面向复杂非结构环境作业的小型飞行机器人自主感知与控制研究

This project will investigate the autonomous operation of small-size multi-rotor aerial robots in low/very-low altitude complicated and unstructured environment. This project will focus on the research of the fundamental theory and technology for communion ability with the unstructured environment, such as autonomous localization and navigation of aerial robots in GPS-denied unknown environment, autonomous environment learning and reconfiguration under unknown unstructured environment, and control design for aerial robots under strong wind gust with fusion of the wind filed information. The research results of this project will be validated on the self-made flight testbeds for the implementation of several practical autonomous flight operations in different unstructured environments. The main object for this project is to solve some fundamental scientific problems related with the application of small size aerial robots in different complicated unknown and unstructured environments, and expands the potential applications of this type of flight vehicle. This project will also help to develop new theory for the navigation, guidance and control of aerial robots.

本项目以面向低空/超低空复杂非结构环境作业的小型飞行机器人为主要研究对象，重点研究飞行机器人与未知非结构环境共融能力的方法和技术，以及小型机器人的抗风扰控制设计。主要研究内容包括GPS信号缺失的未知环境下飞行机器人的自主定位/导航方法研究、未知复杂非结构环境下的飞行机器人自主环境学习与重构方法研究、融合风场信息的飞行机器人抗风扰控制方法研究等。并利用项目组搭建的试验平台上进行多种非结构环境下自主作业任务试验验证。本项目以解决小型飞行机器人在复杂非结构环境中进行自主飞行作业时所面临的关键科学问题为目标，将为提高小型飞行机器人的自主能力和应用范围提供相关理论基础，同时也将有力地促进飞行机器人导航、制导与控制相关学科的发展。

本项目以面向低空复杂非结构环境作业的小型飞行机器人为主要研究对象。主要研究内容包括在GPS拒止非结构环境下的飞行机器人自主定位研究、飞行机器人对非结构环境感知与环境重构研究和飞行机器人的安全飞行控制研究。主要研究成果包括：设计了基于双目视觉与惯性传感器融合的飞行机器人视觉定位算法，改善了定位算法的实时性和鲁棒性；研究了基于单目视觉的飞行机器人高速视觉定位定位算法，视觉信息处理达到了290HZ/秒，室内环境定位精度优于0.05米，室外环境定位精度优于0.1米；研究了基于单目视觉信息与深度学习结合的飞行机器人导航算法，实现了在无GPS信号时飞行机器人对于道路的跟踪控制；研究了多飞行机器人基于单目视觉信息的相对定位和编队控制算法，定位精度达到0.15米左右；研究了基于深度视觉的飞行机器人定位系统及视觉定位与环境重构算法，定位精度达到0.1米，并实现了精确的三维环境重构；研究了飞行机器人基于图优化理论的二维激光定位与建图算法，飞行控制精度达到0.1米，且地图构建效果较好；研究了飞行机器人基于微型三维激光雷达的SLAM算法与三维环境重构技术，室外快速飞行时精度可达到0.2米，并可实时获得测绘场景的三维点云图，三维环境重构精度达到0.1米；研究了基于深度强化学习的飞行机器人自主航迹规划算法，实现了飞行机器人在未知环境状态下的自动避障以及最短路径寻找；研究了倾转式三旋翼飞行机器人的容错控制算法，在舵机发生严重堵塞故障时，依然能保证飞行机器人的稳定飞行控制；研究了飞行机器人吊挂运输系统的自适应减摆控制设计；研究了飞行机器人吊挂运输系统的基于强化学习减摆轨迹规划策略；设计飞行机器人吊挂飞行运输系统的误差指数收敛算法等。上述研究成果为微小型飞行机器人在复杂非结构环境中提供了厘米级的实时定位数据，有效提高小型飞行机器人对未知环境的探索和感知能力，是小型飞行机器人在GPS拒止环境下自主飞行的基础。上述研究成果具有重要的理论研究价值和很好的工程应用前景。