一种改善无人机自动返航降落误差的方法

刘康+张家田+严正国

摘 要： 针对车载无人机自动返航降落误差太大的缺点，提出一种基于利用GPS粗定位、运动检测技术细定位相结合的方法。为了实现选择简单且效果好的运动检测技术，使用一种摄像头静止、目标移动的结构方法，最终采用背景减除算法追踪无人机。室外实验结果表明，无人机能被精准追踪，将这种方法与仅仅GPS定位的实验结果进行对比，得出该方法能有效抑制降落误差，具有一定的实际应用价值。

关键词： 车载无人机； GPS； 运动检测技术； 自动返航； 降落误差； 背景减除算法

中图分类号： TN820.4?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）06?0061?04

Abstract： In allusion to the shortcoming of big automatic return landing error existing in vehicle?mounted unmanned aerial vehicle （UAV）， a method based on combination of rough GPS localization and fine localization using motion detection technology is proposed. To select a plain and effective motion detection technology， a structural approach with camera static and object moving is employed. The background subtraction algorithm is adopted to track UAV. The outdoor experimental results indicate that the UAV can be tracked precisely， and the method can more effectively suppress the landing error in comparison with the method using only GPS localization and has a certain practical application value.

Keywords： vehicle?mounted UAV； GPS； motion detection technology； automatic return； landing error； background subtraction algorithm

轻小型无人机的快速发展，许多无人机的控制精度、悬停稳定性已经明显提高。甚至图传、超声波避障，三轴云台增稳等新技术的使用，可以使无人机应用在许多具体的任务中，如无人机在矿体测绘系统[1]、无人机地震灾害中的应用[2]、以及无人机在农业上的使用[3]等。具体到车载无人机，即无人机降落在静止汽车车顶停机坪中，无人机返航过程手动控制遥控器降落在车顶本身有一定困难，无人机一键返航利用GPS记录起飞点，使无人机自动降落在起飞点，但受GPS水平精度限制，无人机无法准确降落在起飞点。光流传感器和惯性测量模块相定位的方法[4]是利用无人机上双摄像头和惯性导航模块提高了无人机室内的定位精度，光流法计算复杂，且增加了无人机的成本和负载。扩展卡尔曼算法的定位[5]是当GPS信号突然失效时，利用机载无线射频的接收信号强度解决定位问题，此方法定位精度还无法满足车载无人机的精度要求。……