超宽带融合光流的无人机室内定位技术研究

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1、申请辽宁大学硕士学位论文超宽带融合光流的无人机室内定位技术研究ResearchonUnmannedAerialVehicleIndoorPositioningTechnologywithUltraWideBandFusionOpticalFlow作者：尤洪祥指导教师：李丽娜副教授专业：测试计量技术及仪器答辩日期：2018年5月15日二○一八年五月·中国辽宁摘要摘要近年来，伴随着无人机相关技术的迅猛发展，使其应用领域日益拓宽，已从早期的军事领域拓展至民用领域，从室外应用拓展至室内应用。近年来室内无人机慢慢崭露头角，如

2、应用在餐饮、仓储、办公等行业，预计未来将有更加广阔的应用空间。而与空旷开阔的室外环境相比，室内环境狭窄复杂，因此为了使无人机能更好的用于室内环境，就需要更加精确的定位技术支持，而成熟的室外全球定位系统（GlobalPositioningSystem，GPS），因建筑物遮挡阻隔使得卫星信号快速衰减，甚至完全拒止，无法满足室内场景中定位的需要。同时，因无人机运动状态复杂，现有的室内定位技术很难更好的适用于无人机定位，因此，使得无人机室内定位技术的研究成为业界和学界共同关注的热点。近年来，虽然有少量关于无人机室内定位技术

3、研究的成果，但大多限于理论研究层面，真正付诸实用的还鲜有报道。因此，探索研究实用性强、定位精度高的无人机室内定位技术具有重要的现实意义。为了进一步提高无人机在室内场景中的定位精度，本文提出一种将新兴的超宽带(UltraWideBand，UWB)室内定位技术与基于机器视觉的光流定位技术相结合，将二者优势互补，利用联邦卡尔曼滤波进行定位融合的新型无人机室内定位方法。其中，超宽带定位采用了基于到达时间（TimeOfArrival，TOA）的圆周定位算法，实现了对无人机在视距条件下的厘米级定位，同时，考虑到当超宽带信号传播

4、出现非视距情况时，会给定位结果带来较大的非视距误差，引入具有位姿补偿的高精度光流定位算法与超宽带定位算法相配合，为了能最大化发挥两种定位方式的优势，进一步提升定位算法性能，引入了含有两个子卡尔曼滤波器的联邦卡尔曼滤波算法实现光流定位与超宽带定位两种定位算法高效有机的滤波融合，同时结合基于交叉面积的非视距鉴别方法，对非视距径进行鉴别，并根据非视距鉴别结果，在联邦卡尔曼滤波定位融合解算过程中，动态自适应的调整联邦卡尔曼滤波器的信息分配系数和超宽带卡尔曼滤波器的测量误差协方差矩阵，以保证定位融合的结果偏向更加准确的定位方

5、式。另外，由于光流定位和惯性导航定位一样，随着定位距离的增加，定位误差将不断累积，为此本文利用联邦滤波定位融合结果对光流定位进行定时补偿，不断修正I摘要光流定位结果，以保证定位精度。所提算法在没有过多增加解算时间的同时，实现了室内无人机的较高精度的定位。为验证所提出的超宽带定位融合光流定位的无人机室内定位方法的可行性和实用性，本文在实验室环境中搭建了超宽带定位系统，并利用配置有光流传感器的四旋翼无人机平台进行了室内定位实验，通过上位机实现了对无人机飞行轨迹的实时绘制及定位结果的记录。通过对定位实验结果的分析表明，本

6、文方法能很好的解决超宽带定位中的非视距问题，充分发挥超宽带定位和光流定位各自的优势，在保证定位实时性的基础上，进一步提升了室内无人机的定位精度。定位结果表明本文定位方法可以较好的满足一般的室内场景中无人机的定位要求。关键词：无人机，室内定位，光流定位，超宽带定位，联邦卡尔曼滤波IIAbstractABSTRACTInrecentyears,withtherapiddevelopmentofunmannedaerialvehiclerelatedtechnology,itsapplicationfieldhasbee

7、nwidened.Ithasexpandedfromtheearlymilitaryfieldtothecivilfield,fromoutdoorapplicationtoindoorapplication.Inrecentyears,indoorunmannedaerialvehicleisslowlyemerging,suchascatering,warehousing,officeandotherindustries.Itisexpectedthattherewillbemoreroomforapplica

8、tioninthefuture,Comparedwithopenoutdoorenvironment,theindoorenvironmentisnarrowandcomplex,soinordertomaketheunmannedaerialvehiclebetterusedintheindoorenvironment,itneedsmoreprecise