到地面站岗位的重要性和多任务性，所以在此次培训中，我一直严格要求自己，上课时认真听课，做好课堂笔记，课后及时消化所学知识。三个岗位配合训练时，我们通力合作，积极沟通，认识实际操作中存在的问题，纠正

无人机主要部件

1、首先介绍的是无人机的大脑——飞控 无人机飞行控制系统是指能够稳定无人机飞行姿态，并能控制无人机自主或半自主飞行的控制系统，是无人机的大脑，也是区别于航模的最主要标志，简称飞控。飞控的作用就是通过飞控板上的陀螺仪，对四轴飞行状态进行快速调整(都是瞬间的事，不要妄想用人肉完成)。如发现右边力量大，向左倾斜，那么就减弱右边电流输出，电机变慢、升力变小，自然就不再向左倾斜。如果没有飞控系统，四轴飞行器就会因为安装、外界干扰、零件之间的不一致等原因形成飞行力量不平衡，后果就是左右、上下地胡乱翻滚，根本无法飞行。 工作过程大致如下：飞控系统实时采集各传感器测量的飞行状态数据、接收无线电测控终端传输的由地面测控站上行信道送来的控制命令及数据，经计算处理，输出控制指令给执行机构，实现对无人机中各种飞行模态的控制和对任务设备的管理与控制;同时将无人机的状态数据及发动机、机载电源系统、任务设备的工作状态参数实时传送给机载无线电数据终端，经无线电下行信道发送回地面测控站。飞控系统的硬件主要包括：主控制模块、信号调理及接口模块、数据采集模块以及舵机驱动模块等。 2、为传感器增稳的——云台 稳定平台，对于任务设备来说太重要了，是用来给相机增稳的部分，几千米的高度上误差个几分几秒就能差出去几十米。它主要通过传感器感知机身的动作，通过电机驱动让相机保持原来的位置，抵消机身晃动或者震动的影响。云台主要考察几个性能：增稳精度、兼容性（一款云台能适配几款相机和镜头）和转动范围（分为俯仰、横滚和旋转三个轴），如果遇到变焦相机，就更加考验云台

的增稳精度了，因为经过长距离的变焦，一点点轻微的震动都会让画面抖动得很厉害。 现时的航拍云台主要由无刷电机驱动，在水平、横滚、俯仰三个轴向对相机进行增稳，可搭载的摄影器材从小摄像头到GoPro，再到微单/无反相机，甚至全画幅单反以及专业级电影机都可以。摄影器材越大，云台就越大，相应的机架也就越大。 上面三个演示的是机身不动、相机动的效果，但实际上云台工作时，是相机不动，而机身动。所以在空中时，无人机的机身不断在动作，云台依然可以保相机镜头的位置，达到增稳的效果。 分类: 目前市面上常见的有三轴增稳云台和两轴增稳云台。

无人机设计手册及主要技术教学提纲

无人机设计手册及主要技术 内容简介 独家《无人机设计手册》分上、下两册共十二章。 上册包括无人机系统总体设计，气动、强度、结构设计，动力装置，发射与回收系统，飞行控制与管理系统。 下册包括机载电气系统，指挥控制与任务规划，测控与信息传输，有人机改装无人机，综合保障设计，可靠性、维修性、安全性和环境适应性以及无人机飞行试验等。有关无人机任务设备、卫星中继通信的设计以及正在发展的无人机技术等内容，有待手册再版时编入，使无人机设计手册不断成熟和丰富。 适用人群 本手册是国内第一部较全面系统阐述无人机设计技术的工具书，不仅可作为无人机的设计参考，也可以作为院校无人机教学、无人机行业的工程技术人员和管理人员的参考书，并可供无人机部队试验人员使用。希望本手册的出版能对我国无人机研制工作的技术支持有所裨益。 作者简介 祝小平，现任西北工业大学无人机所总工程师，主要从事无人机总体设计、飞行控制与制导系统设计等研究工作。主持了工程型号、国防预研等国家重点项目多项，获国家和部级科学技术奖9项，其中国家科技进步一等奖1项，国防科技进步一等奖4项，获技术发明专利10项，荣立“国防科技工业武器装备型号研制”个人一等功，发表论著150多篇。先后入选国家级“新世

纪百千万人才工程”、国防科技工业“511人才工程”和教育部“新世纪优秀人才支持计划”，获得“ 国防科技工业百名优秀博士、硕士”、“国防科技工业有突出贡献的中青年专家”、“陕西省有突出贡献专家”和“科学中国人(2009)年度人物”等荣誉称号。 无人机相关GJB标准-融融网 gjb 8265-2014 无人机机载电子测量设备通用规范 gjb 4108-2000 军用小型无人机系统部队试验规程 gjb 5190-2004 无人机载有源雷达假目标通用规范 gjb 7201-2011 舰载无人机雷达对抗载荷自动测试设备通用规范 gjb 5433-2005 无人机系统通用要求 gjb 2347-1995 无人机通用规范 gjb 6724-2009 通信干扰无人机通用规范 gjb 6703-2009 无人机测控系统通用要求 gjb 2018-1994 无人机发射系统通用要求 无人机主要技术 一、动力技术 续航能力是目前制约无人机发展的重大障碍，业内人士也普遍认为消费级多旋翼续航时间基本维持在20min左右，很是鸡肋。逼得用户外出飞行不得不携带多块电池备用，造成使用操作的诸多不便，为此有诸多企业在2016年里做出了新的尝试。

小型无人机飞控系统介绍与工作原理

飞控系统是无人机的核心控制装置，相当于无人机的大脑，是否装有飞控系统也是无人机区别于普通航空模型的重要标志。在经历了早期的遥控飞行后，目前其导航控制方式已经发展为自主飞行和智能飞行。导航方式的改变对飞行控制计算机的精度提出了更高的要求；随着小型无人机执行任务复杂程度的增加，对飞控计算机运算速度的要求也更高；而小型化的要求对飞控计算机的功耗和体积也提出了很高的要求。高精度不仅要求计算机的控制精度高，而且要求能够运行复杂的控制算法，小型化则要求无人机的体积小，机动性好，进而要求控制计算机的体积越小越好。 在众多处理器芯片中，最适合小型飞控计算机CPU的芯片当属TI公司的TMS320LF2407，其运算速度以及众多的外围接口电路很适合用来完成对小型无人机的实时控制功能。它采用哈佛结构、多级流水线操作，对数据和指令同时进行读取，片内自带资源包括16路10位A ／D转换器且带自动排序功能，保证最多16路有转换在同一转换期间进行，而不会增加CPU 的开销；40路可单独编程或复用的通用输入／输出通道；5个外部中断；集成的串行通信接口（SCI），可使其具备与系统内其他控制器进行异步（RS 485）通信的能力；16位同步串行外围接口（SPI）能方便地用来与其他的外围设备通信；还提供看门狗定时器模块（WDT）和CAN通信模块。 飞控系统组成模块 飞控系统实时采集各传感器测量的飞行状态数据、接收无线电测控终端传输的由地面测控站上行信道送来的控制命令及数据，经计算处理，输出控制指令给执行机构，实现对无人机中各种飞行模态的控制和对任务设备的管理与控制；同时将无人机的状态数据及发动机、机载电源系统、任务设备的工作状态参数实时传送给机载无线电数据终端，经无线电下行信道发送回地面测控站。按照功能划分，该飞控系统的硬件包括：主控制模块、信号调理及接口模块、数据采集模块以及舵机驱动模块等。 模块功能 各个功能模块组合在一起，构成飞行控制系统的核心，而主控制模块是飞控系统核心，它与信号调理模块、接口模块和舵机驱动模块相组合，在只需要修改软件和简单改动外围电路的基础上可以满足一系列小型无人机的飞行控制和飞行管理功能要求，从而实现一次开发，多型号使用，降低系统开发成本的目的。系统主要完成如下功能： （1）完成多路模拟信号的高精度采集，包括陀螺信号、航向信号、舵偏角信号、发动机转速、缸温信号、动静压传感器信号、电源电压信号等。由于CPU自带A／D的精度和通道数有限，所以使用了另外的数据采集电路，其片选和控制信号是通过EPLD中译码电路产生的。

几种无人机室内定位方法对比

几种智能机器人室内定位方法对比近年来随着控制算法的研究进展，无人机、无人车等智能机器人在各领域中发展迅速。研发人员在对智能机器人进行相关研究时，通常需要完成室内环境下的模拟调试实验，在这些实验中，确定各智能体自身定位以及与其他智能体的相对位置，即进行精确定位，是十分重要的。 室内定位算法原理 目前的定位算法从原理上来说，大体上可以分为以下三种。 一、邻近信息法：利用信号作用的有限范围，来确定待测点是否在某个参考点的附近，这一方法只能提供大概的定位信息 二、场景分析法：测量接收信号的强度，与实现测量的、存在数据库的该位置的信号强度作对比。 三、几何特征法：利用几何原理进行定位的算法，具体又分为三边定位法、三角定位法以及双曲线定位法。

根据上面介绍的定位算法，衍生出了多种室内定位技术。目前的定位技术多要借助辅助节点进行定位，通过不同的测距方式计算出待测节点相对于辅助节点的位置，然后与数据库中事先收集的数据进行比对，从而确定当前位置。 室内定位主要流程为首先在室内环境设置固定位置的辅助节点，这些节点的位置已知，有的位置信息是直接存在节点中，如射频识别（RFID）的标签，有的是存在电脑终端的数据库中，如红外线、超声波等。 然后测量待测节点到辅助节点的距离，从而确定相对位置，使用某种方式进行测距通常需要一对发射和接收设备，按照发射机和接收机的位置大体可以分为两种：一种是发射机位于被测节点，接收机位于辅助节点，例如红外线，超声波和射频识别（RFID）；另一种是发射机位于辅助节点，接收机位于被测节点，例如WiFi、超宽带（UWB）、ZigBee。 室内定位技术对比 下面具体介绍八种室内定位技术所涉及原理与优缺点。 一、WiFi定位技术，定位方法是场景分析法，其定位精度由于覆盖范围的不同，可以达到2-50m。优点是易安装、系统总精度相对较高，缺点是指纹信息收集量大、易受其他信号干扰。

多无人机协同编队仿生飞行控制关键技术研究

随着单架无人机技术的发展日趋成熟，军事和民事领域对无人机的任务需求变得苛刻，人们开始关注生物界编队鸟群（如大雁、天鹅等）长途迁徙的现象，分析生物系统的进化特征与行为规律，利用多无人机协同编队飞行（Coordinated Formation Flight，简称CFF）与生物系统（个体或群体）的某些原理和行为相似性，将仿生学引入到CFF研究中，以期获得类似鸟群长途迁徙的功效，如降低飞行阻力、节省燃油、延长巡航距离等。由于多无人机CFF控制技术具有广阔的工程应用前景，因此这一项目已在世界范围内激发了科研人员越来越高的研究热情，但又因该项目需要涉及多学科和多技术领域，因此研究难度高。目前国外虽已取得了显著的研究成果，但离工程应用还有很大的差距，而国内研究才刚刚起步，还属于理论跟踪性研究，所以系统深入的研究多无人机CFF控制技术，逐步实现其工程应用已成燃眉之际。本文正是基于多无人机CFF控制技术的国内外发展背景，根据实验室的实际情况，从多无人机编队飞行的基本原理到功能的硬件实现，采取环环相扣的研究方法，完成了多无人机CFF控制技术的前期研究工作。全文研究的多无人机CFF控制关键技术主要包括四个方面：多无人机CFF的气动耦合模型、CFF中单架UAV的运动学和动力学模型、CFF控制器以及硬件在环的CFF测试平台构建技术。论文首先总结了前人在这一领域内已有的研究成果，并在此基础上对紧密编队飞行中非常重要的气动耦合问题进行了系统的研究，然后分析对比了几种常见的涡流模型，利用简化的飞机结构和一种近似平均有效风和风梯度的计算方式，针对“长机-僚机”的V型编队方式和非线性6 DOF的刚性飞机，确立了适合多无人机CFF动态特性研究的气动耦合模型，继而分析这种气动耦合对飞机各种参量所产生的影响作用，并相应完成了对已有的标准飞机气动力和力矩系数方程组的调整工作。其次，利用第一阶段的工作成果，论文给出了“长机-僚机”编队方式下多无人机CFF模型，通过惯性坐标轴系、速度坐标轴系与机体坐标轴系之间的转换关系，深入的分析了受翼尖涡流影响的CFF中单架无人机的运动特性，同时给出了其特有的运动学和动力学模型。论文的核心研究内容之一是如何设计出一种能够确保僚机实时跟随长机飞行航迹的飞行控制器。在本文前期工作的基础上，利用多无人机CFF中的单架无人机的非线性动力学模型，针对飞机特有的运动规律，即飞机的状态变量可按时间尺度的不同分成慢变量( )和快变量( )，对应的给出了双环控制器的设计方法：外环利用带积分消除跟随航迹稳态误差的变结构滑模控制器，内环则采用基于神经网络消除逆误差的动态逆控制器。整个设计过程紧紧围绕多无人机CFF系统建立的要求，由长机航迹信息已知的理想假设，到完全不用知晓情况下实施目标跟随，并保持特定的编队队形，层层深入地系统研究了飞行跟随控制律，最后利用Matlab7.1对其进行仿真验证。仿真结果表明该飞行控制器能够确保僚机在长机产生的涡流场中保持编队飞行的队形结构。本文另一个核心研究内容是硬件在环的多无人机CFF测试平台的研制。文中详细的阐述了多无人机CFF系统的设计要求和软硬件实现过程。整个系统主要由三个子系统组成：无人机飞行控制系统（Flight Control System，简称FCS）、基于Statemate构建的无人机虚拟样机（Virtual Prototype，简称VP）以及地面测试系统。硬件测试平台的设计中加入了FCS-VP思想，主要是基于低成本考虑，而FCS-VP虽然是一种数字化的软件模型，但其设计理念与系统设计自动化（System Design Automation，SDA）完全一致，可以对应的完成物理原型应该具备的所有功能，且具有研究过程用时短，飞行航迹监控实时性强等优势，并能随机的对飞机实施各种干扰，动态的显示编队飞行控制器的性能好坏。经过多次双机编队飞行的检测实验，结果表明基于多无人机CFF测试平台系统的双机编队飞行正常，达到设计要求，同时也进一步证明了本文所研究的编队飞行控制系统相关理论算法是正确和有效的。

无人机的操作培训的总结

无人飞机操作培训 培 训 总 结

2013年4月

目录 培训心得 (1) 地面站前期数据准备 (2) 地面站操作流程 (7) 地面站地勤联调工作流程 (11) Canon 5D mark II相机设置 (15)

培训心得 2013年4月7日在陈主任和张科长的带领下，我们一行8人来到桂林市鑫鹰电子科技有限公司，参加了长达20天的无人机飞行操作培训。 无人机飞行小组有三个岗位：飞控手、地面站和地勤。我很荣幸被分在地面站岗位。地面站是整个飞行小组的指挥中枢，指挥各项工序的开展。首先飞行前规划好飞行航线；然后外场作业时地面站全程监控飞机状态；最后飞机降落后地面站负责相关数据的回收与检查。地面站的任务贯穿着整个飞行任务的始终，地面站需要掌握的技术也繁多而复杂。 首先是规划航线。这一步骤通常是在飞行前几天完成，根据客户提供的测区范围，加载到具有高程信息的环境中，例如Googel Earth或者叠加DEM数据。了解测区内的地形变化。根据测区高差和成图比例尺计算飞行高度，航线间距离以及拍照间隔等参数。 接着是外场作业，从飞机通电开始，地面站开始监控飞机并做检查和调试，飞机起飞后地面站向飞控手报告飞机高度和速度，飞机转为自动驾驶后继续监控飞机的航向、速度、高度，控制飞行飞到预定高度后发出出航指令，飞机返航时控制飞机下降到300米高度，交由飞控手操控飞机降落。 最后是数据回收。飞机降落后需要取出飞机的飞行状态数据以及相机拍摄照片，并逐一检查核对，如果飞行中出现漏拍照的情况，需找到漏拍点位置并重新规划补飞航线。 认识到地面站岗位的重要性和多任务性，所以在此次培训中，我一直严格要求自己，上课时认真听课，做好课堂笔记，课后及时消化所学知识。三个岗位配

详细解析无人机飞控技术

详细解析无人机飞控技术 以前，搞无人机的十个人有八个是航空、气动、机械出身，更多考虑的是如何让飞机稳定飞起来、飞得更快、飞得更高。如今，随着芯片、人工智能、大数据技术的发展，无人机开始了智能化、终端化、集群化的趋势，大批自动化、机械电子、信息工程、微电子的专业人材投入到了无人机研发大潮中，几年的时间让无人机从远离人们视野的军事应用飞入了寻常百姓家、让门外汉可以短暂的学习也能稳定可靠的飞行娱乐。不可否认，飞控技术的发展是这十年无人机变化的最大推手。 飞控是什么？ 飞行控制系统（Flight control system）简称飞控，可以看作飞行器的大脑。多轴飞行器的飞行、悬停，姿态变化等等都是由多种传感器将飞行器本身的姿态数据传回飞控，再由飞控通过运算和判断下达指令，由执行机构完成动作和飞行姿态调整。 控可以理解成无人机的CPU系统，是无人机的核心部件，其功能主要是发送各种指令，并且处理各部件传回的数据。类似于人体的大脑，对身体各个部位发送指令，并且接收各部件传回的信息，运算后发出新的指令。例如，大脑指挥手去拿一杯水，手触碰到杯壁后，因为水太烫而缩回，并且将此信息传回给大脑，大脑会根据实际情况重新发送新的指令。无人机的飞行原理及控制方法（以四旋翼无人机为例） 四旋翼无人机一般是由检测模块，控制模块，执行模块以及供电模块组成。检测模块实现对当前姿态进行量测；执行模块则是对当前姿态进行解算，优化控制，并对执行模块产生相对应的控制量；供电模块对整个系统进行供电。 四旋翼无人机机身是由对称的十字形刚体结构构成，材料多采用质量轻、强度高的碳素纤维；在十字形结构的四个端点分别安装一个由两片桨叶组成的旋翼为飞行器提供飞行动力，每个旋翼均安装在一个电机转子上，通过控制电机的转动状态控制每个旋翼的转速，来提供不同的升力以实现各种姿态；每个电机均又与电机驱动部件、中央控制单元相连接，

关于无人机飞行控制系统的全面解析

关于无人机飞行控制系统的全面解析 飞控的大脑：微控制器在四轴飞行器的飞控主板上，需要用到的芯片并不多。目前的玩具级飞行器还只是简单地在空中飞行或停留，只要能够接收到遥控器发送过来的指令，控制四个马达带动桨翼，基本上就可以实现飞行或悬停的功能。意法半导体高级市场工程师介绍，无人机/多轴飞行器主要部件包括飞行控制以及遥控器两部分。其中飞行控制包括电调/马达控制、飞机姿态控制以及云台控制等。目前主流的电调控制方式主要分成BLDC方波控制以及FOC正弦波控制。 高通和英特尔推的飞控主芯片CES上我们看到了高通和英特尔展示了功能更为丰富的多轴飞行器，他们采用了比微控制器（MCU）更为强大的CPU或是ARM Cortex-A系列处理器作为飞控主芯片。例如，高通CES上展示的Snapdragon Cargo无人机是基于高通Snapdragon芯片开发出来的飞行控制器，它有无线通信、传感器集成和空间定位等功能。Intel CEO Brian Krzanich也亲自在CES上演示了他们的无人机。这款无人机采用了RealSense技术，能够建起3D地图和感知周围环境，它可以像一只蝙蝠一样飞行，能主动避免障碍物。英特尔的无人机是与一家德国工业无人机厂商Ascending Technologies合作开发，内置了高达6个英特的RealSense3D摄像头，以及采用了四核的英特尔凌动（Atom）处理器的PCI-express定制卡，来处理距离远近与传感器的实时信息，以及如何避免近距离的障碍物。这两家公司在CES展示如此强大功能的无人机，一是看好无人机的市场，二是美国即将推出相关法规，对无人机的飞行将有严格的管控。 多轴无人机的EMS/传感器某无人机方案商总经理认为，目前业内的玩具级飞行器，虽然大部分从三轴升级到了六轴MEMS，但通常采用的都是消费类产品如平板或手机上较常用的价格敏感型型号。在专业航拍以及专为航模发烧友开发的中高端无人机上，则会用到质量更为价格更高的传感器，以保障无人机更为稳定、安全的飞行。这些MEMS传感器主要用来实现飞行器的平稳控制和辅助导航。飞行器之所以能悬停，可以做航拍，是因为MEMS传感器可以检测飞行器在飞行过程中的俯仰角和滚转角变化，在检测到角度变化

机器人精准定位技术解析

随着科学技术的快速发展，服务机器人的使用越来越广泛，但目前机器人还是基于磁轨导航。这样严重制约了机器人的使用环境，难以满足机器人根据需要去调整行走路径的需求。如何从技术层面去解决这一难点是我们需要去思考的问题一、背景 定位技术的引用是机器人完成诸如路径规划、自主导航等复杂任务的前提，是机器人领域的研究热点。现在越来越多的机器人采用激光和视觉定位，无论是激光还是视觉，都有自己的局限性，比如，运算量大，环境适应性差，机器人劫持等问题。而在激光或视觉定位的基础上，配合上UWB，就可以比较完美地解决机器人定位的问题。下面由沃旭通讯科技有限公司解读。 二、UWB技术介绍 UWB是一种无载波通信技术，利用纳秒至微微秒极的非正弦波窄脉冲传输数据，通过在较宽的频谱上传送极低功率的信号。优点在于传输功率高，功耗小，抗干扰能力和穿透能力强，高精度和高准确性的定位 三、UWB系统架构 UWB定位技术首先在环境中布置一些锚点，之后基于无线测量物体与锚点的距离或时间，计算得出物体的位置。UWB定位不论收还是发，都需要相应的RF 射频模组，模组可分别设置为标签和锚点，锚点固定不动，标签放在运动的机器人上，两种模组都在5cm*6cm差不多大小。UWB基站只需要供电，不需要接入网络，从显示终端上对标签完成配置之后，标签会根据自己所处的位置，选择适当的基站进行定位。将计算结果直接输出到机器人的控制主办，并且同时通过板载的wifi模块，将实时位置输出到显示终端上。 没有什么比图片更直接：

四、UWB特点 UWB定位的主要特点，是在兼顾精度和成本的条件下，整合容易，方便实施。精度方面，用于机器人的UWB结合惯导的方案精度达到5cm;由于采用测距定位，UWB的运算量比激光和视觉定位要小很多;体积也比较小，模组接口简单，整合容易，方便实施。此外，UWB还具有工作距离远，能穿透一般遮挡，不受光滑表面影响等优点。 沃旭基于UWB技术的机器人定位方案目前除了用于机器人，还可以用在无人机上，例如跟拍时基于UWB测量出距离，并进行追踪对焦，或者通过UWB进行定位，用于无人机编队飞行。另外沃旭科技的UWB定位技术主要应用领域还包括像智慧工厂对人和物的定位，化工厂智能安全定位，智慧仓储定位，煤矿隧道人员定位，医院/养老院/法院/展馆/监狱/消防定位等。

多旋翼无人机飞行控制系统设计研究

www?ele169?com | 27实验研究 0 引言 多旋翼无人机是集合多项现代高新科技的成果，无人机 行业的蓬勃发展是中国崛起、中国航空产业崛起的重要体现，多旋翼无人机具有系统安全性好、可靠性高、负载能力强等特点，具有非常广阔的应用前景。多旋翼无人机的作业方式相比于传统的人工作业方式，大大提高了作业效率、降低作业成本与风险。在无线通信技术与图像处理技术快速发 展的背景下，多旋翼无人机逐渐向智能化的方向发展，另外， 独特的机械结构使多旋翼无人机更加灵活。随着无人机在人们生活中的进一步普及，无人机故障的影响也会越来越大，在大多数故障中，主要是控制器故障后果最为严重，所以飞行控制器的结构健康管理始终受到人们高度重视。1 多旋翼无人机任务需求分析 多旋翼无人机飞行控制系统主要服务于公安消防、公共 安全、勘察搜救等领域，对无人机的飞行安全、可靠性等要求较高，针对多旋翼无人机所应用的特殊场合，其飞行控制 系统需要具备以下性能指标：首先要具备机载飞控系统与地面站两部分，由机载飞控 系统来进行控制律的运算，通过电机控制指令对地面站发送的信息进行接收。地面站会显示无人机当前的飞行状态以及 主控件的基本性能。其次要具有良好的传感器以及多种飞行模式，传感器主要对无人机飞行姿态、高度、位置等信息进行采集，通过机载计算机对相应数据进行处理，多旋翼无人机存在多种飞行模式，需要根据实际情况选择最佳飞行模 式。最后，多旋翼无人机飞行控制系统要具有多种读取遥控 信号的方式，实现多种多旋翼无人机的飞行控制。还要具有在线调整及保存相关的控制参数功能、在异常情况下应急处理功能等。根据多旋翼无人机飞控系统的要求指标，提出了飞控系统具体的设计要求： ■1.1 飞行控制处理器 飞行控制处理器需要对传感数据进行收集并处理，对控 制律进行运算，保持与地面站之间通信畅通。飞行控制处理器只有缩短调节电机转速的指令周期，才能更好的发挥控制性能。由于飞行控制处理器面临的任务众多，所以要求飞控处理器处理速度快、计算能力强。飞控处理器必须快速对传感器数据进行读取，第一时间与无线通信设备进行连接，实现与地面站之间的通信，另外飞控处理器必须具备存储空间大、低功耗、体积小等特点。 ■1.2 传感器传感器需要选择精度较高的传感器以及通信距离较远的无线通信设备，满足飞控系统的性能指标，确保传感器使用简单、通信接口通用。 ■1.3 软件开发多旋翼无人机的飞控软件系统要有很强的可靠性与稳定性，具备通信链路异常状况下的紧急处理，具备相应的备份程序，避免无人机在飞行过程中发生故障，另外地面站要具备故障报警功能。飞行控制系统的采样频率不易过小以免出现控制输出调节量滞后造成严重后果。2 多旋翼无人机飞行控制系统总体架构设计多旋翼无人机飞行控制系统总体架构由机载部分与地面站部分组成，机载部分主要由飞控处理模块、传感器模块、电源模块、执行机构构成。地面部分与机载部分之间的信息交互 主要通过无线通信模块来完成。飞控系统总体架构如图1所示。图1 飞控系统总体架构 ■2.1 飞控系统硬件平台设计当前的飞行控制系统控制芯片多采用ARM、DSP 等高 速处理器，单处理器的使用会抑制控制系统的进一步拓展，多旋翼无人机飞行控制系统设计研究张建学 （中国民航飞行学院计算机学院，四川广汉，618307）摘要：多旋翼无人机具有优良的操作性能、维护简单、成本较低等特点，已经成为微小型无人机的主流，获得了广大的消费群体。飞控系统作为无人机的核心技术，始终是无人机学术与工程领域研究的热点。本文以多旋翼无人机为研究对象，根据多旋翼无人机的结构特点，对飞行控制系统进行设计与研究，从硬件原理与软件原理对多旋翼无人机飞行控制系统的构建过程进行详细介绍。关键词：多旋翼；无人机；飞控系统

无人机室内编队飞行计算机视觉定位

无人机室内编队飞行计算机视觉定位 方案设计

目录 1：项目需求 (3) 2：系统整体设计 (3) 3：标识设计 (6) 4：目标定位跟踪 (7) 5：研究基础和团队 (7)

1：项目需求 本项目是针对室内多机编队飞行而生。 飞行环境 1、飞行空间：长8米，宽4米，高2.8米 2、飞机尺寸：长10cm，宽10cm； 3、飞机数量：16架； 4、飞行高度1.5米 5、飞行间距40cm 视觉定位要求 1、平面定位精度5cm； 2、飞机头尾方位角1°； 3、输出速率大于30hz； 4、延迟小于100ms； 2：系统整体设计 室内导航与定位是无人机编队飞行的核心技术，一旦无人机像人一样室内活动自如，将开启一个比现有规模还大的室内市场，对于室外环境，全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)诸如美国的全球定位系统(Global Positioning System, GPS)、我国的北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,

BDS)能够为用户提供较高精度的定位服务，基本满足了用户在室外场景中对基于位置服务的需求。然而，个人用户、服务机器人、扫地机器人等有大量的定位需求发生在室内场景。而室内场景受到建筑物的遮挡，GNSS信号快速衰减，甚至完全拒止，无法满足室内场景中导航定位的需要。因此，室内定位技术成为工业界与学术界研究的热点。在各行业应用需求的推动下，室内定位技术得到了快速的发展。目前，国内外研究已提出了射频识别技术(Radio Frequency Identification, RFID)、蓝牙、WLAN(Wireless Local Area Networks)、超宽带(Ultra-Wideband, UWB)，光流技术和运动捕捉等室内定位技术及系统，其中部分定位技术已经商用。但是，由于室内场景的复杂性和多样性，不同的室内定位技术也具有不同的缺点和局限性，尚未形成与GPS类似的普适解决方案。 射频，WLAN和UWB技术由于射频的不确定性，适应于范围大，精度要求较低的场合，光流法定位精度高，适合于无人机在室内的空中精确悬浮和定位。运动捕捉技术是目前最成功的无人机室内编队飞行动态定位技术，代表有英国Oxford Metrics Limited公司，英国Oxford Metrics Limited公司是世界上一家非常著名的光学动作捕捉（Motion Capture）系统供应商，它的这项技术在70 年代服务于英国海军，从事遥感、测控技术设备的研究与生产。进入80年代他们将自己在军事领域里的高新技术，逐渐用于民用方面，在医疗、运动、工程、生物等诸多领域生产制造用于动作捕捉的Motion Capture系统。80年代末，OML又将动作捕捉系统技术应用

基于OpenCV的视觉定位四旋翼无人机

第35卷 第4期 福 建 电 脑 Vol. 35 No.4 2019年4月 Journal of Fujian Computer Apr. 2019 ——————————————— 本文得到浙江省大学生科技创新活动计划项目(No.0618026)资助。刘新泽，男，1998年生，主要研究领域为电子信息方向。E-mail: 1145655900@https://www.sodocs.net/doc/996415326.html, 。 刘靖宇，男，1993年生，主要研究领域为电子信息方向。 E-mail: 346875661@https://www.sodocs.net/doc/996415326.html, 。 钮杨洁，女，1998年生，主要研究领域为电气工程及其自动化。 E-mail: 1403390414@https://www.sodocs.net/doc/996415326.html, 。杜智文，男，1995年生，主要研究领域为计算机方向。E-mail: 1009963012@https://www.sodocs.net/doc/996415326.html, 。丁建鑫，男，1996年生，主要研究领域为电子信息方向。 E-mail: 1194173858@https://www.sodocs.net/doc/996415326.html, 。 基于OpenCV 的视觉定位四旋翼无人机 刘新泽 刘靖宇 杜智文 钮杨洁 丁建鑫 (同济大学浙江学院电子与信息工程系 浙江 嘉兴 314051) 摘 要 本论文所制作的无人机由以下两个核心部分组成，其一是以TM4C123G 单片机为飞控的核心部分，其二是以安装有OpenCV 库的树莓派为视觉识别的核心部分。系统通过树莓派（图像处理器）检测周围环境，获得当前飞行器的位置以及偏离目标位置，将位置数据传回飞控芯片，再经过飞控的核心参数计算处理，矫正自身的姿态，或者偏移角度以达到指定目标位置。 关键词 单片机；树莓派；OpenCV ；视觉定位；设计制作 中图法分类号 TP302.1 DOI:10.16707/https://www.sodocs.net/doc/996415326.html,ki.fjpc.2019.04.034 OpenCV-based Visual Positioning Four-Rotor UA V LIU Xinze, LIU Jinyu, DU Zhiwen, NIU Yangjie, DING Jiangxin (Department of Electronic and Information Engineering, Tongji Zhejiang College, Jiaxing, China, 314051) 1 引言 多旋翼无人机已经有一百多年的历史，四旋翼作为小型多旋翼无人机的一种，也已经存在超过二十五年。因其易用性、开放性和安全性，具有广泛的民用和军用价值。OpenCV 是一个基于BSD 许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，拥有超过400个免费的图像处理函数，涉及面广泛，而且其中的算法易理解且能达到很好的效果。从图像处理到模式识别、从静态图像到运动视频、从二维平面到相机的三维标定以及三维的重建都可以利用四旋翼无人机。 目前市面上大部分无人机均是通过接收GPS 信号进行定位，而这种定位方式虽有很多好处，但也存在着很大的弊端。如果在室内或者偏远地区等，GPS 信号弱甚至没有信号的时候，无人机就不能进行准确定位，容易失控，进而发生安全事故。本文所设计的基于OpenCV 的视觉定位四旋翼无人机在于若无人机能自主进行视觉定位，则可有效避免此情况的发生。 2 系统方案设计 该四旋翼的设计框架如图1所示，包括主控芯片TM4C123G 和树莓派（含OpenCV 数据库）、mpu6050 、超声波模块、摄像头。通过硬件设备之间的相互连接，将飞行姿态、高度、水平位置汇总至主控芯片实现矫正自身的姿态，或者偏移角度以达到指定目标位置。 图1 系统设计框架