基于合作标志的旋翼无人机自主回收相对位姿估计方法

This project investigates the relative pose estimation method of autonomous landing on a fast moving plaform for quadrocopters, which is important in many typical applications, such as the express delivery, the car with flying and the search and rescue。Based on DJI M100, IntelNUC and TX1，firstly,a quantitative analysis of precision, real-time and robust pose estimations using various types of cooperation marks; on this basis, symbol imaging point in the image can be predicted by the UAV navigation information, and then detect the target based on the detection and tracking method, which does not require the whole image information and the real-time performance of the algorithm is increased; in order to guarantee the robustness of the algorithm during the whole recovery process,a novel Nested layout method is proposed, and a deep learning method is provided to solve the problem that how to guidance the UAV to fly to the target area if the visual field the target is outside; finally based on the above results, from the point of improving the accuracy of the algorithm,the federal filter method is analysed using multisensor information, and experimental environment will be developed to valid the effectiveness of the related theories and key technologies。

项目以快递投送、汽车“伴飞”和搜索救援等典型应用为背景，依托大疆的经纬M100无人机、IntelNUC和TX1机载处理器等平台，针对旋翼无人机在快速移动平台上自主回收过程中相对位姿估计的问题开展研究。首先定量分析各类合作标志的位姿估计方法的精度、实时性和鲁棒性；在这个基础上，结合导航信息预测合作标志在图像中的成像点，基于跟踪检测方法检测目标，在保证精度的前提下，提高算法的实时性；为保证算法的鲁棒性，分析设计一种合理的多个不同尺寸合作标志的嵌套布局方法，避免合作标志超出视场，同时考虑当合作标志偏离视场时，利用深度学习的方法估计无人机偏离的程度，引导无人机飞向目标区域；最后在上述成果的基础上，从提高算法的精确性的角度出发，采用联邦滤波方法，分析基于多传感器信息的位姿估计数据融合算法的精度，并实验验证整个算法的实时性和可靠性，为基于合作标志的旋翼无人机自主回收提供相关理论和关键技术支持。

本项目以空地无人系统协同作业场景为背景（如快递投送、汽车“伴飞”和搜索救援等），面向空地协同过程中无人机自主降落在移动无人车的需求挑战，主要解决自主回收过程中基于合作标志的相对位姿估计的基础理论问题。重点针对基于合作标志的现状、目标成像区域预测、合作标志嵌套布局设计、基于深度学习相对位姿偏离估计和多传感器相对位姿数据融合等内容开展调研和研究。总结了基于合作标志的无人机回收国内外研究现状、提出了一种适用于移动平台的基于导航信息的合作标志位置预测方法、提出了一种基于深度学习的相对位姿估计方法、提出了基于合作标志和IMU多传感器信息融合的位姿估计方法。本项目构建了以Vicon系统为参考的回收室内试验场景和环境以及室外试验平台，建立了一套合作标志回收过程的数据包并开发了相关标注软件。依托本项目共培养研究生4名（博士1名，硕士3名），发表SCI/EI检索论文5篇，授权国家方面专利2项。项目的相关成果将一定程度上解决旋翼无人机自主回收过程中相对位姿估计等问题，为旋翼无人机的自主回收提供一定的理论基础和技术支持。