四旋翼自主飛行器探測跟蹤系統

作者 寇梓黎 鄭添 鄒少鋒 東南大學(xué) 電子科學(xué)與工程學(xué)院(江蘇 南京 211189)

　　*2017年全國大學(xué)生電子設計競賽瑞薩杯最佳應用獎

摘要：隨著(zhù)四旋翼飛行器技術(shù)的不斷應用，無(wú)人機的各種用途被不斷發(fā)掘出來(lái)?；?a class="contentlabel" href="http://dyxdggzs.com/news/listbylabel/label/四旋翼飛行器">四旋翼飛行器相對平穩的飛行狀態(tài)和可控等特點(diǎn)，利用四旋翼飛行器進(jìn)行探測和跟蹤目標成為可能。本文介紹了一種四旋翼自主飛行探測跟蹤系統，該系統采用以STM32F4單片機作為姿態(tài)控制模塊的主控芯片，采用MPU9150、MS5611作為姿態(tài)解算模塊的傳感器，利用US-100傳感器和氣壓計實(shí)現融合定高，圖像處理上采用OV7670攝像頭，配合RX23T-NUEDC開(kāi)發(fā)板采集環(huán)境信息，以實(shí)現定高懸停以及定點(diǎn)跟蹤等功能。

0 引言

　　隨著(zhù)四旋翼飛行器技術(shù)的逐步發(fā)展，目前的四旋翼飛行器已經(jīng)能夠做到平穩地飛行和高自由度地操控，再配上機載相機便能夠實(shí)現航拍、圖像識別等多種功能。為了使四旋翼飛行器實(shí)現探測和跟蹤的功能，本作品將姿態(tài)控制模塊、姿態(tài)解算模塊、圖像識別模塊、定高模塊、電源模塊、遙控小車(chē)模塊及聲光模塊進(jìn)行整合，完成了以下任務(wù)：1)一鍵起飛，穩定飛行，定高懸停，平緩降落等基本功能;2)定點(diǎn)懸停及跟蹤小車(chē)飛行;3)跟蹤小車(chē)時(shí)實(shí)現航向的跟隨偏轉。本系統包括：姿態(tài)控制模塊、姿態(tài)解算模塊、圖像識別模塊、定高模塊、電源模塊、遙控小車(chē)模塊及聲光模塊。該系統可以在平穩飛行的同時(shí)，按照程序指令搜尋目標，并觸發(fā)跟蹤狀態(tài)，完成跟蹤任務(wù)后，能夠自主地擇地平穩降落。

1 系統概述

　　該系統由姿態(tài)控制模塊、姿態(tài)解算模塊、圖像識別模塊、定高模塊、電源模塊、遙控小車(chē)模塊及聲光模塊組成，各個(gè)模塊間相互作用，系統模塊映射框圖如圖1所示。

　　根據探測和跟蹤任務(wù)的需要，本系統需要完成懸停定點(diǎn)、探測跟蹤、擇地降落等一系列任務(wù)，主要工作流程如圖2所示。

　　具體而言，四旋翼飛行器利用US-100超聲波傳感器，以50 ms周期讀取傳感器的數據，計算出飛行器的實(shí)際高度，通過(guò)串級PID算法對飛行器的加速度環(huán)、高度環(huán)進(jìn)行反饋，使飛行器的期望高度為我們指定高度的同時(shí)，飛行器的加速度期望值為零，從而實(shí)現定高懸停。在定高懸停的情況下，處理OV7670攝像頭模塊獲得的圖像，計算出黑色圓點(diǎn)的圓心位置，輸出圓心距離中心點(diǎn)的偏差量dx和dy。飛行器對偏差量進(jìn)行前翻和橫滾兩個(gè)方向的PID調節，實(shí)現定點(diǎn)懸停。對于運動(dòng)的遙控小車(chē)，為其套上涂有黑色圓點(diǎn)的外殼，對運動(dòng)的黑點(diǎn)進(jìn)行定點(diǎn)懸停，即實(shí)現了跟蹤功能。

2 硬件設計

　　2.1 姿態(tài)控制模塊

　　方案1：采用AVR單片機作為主控芯片

　　AVR單片機為8位最高16 MHz主頻的單片機，其學(xué)習資源較為豐富，編譯環(huán)境簡(jiǎn)單且適應性強。但AVR單片機的處理速度過(guò)低，達不到實(shí)時(shí)控制飛行姿態(tài)的要求。典型的AVR開(kāi)源飛控包括APM飛控等。

　　方案2：采用STM32F4單片機作為主控芯片

　　STM32F407是一款以ARM Cortex-M4為內核，最高主頻168 MHz的32位單片機。其速度快，具有極強的計算處理能力;內置定時(shí)器多，引出眾多外設接口，能適應飛行器姿態(tài)控制的輸入輸出，可移植性強。典型的STM32F4開(kāi)源飛控包括匿名科創(chuàng )、恒拓HAWK、PIXHAWK等。

　　綜合飛行器平緩飛行、高效控制的性能要求，選擇方案2。

　　2.2 姿態(tài)解算模塊

　　方案1：采用MMA7260+ENC-03M傳感器

　　MMA72600加速度傳感器含信號調理和溫度補償技術(shù)，ENC-03M角度傳感器可穩定測量角加速度值，但兩傳感器結合使用較復雜，且需外加電路抑制噪聲與溫漂。

　　方案2：采用MPU9150+MS5611傳感器

　　MPU9150為9軸陀螺儀，內部集成了MPU6050和AK8975芯片，可精準測量3軸角度，3軸加速度，3軸地磁方向。MS5611為高精度氣壓計，支持I2C/SPI數字輸出，兩者配合可以迅速準確地反饋飛行器的姿態(tài)。

　　綜合傳感器的環(huán)境可靠性及使用方便程度，選擇方案2。

　　2.3 圖像識別模塊

　　方案1：采用OV2640配合RX23T-NUEDC開(kāi)發(fā)板

　　OV2640的黑電平校準能力較差，獲得的灰度圖需事先校準，才能獲得理想的二值化圖像。OV2640像素高達200 W，并自帶DSP壓縮功能，但考慮到RX23T內存大小以及I/O捕獲速率的限制，開(kāi)發(fā)較為困難。

　　方案2：采用OV7670配合RX23T-NUEDC開(kāi)發(fā)板

　　OV7670像素可達30 W，通過(guò)設定閾值，在黑白賽道上即可獲得理想的二值化圖像，具有較強的抗干擾能力，幀率能夠滿(mǎn)足圖像處理的需求。

　　綜合飛行器循跡的視野及準確性要求，選擇方案2。

　　2.4 電源模塊

　　方案1：采用電子調速器的自帶穩壓模塊

　　3S鋰聚合電池供電給4路電調，輸出三相電的同時(shí)，可利用電調自帶的線(xiàn)性穩壓模塊輸出5 V的電壓給核心板供電。這樣做成本低、方便，但沒(méi)有低壓報警且紋波不夠穩定，不能有效地管理電源輸入。

　　方案2：采用PMU電源管理模塊

　　設計一個(gè)電源管理模塊，實(shí)現了對2S至6S電池(電壓范圍在8~24 V)的線(xiàn)性穩壓，并且對電壓實(shí)時(shí)監測，具備了低壓報警的功能。

　　綜合電源的安全性和穩定性要求，選擇方案2。

　　2.5 定高模塊

　　方案1：采用氣壓計定高

　　使用氣壓計獲取高度信息，不受角度影響且測量范圍很大，但有浮動(dòng)誤差，需進(jìn)行運算才能保證較高精度。

　　方案2：采用SR-04傳感器+氣壓計

　　SR-04超聲波傳感器測距范圍為0~150 cm，誤差為3 cm，誤差約為0.3%，測距范圍也符合題目要求。

　　方案3：采用US-100傳感器+氣壓計

　　US-100相較SR-04增加了溫度補償，并使用內置芯片處理，直接串口輸出，使用更方便。

　　綜合定高的穩定性和環(huán)境適應性要求，選擇方案3。

　　2.6 遙控小車(chē)模塊設計

　　我們使用了玩具車(chē)的成品遙控芯片RX-2B，提供了配套的4按鍵遙控器，其內部原理如圖3所示。我們給小車(chē)搭載一塊單片機，對遙控芯片的輸出口進(jìn)行輸入捕捉，然后利用單片機計時(shí)器輸出4路PWM波，實(shí)現了遙控小車(chē)的四向運動(dòng)功能。小車(chē)上搭載蜂鳴器、LED燈等外設，具體模塊關(guān)系如圖4所示。

3 軟件算法

　　3.1 飛控傳感器濾波算法

　　對氣壓計、超聲波等傳感器初始數據進(jìn)行卡爾曼濾波，可以得到期望值的最優(yōu)解?？柭鼮V波通過(guò)反饋控制對過(guò)程狀態(tài)進(jìn)行估計，其中時(shí)間更新部分可以推算當前的狀態(tài)變量和誤差協(xié)方差的估計值，構造下一個(gè)時(shí)間狀態(tài)的先驗估計;測量更新部分負責信息反饋，實(shí)現后驗估計。

　　3.2 飛控串級PLD控制算法

　　飛行控制使用的主要控制算法是串級PID控制，即多個(gè)PID反饋控制環(huán)串接。其中，橫滾、俯仰方向的姿態(tài)角速度控制環(huán)、姿態(tài)角控制環(huán)串接實(shí)現飛行器的姿態(tài)穩定，組成內控制環(huán);垂直速度控制環(huán)、垂直高度控制環(huán)組成外環(huán)，與內環(huán)級聯(lián)，實(shí)現穩定的高度控制;水平位置PID控制環(huán)是另一個(gè)外環(huán)，與內環(huán)級聯(lián)實(shí)現水平位置的控制。姿態(tài)控制環(huán)用于控制飛行器姿態(tài)穩定。三個(gè)平行的姿態(tài)控制環(huán)分別控制飛行器的橫滾、俯仰、方向(Roll, Pitch, Yaw)?？刂骗h(huán)的輸出將作為四個(gè)電機控制器(ECS)的輸入，從而控制四個(gè)槳葉的轉速。垂直速度與高度控制環(huán)用于控制飛行器的相對高度。由于本作品在室內工作，因此GPS與氣壓計均不能工作，我們通過(guò)超聲波傳感器來(lái)測量對地高度，作為控制反饋?？刂骗h(huán)的輸出為四個(gè)電機整體的油門(mén)控制量。水平位置控制環(huán)用于飛行器的追蹤與定點(diǎn)懸停。我們通過(guò)圖像識別得到飛行器與被追蹤目標的水平距離，作為控制反饋。輸出控制量為橫滾、俯仰兩個(gè)水平方向控制量，給到姿態(tài)控制環(huán)中，控制飛機縮小與目標之間的距離，自動(dòng)追蹤目標。在參數調節上，這三個(gè)控制環(huán)也有著(zhù)不同的目標，因而調參方法也不太相同。姿態(tài)控制環(huán)與水平位置控制環(huán)應該追求高動(dòng)態(tài)性能，能夠快速響應，因此它們的比例分量(P參數)、微分分量(D參數)比較重要，同時(shí)也應該盡量?jì)?yōu)化算法以提高控制環(huán)運行的頻率。而高度控制環(huán)應該追求高靜態(tài)性能，保證最小誤差與抗干擾，因此應該使用合適的微分分量(I參數)。

　　3.3 圖像識別算法

　　多旋翼自主飛行器的定點(diǎn)懸停和跟蹤小車(chē)是通過(guò)識別小車(chē)上的圓心位置，與自身位置對比后進(jìn)行姿態(tài)調整和控制。小車(chē)上圓心的識別采用霍夫圓變換算法?；舴驁A變換的具體步驟為：1)根據RGB彩色圖像獲得灰度圖和二值圖。對二值圖像進(jìn)行橫向和縱向掃描，檢測圖像的邊緣;2)對邊緣圖像上的每一個(gè)非零點(diǎn)，利用sobel算子計算x方向導數和y方向的導數，從而得到梯度，從邊緣點(diǎn)沿著(zhù)梯度和梯度的反方向，對黑色區域中的每一個(gè)像素，在該像素點(diǎn)位置對應的二維累加器中投票;3)取二維累加器中累加值最高的點(diǎn)，作為候選圓心;4)從候選圓心由內向外進(jìn)行區域擴張，直至遇到白點(diǎn)。對該黑色區域的累加器的累加值求平均作為該候選圓心的累加值，如果這個(gè)累加值大于一個(gè)設定的閾值，則認為該候選圓心有效;5)對有效的候選圓心的坐標進(jìn)行低通濾波。多旋翼自主飛行器在跟蹤小車(chē)時(shí)實(shí)現航向的跟隨偏轉，是通過(guò)檢測小車(chē)上的兩條相互垂直的直線(xiàn)，根據兩條直線(xiàn)的交點(diǎn)和斜率來(lái)進(jìn)行姿態(tài)調整。檢測直線(xiàn)時(shí)，通過(guò)霍夫線(xiàn)變換獲得兩條相互垂直的直線(xiàn)，根據兩條直線(xiàn)的交點(diǎn)進(jìn)行定點(diǎn)跟蹤，根據其中一條直線(xiàn)的斜率實(shí)現航向偏轉?；舴蚓€(xiàn)變換的具體步驟為：1)根據RGB彩色圖像獲得灰度圖和二值圖。對二值圖像進(jìn)行橫向和縱向掃描，檢測圖像的邊緣;2)將每一行或每一列的黑線(xiàn)中心坐標轉換至霍夫空間，轉換時(shí)以上一幀的檢測出的直線(xiàn)作為檢測范圍的約束條件，既能減少運算量又能實(shí)現對直線(xiàn)的跟蹤：3)選擇參數空間中的極大值點(diǎn)對應的直線(xiàn)作為候選直線(xiàn);4)由行掃描和列掃描獲得的兩條直線(xiàn)若近似滿(mǎn)足垂直關(guān)系則認為檢測有效：5)對有效檢測后的兩條直線(xiàn)的交點(diǎn)和斜率進(jìn)行低通濾波。圖像處理算法原理如圖3所示。

4 成效分析

　　要求一：A點(diǎn)一鍵起飛，以不低于1米的高度懸停。

　　要求二：飛行器距小車(chē)0.5~1.5 m時(shí)，飛行器和小車(chē)發(fā)出明顯聲光指示。

　　在上下限高度范圍內，小車(chē)和飛行器都能聲光提示。

　　要求三：飛行器從A區起飛至B區懸停降落。

　　要求四：飛行器跟蹤小車(chē)抵達4個(gè)點(diǎn)。

　　經(jīng)測試，飛行器始終跟隨小車(chē)前行，相當穩健。

5 結論

　　飛行器可始終跟蹤小車(chē)，與小車(chē)保持同樣朝向，小車(chē)轉向則飛機航向跟隨偏離。經(jīng)測試，小車(chē)在地面作旋轉運動(dòng)時(shí)，飛行器可跟蹤改變航向，一同旋轉。在跟蹤航向的同時(shí)，仍然可以跟蹤定位，作平面運動(dòng)。

　　參考文獻：

　　[1]胡仁杰，堵國樑，黃慧春.全國大學(xué)生電子設計競賽優(yōu)秀作品設計報告選編:2015年江蘇賽區.南京：東南大學(xué)出版社,2016.4.

　　[2]楊慶華,宋召青,時(shí)磊.四旋翼飛行器建模、控制與仿真[J].海軍航空工程學(xué)院學(xué)報, 2009,24(5):499-502.

　　[3]宿敬亞,樊鵬輝,蔡開(kāi)元.四旋翼飛行器的非線(xiàn)性PID姿態(tài)控制[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報,2011,37(9):1054-1058.

　　[4]汪紹華,楊瑩.基于卡爾曼濾波的四旋翼飛行器姿態(tài)估計和控制算法研究(英文)[J].控制理論與應用,2013,30(9):1109-1115.

　　[5]張旭明,徐濱士,董世運.用于圖像處理的自適應中值濾波[J].計算機輔助設計與圖形學(xué)學(xué)報,2005,17(2):295-299.

　　本文來(lái)源于《電子產(chǎn)品世界》2018年第7期第34頁(yè)，歡迎您寫(xiě)論文時(shí)引用，并注明出處。