引言

現(xiàn)如今,無(wú)人機(jī)、無(wú)人車(chē)技術(shù)發(fā)展得越來(lái)越成熟,實(shí)實(shí)在在地服務(wù)了眾多行業(yè),軍事上用于偵查監(jiān)測(cè),民用上用于送快遞、電力巡檢等。但在應(yīng)急救急這個(gè)特殊需求上,由于涉及環(huán)境或惡劣、或不確定因素極多,無(wú)人機(jī)與無(wú)人車(chē)各自獨(dú)立的分工難免呈現(xiàn)出各自的缺點(diǎn),無(wú)人機(jī)在惡劣環(huán)境下,例如氣流變化大的情況下,其續(xù)航時(shí)間大大減少且運(yùn)輸不穩(wěn)定、載重有限,無(wú)人車(chē)則面對(duì)著難以實(shí)現(xiàn)宏觀掌控、導(dǎo)航搜索時(shí)間長(zhǎng)、建圖效率低等問(wèn)題,如此兩者獨(dú)立工作時(shí)都顯得效率低下。

然而,空地協(xié)同能很好地解決上述問(wèn)題,兩者可以相互協(xié)作,取長(zhǎng)補(bǔ)短。在救災(zāi)工作中,無(wú)人車(chē)?yán)m(xù)航時(shí)間長(zhǎng),負(fù)載能力強(qiáng),可搭載功能多,適合作為執(zhí)行任務(wù)的主體:而無(wú)人機(jī)機(jī)動(dòng)性強(qiáng),能快速升降、多角度飛行,探索地形信息快,能夠快速建立地圖、從宏觀上掌控地理信息,適合為無(wú)人車(chē)提供有效的環(huán)境信息與行走路線(xiàn)。

本文將探討無(wú)人機(jī)與無(wú)人車(chē)協(xié)作導(dǎo)航系統(tǒng)的設(shè)計(jì),期望利用無(wú)人機(jī)和無(wú)人車(chē)的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),通過(guò)相互合作以高效地完成復(fù)雜地形的路徑規(guī)劃任務(wù),節(jié)省對(duì)未知地形的探索導(dǎo)航所花費(fèi)的時(shí)間成本,提升任務(wù)完成效率與成功率。下文將從硬件設(shè)計(jì)、導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)兩方面進(jìn)行闡述。

1協(xié)作系統(tǒng)組建

如圖1所示,本系統(tǒng)主要由三大部分組成:無(wú)人機(jī)、地面站和無(wú)人車(chē)。無(wú)人機(jī)在原有的飛行器控制模塊基礎(chǔ)上,增加RGBD傳感器、板載計(jì)算機(jī)以及wiFi通信模塊:地面站搭載了計(jì)算機(jī)、顯示器以及wiFi通信模塊:無(wú)人車(chē)搭載了微型計(jì)算機(jī)、運(yùn)動(dòng)控制器、編碼器以及wiFi通信模塊。

其中,RGBD傳感器包含可見(jiàn)光相機(jī)和深度相機(jī)兩部分,RGBD傳感器可以同時(shí)采集每個(gè)像素點(diǎn)的紋理及對(duì)應(yīng)的深度信息,直接獲得飛行環(huán)境的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),并且深度信息的同步捕獲彌補(bǔ)了可見(jiàn)光相機(jī)的先天不足,使得該傳感器非常適用于3D環(huán)境的SLAM問(wèn)題?；贛IT現(xiàn)有的研究,已有了非常成熟的無(wú)人機(jī)視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng),它通過(guò)融合RGBD和飛行控制模塊中的IMU等傳感器進(jìn)行構(gòu)建,其效果是可以在沒(méi)有GPS定位信息的情況下實(shí)時(shí)構(gòu)建飛行環(huán)境的三維模型。本文將該視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)一步拓展應(yīng)用到無(wú)人機(jī)引導(dǎo)無(wú)人車(chē)的系統(tǒng)上,無(wú)人車(chē)、無(wú)人機(jī)以及地面站所分別搭載的計(jì)算機(jī)均進(jìn)一步搭載ROS系統(tǒng),構(gòu)建三個(gè)不同的節(jié)點(diǎn),通過(guò)節(jié)點(diǎn)發(fā)布與訂閱消息建立分布式計(jì)算系統(tǒng),并且三者所搭載的wiFi通信模塊剛好用于三個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的通信。無(wú)人車(chē)作為執(zhí)行任務(wù)的主體,它所搭載的微型計(jì)算機(jī)、運(yùn)動(dòng)控制器與編碼器共同組成一個(gè)運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)。

2協(xié)作系統(tǒng)的工作方法

協(xié)作系統(tǒng)的設(shè)計(jì)總體而言為利用無(wú)人機(jī)攜帶的RGBD傳感器、IMU傳感器和板載計(jì)算機(jī)(ROS系統(tǒng))進(jìn)行SLAM,采集一片區(qū)域獲得地理環(huán)境信息,再通過(guò)wiFi通信模塊發(fā)送到地面站,由地面站的計(jì)算機(jī)集中處理環(huán)境信息并規(guī)劃出最優(yōu)路徑,再通過(guò)wiFi通信模塊發(fā)送優(yōu)化后的航行路線(xiàn)到無(wú)人車(chē)的計(jì)算機(jī),從而輸出運(yùn)動(dòng)信息給無(wú)人車(chē)進(jìn)行導(dǎo)航。

根據(jù)現(xiàn)有的研究,視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)采用的方法可以概述為基于特征點(diǎn)匹配的方法。首先使用RANSAC算法獲得環(huán)境特征點(diǎn)的匹配關(guān)系,然后從深度圖中讀取特征點(diǎn)的深度信息,可直接獲得特征點(diǎn)的3D坐標(biāo),求解兩幀間相機(jī)的位姿變化,進(jìn)而形成環(huán)境的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

地面站設(shè)在陸地上方便接收無(wú)人機(jī)與無(wú)人車(chē)信號(hào)的地方,其搭載高性能的計(jì)算機(jī),依靠強(qiáng)大的計(jì)算力快速對(duì)地圖進(jìn)行點(diǎn)云處理、路徑規(guī)劃,減少地圖生成的延時(shí)性,同時(shí)通過(guò)顯示器還可以實(shí)時(shí)顯示導(dǎo)航情況,對(duì)小車(chē)狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控。

其路徑規(guī)劃方法為,先采集特定區(qū)域的點(diǎn)云地圖,投影到二維平面轉(zhuǎn)換出柵格地圖,黑色為障礙物,顏色較深的灰色塊為危險(xiǎn)區(qū),顏色再淺一點(diǎn)的是可行區(qū)域,然后采用荷蘭計(jì)算機(jī)科學(xué)家DijkStra于1959年提出的用來(lái)求得從起始點(diǎn)到其他所有點(diǎn)最短路徑的算法,每一次的計(jì)算都查找與該點(diǎn)距離最近的點(diǎn)。

假設(shè)小車(chē)的起點(diǎn)為源點(diǎn),地圖上的目標(biāo)點(diǎn)為終點(diǎn),以源點(diǎn)為中心向外層層擴(kuò)展(廣度優(yōu)先搜索思想),直到擴(kuò)展到終點(diǎn)為止,依據(jù)此算法計(jì)算出來(lái)的最短路徑即無(wú)人車(chē)的循跡路線(xiàn)。

3結(jié)語(yǔ)

本協(xié)作導(dǎo)航系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目的是充分利用無(wú)人機(jī)在空中能夠快速建立地圖的優(yōu)勢(shì)與無(wú)人車(chē)地面續(xù)航時(shí)間長(zhǎng)的優(yōu)勢(shì),使得無(wú)人機(jī)幫助無(wú)人車(chē)規(guī)避障礙物,快速到達(dá)終點(diǎn),完成對(duì)未知地形的快速導(dǎo)航。對(duì)于未來(lái)群體異構(gòu)機(jī)器人的合作、路線(xiàn)規(guī)劃,機(jī)器人協(xié)作導(dǎo)航探索提供了一個(gè)新的思路,希望本研究能夠節(jié)省對(duì)未知地形探索導(dǎo)航所花費(fèi)的時(shí)間成本,提升任務(wù)完成效率與成功率。