無人機室內定位方案大pk一說到無人機定位就想到gps,但對於gps訊號很弱的室內環境，我們的無人機飛行控制又該依賴誰呢？今天阿木實驗室就來帶大家了解一下無人機的各種室內定位方案。方案一：超聲波+光流感測器
超聲波測距原理：超聲波發射器向某一方向發射超聲波，在超聲波在空氣中的傳播速度為340m/s，根據計時器記錄的時間t，就可以計算出發射點距障礙物面的距離s，即：s=340t/2。
光流演算法原理：簡單來說，光流是空間運動物體在觀測成像平面上的畫素運動的「瞬時速度」。當觀測物件不動、無人機水平移動時，這時光流計算結果可以估算為無人機的水平速度。
為市面常見無人機入門學習機所配，可通過超聲波感測器和光流感測器分別獲取無人機距離地面高度和水平方向的速度，融合imu的資料，實現無人機在室內的懸停。
slam技術對於機械人或其他智慧型體的行動和互動能力至為關鍵，因為它代表了這種能力的基礎：知道自己在**，知道周圍環境如何，進而知道下一步該如何自主行動。它在自動駕駛、服務型機械人、無人機、ar/vr等領域有著廣泛的應用，可以說凡是擁有一定行動能力的智慧型體都擁有某種形式的slam系統。
雷射測距的原理：雷射器發射乙個雷射脈衝，並由計時器記錄下射出的時間，回返光經接收器接收，並由計時器記錄下回返的時間。兩個時間相減即得到了光的「飛行時間」，而光速是一定的，因此在已知速度和時間後很容易就可以計算出距離。阿木實驗室無人機配備的360°a3雷射掃瞄雷達，取樣頻率高達16000次，25m的測量半徑，提供了豐富的二維點雲資訊，使得無人機的路徑規劃和導航變得直觀。
方案三：視覺slam
雙目測距的原理：目標點在左右兩幅檢視中成像的橫座標之間存在的差異(視差disparity),與目標點到成像平面的距離成反比例的關係:z = ft/d;得到深度資訊
雙目測距中光源是環境光或者白光這種沒有經過編碼的光源，影象識別完全取決於被拍攝的物體本身的特徵點，因此匹配的精度和正確性很難保證，於是出現了結構光技術來解決匹配問題。結構光測距的不同點在於對投射光源進行了編碼或者說特徵化。這樣拍攝的是被編碼的光源投影到物體上被物體表面的深度調製過的影象。intel d435i就是一種使用了這種技術的rgb-d相機，但rgb-d相機是以犧牲視角為代價針對深度精度進行優化的，如果想獲取更高質量的目標識別和追蹤，可以並行使用t265和d435i。
方案四：動作捕捉系統
目前動作捕捉系統有慣性式和光學式兩大主流技術路線，而光學式又分為標定和非標定兩種。我們可以將動作捕捉系統分為以下三大主類：基於計算機視覺的動作捕捉系統(光學式非標定)、基於馬克點的光學動作捕捉系統(光學式標定)和基於慣性感測器的動作捕捉系統(慣性式)。
基於計算機視覺的動捕系統原理：由多個高速相機從不同角度對目標特徵點進行監視和跟蹤。理論上對於空間中的任意乙個點，只要它能同時為兩部相機所見，就可以確定這一時刻該點在空間中的位置。當相機以足夠高的速率連續拍攝時，從影象序列中就可以得到該點的運動軌跡。
動捕系統雖常見於影視作品的製作，但同樣也是各大高校研究和驗證無人機運動控制的神器，可以利用少量的攝像機對檢測區域的多目標進行監控，精度可達亞公釐級別。
方案五：uwb定位系統
uwb(ultra wideband)是室類定位領域的一項新興技術，無需傳統通訊體制中的載波，傳送和接受納秒及以下級別的超窄脈衝來傳輸資料，具有ghz級別的寬頻，穿透力強、功耗低、抗多徑效果好、安全性高、系統複雜度低、能提供精確定位精度。
uwb定位原理：常見的定位方法有訊號強度法(rssi)、抵達角度法(aoa)、抵達時間法(toa)、到達時間差法(toda)、雙向飛行時間法(rtof)等，主要都是通過待測目標點與多個基站通訊測距來計算目標點座標。uwb定位技術的實現，首先需要知道等待測點的點位與各參照基站間的位置對應關係，接著構建定位運算方法的函式模型，再運用測定的引數與構建的函式模型做出運算來獲得測定目標的準確位置資料。
作為室內的「gps」,uwb技術的應用場景將更加廣闊，不再僅限於無人機的定位，未來是物聯網的時代，室內定位技術作為物聯網感知網路的底層基礎，必然將獲得更大的市場機遇，隨之而來就是各位同學們的發展機遇，所以趕快行動起來，可以從阿木實驗無人機入手get起新的定位技術！
阿木實驗室
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室內無人機定位導航
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