基于光流估计的无人机自主着陆

唐大全，唐管政，谷旭平

(海军航空大学， 山东 烟台 264001)

微电子学的飞速发展推动了旋翼无人机(Unmanned Aerial Vehicles，UAV)的发展[1]，由于其小巧性和敏捷性，UAV在狭窄和混乱的环境中执行任务具有一定潜力。但是，由于机载设备的载重和功耗受到严格限制，因此使用UAV实现自主飞行具有一定难度。

自然界中，昆虫飞行中的视觉导航主要基于光流，由于相对于环境的相对运动，昆虫可以感知到亮度模式的明显变化[2]。本质上，光流提供了有关速度与距离之比的信息，也因此无法直接获得到环境的实际度量距离。学者们发现，蜜蜂着陆时会根据从地面感知到的光流场的发散来控制其下降[3]。俯视时，光流场发散会传递与高度同比例缩放的垂直速度信息。通过保持向下运动的恒定散度，无人机可以自主着陆，同时以指数方式降低其向下速度，此策略已经在旋翼UAV的实验中得到了应用[4-7]。

尽管光流本身并不能提供运动的度量尺度，但光流场相关信息能应用于导航任务中，包括着陆。近几十年中，学者们提出了简单的受生物学启发的着陆策略，该策略利用从地面感知到的光流场中的视觉可视物，为三维结构，自我运动和相对姿势的视觉估计提供可行的方案，可以通过视觉同时定位和地图构建(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)[8]或视觉里程计[9]来实现，但是此类方法工作量较大，需要处理和维护大量的测量数据。近年来，在使用UAV进行的几项实验中[10-12]，研究者模仿飞行昆虫的导航策略，与地面上的水平运动有关的视觉可观测的是腹侧流量，利用腹侧流量进行地形跟随和自主着陆。……