一鍵返航

背景

近年來旋翼飛行器因為其機動性能強、可執行任務豐富等許多優點而受到了廣泛套用，發展迅猛。旋翼飛行器已經不再僅僅是航模愛好者們的玩物，與我們生活最接近的就是無人機大量套用於航拍，如湖南衛視綜藝節目、中央電視台關於美食的大型紀錄片中，都能看到旋翼無人機的身影或出現旋翼機航拍得到的畫面；某些快遞公司與電商正在大力開展研究並嘗試使用無人機送貨；某些田間地頭已經開始用旋翼無人機噴灑農藥。另外在軍事套用、危險地域勘察、抗震救災等方面，旋翼無人機都有其獨特的性能優勢與發展潛力。

對於無人機各方面的研究也蓬勃發展，主要分為控制算法、導航、制導三方面。控制算法即無人機底層根據其物理模型設計出的姿態控制算法，在自動化控制領域有許多線性、非線性的算法可供嘗試。關於導航的研究，一類是通過衛星導航信號、慣導感測器型號或攝像頭、距離感測器等來確定無人機精確的位置姿態，從而完成各種導航任務；一類是僅僅需要感知周圍環境以實現動態避障、地圖構建等功能。對於制導的研究主要包括路徑規劃、任務規劃、多機合作等等。

目前市售的多旋翼無人機產品的飛控系統提供基於 GPS 信號的一鍵返航功能，一般原理為在初始化時記錄初衛星定位坐標，如果人為切換至返航模式或者檢測到遙控器失聯，則以記錄的初始點為目標航點飛行，到達初始點後緩慢降落。在衛星定位信號不能正常使用時，例如室內或者複雜的城市環境，則利用無人機的視覺系統來實現一鍵返航的功能。

分類

目前一鍵返航功能主要有兩種方法來實現，一是基於GPS的一鍵返航功能，另一種是基於圖像匹配的一鍵返航功能。

基於圖像匹配的一鍵返航

當沒有衛星定位信號且對環境未知時，單目SLAM算法(simultaneouslocalization and mapping)可以實時構建地圖並定位無人機，實現定點懸停、軌跡跟隨等功能。如果能構建地圖，實現無人機自主返航自然不在話下，只需要記錄無人機在地圖中的運動軌跡即可控制其返回起點。SLAM 算法以實現減小漂移為目的，把感測器軌跡和隨時間推移跟蹤得到的三維地標之間的幾何約束條件考慮在內，從而形成一個地圖映射。該算法實現的主要困難在於計算的實時性：在獲取到完整的信息之前，方位參照位置及無人機的軌跡必須不斷地完善。理想情況下 SLAM 算法在每一時刻必須對前一時刻獲取的參數進行改善，這樣的運算複雜度過大。於是大量的濾波器在 SLAM 文獻中被提及，比如非線性卡爾曼濾波器或粒子濾波器。

從實驗結果看來，SLAM算法運算複雜度較大，且當軌跡產生迴環時可以發現地圖構建時發生的誤差，說明對相機角度有旋轉的情況處理不夠好。如果預先記錄一系列向前攝像頭圖像關鍵幀，在無人機飛行過程中可以比較當前圖像的描述子與圖像序列的描述子求解當前位置與哪一關鍵幀最接近。再通過圖像匹配的方法確定當前圖像與關鍵幀之間特徵點匹配關係，計算基礎矩陣之後可以求解兩個攝像機位置之間的相對偏移與旋轉矩陣。利用這個過程可以控制無人機依次到達關鍵幀拍攝位置，完成一條軌跡。但需要存儲的圖像比較密集，且對於複雜路徑的魯棒性尚待驗證。使用底部攝像頭，可以非常直觀地用 BRISK 等地複雜度圖像匹配算法實現定點懸停；若要使用SURF、SIFT等效果更好但複雜度高的匹配算法可用 GPU 加速，以達到無人機實時處理的要求。

一鍵返航

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