王永強 車凱 戴鐸 王紅星 高超 黃鄭

關鍵詞：電力巡檢無人機;四維垂直定位;計算機視覺;四維速度矢量控制;自適應抗干擾

無人機巡檢對于提高輸電系統(tǒng)巡檢效率，降低人力成本和人員安全風險等方面發(fā)揮著重要的作用。在巡檢無人機整個工作過程中，降落定位是一項非常重要但存在較大干擾的技術難點。傳統(tǒng)的無人機降落技術主要包括慣性導航、衛(wèi)星導航、多普勒導航、地形輔助導航等方法。慣性導航方法不受外界任何信息影響，穩(wěn)定性好，但定位誤差隨時間不斷積累，因而精度較低;慣性導航方法具備全天候、連續(xù)精密定位能力，實時性較好，但易受電磁干擾影響，穩(wěn)定性較差;多普勒導航抗擾能力強、適用于各種氣候條件，但存在累計誤差，且定位精度受地形制約。

與傳統(tǒng)的導航技術相比，基于計算機視覺的導航與定位算法具有成本低、精度高、抗擾性強等優(yōu)點，在電力巡檢無人機完全自主降落中具有較高的應用價值。通過識別匹配多層嵌套標識實現無人機降落定位，具備識別率高、編碼空間大等優(yōu)點;提出基于DGPS歸航引導和機器視覺助降定位的無人機飛行控制系統(tǒng)，并在實時圖像的預處理、特征提取方面取得了較好的研究成果。利用圖像處理技術實現了無人機拍攝圖像的去噪、邊緣檢測和圖像提取，提高了無人機的線路跟蹤能力。然而，目前的無人機降落定位成果大部分集中于軍事領域，在電力巡檢方面研究相對較少，同時缺少完整的、系統(tǒng)的無人機降落過程研究與改進。

針對無人機降落過程中的三個主要問題，即降落目標位置定位、降落姿態(tài)/速度控制、降落過程誤差自適應調節(jié)，以計算機視覺為基礎，提出了一種新型的、系統(tǒng)的無人機降落定位方法，分別從垂直方向、水平方向上優(yōu)化無人機定位精度，同時通過抗干擾設計提高無人機的定位魯棒性。在電力巡線現場對提出的無人機降落定位方法進行了實驗，結果證明所提方法具有較高的降落定位精度。

1無人機自適應降落方法

一個完整的無人機降落控制過程主要由垂直目標定位，水平姿態(tài)控制和干擾自主抑制組成，它們之間的關系如圖1所示。

1.1基于多級視覺標識識別的四維垂直定位

通過設置降落標識（即marker）可以實現物理世界和圖像投影之間的相互對應，進而引導無人機在垂直方向上進行自主降落。視覺標識是由黑色邊框和矩陣形狀白色方塊組成的圖案，具有灰度閾值相差大，邊緣明顯、易于識別等優(yōu)點，且每幅標識有唯一的ID，如圖2所示（圖中共有6個視覺標識）。

當無人機接收到降落指令時，立即啟動自主降落程序，通過基于計算機視覺技術的邊緣檢測、多邊形擬合、無效標識過濾、投影變換、標識code提取、標識ID計算等步驟，實現無人機在垂直方向上的精準降落控制。算法流程如圖3所示。

（1）邊緣檢測

當無人機發(fā)現視覺標識后即拍攝實時圖像并將其轉化為灰度圖，利用改進的Canny算子得到二值化邊緣圖，利用各向異性擴散濾波器去除圖像噪聲，進而提取圖像輪廓信息。

（2）多邊形擬合

在提取輪廓信息后，利用Douglas-Peuckeralgorithm算法對多邊形進行擬合處理，從而一個連續(xù)光滑曲線折線化以便于識別。

（3）過濾無效標識

如果（2）中擬合的多邊形頂點數為4，則認為是矩形，將其加入至候選標識列表中;遍歷所有候選標識，對于距離過近嵌套的矩形，移除內部的矩形，保留外部矩形，這一步驟的目的是過濾掉標識內部的矩形塊。

（4）投影變換

投影變換是將圖片投影到一個新的視平面，包括線性變換、平移變換和透視變換，本文將圖像中的候選標識投影至正視角度的50x50的圖像，從而將任意視角下的四邊形轉換為正視角度下四邊形。

（6）標識ID計算

對（5）中提取的標識code計算最小漢明距離，選擇漢明距離最小的作為最終的編碼矩陣，即標識ID，如圖5所示。

基于計算機視覺技術的無人機四維標識坐標信息精確識別，保證了無人機在垂直方向上的精確定位（即四維垂直定位）。

1.2基于分段反饋方法的四維速度矢量控制

在提升無人機在垂直方向上精準識別視覺標識的同時，還需要在水平方向上保證無人機飛行的穩(wěn)定性，這樣才能保障降落過程的完整和精度。

（5）標識code提取

將（4）中50×50圖像二值化處理后，均分為7X 7的方格（這是因為使用的標識是7 X 7等分的），計算每個方格內像素值不為o的數量，超過方格像素點一半以上的像素值不為0，則認為該方格的code值為1，否則就為O，如圖4所示。

由于垂直降落的視覺標識分為四級，降落過程也因此在水平方向上劃分為四個降落階段。根據無人機在當前降落階段的目標位置，以及相對于該級標識的相對位置，獲取四維速度矢量

為了實現式（2）所示的四維速度矢量v的解耦控制，同時降低控制算法的復雜度，設計基于PID控制器的四維速度矢量分段反饋方法，系統(tǒng)控制框圖如圖6所示，圖中v為v的參考值。

由于PID反饋控制方法非常經典，因此本文不再贅述。

1.3干擾自適應處理方法

在實際應用中，當陽光直射在飛機上時會在標識上會產生陰影，從而導致標識圖像殘缺，無法實現精確定位，如圖7所示。

此外，當無人機接近降落坪時，由于地效的影響，無人機會有抖動和漂移，從而可能導致在最后降落階段標識從相機視野消失，影響定位信息的獲取。

針對上述干擾問題，設計一種可以有效克服陰影和無人機漂移的方案：通過對降落過程中的陰影進行建模并設計視覺標識陣列，即以冗余標識的方式使得當部分標識上存在陰影或無人機存在漂移時，仍能通過正常識別其他標識來獲取定位信息。

無人機陰影建模如圖8所示。無人機陰影主要由機身造成的矩形區(qū)域和槳葉運動構成的圓形區(qū)域組成，因而視覺標識陣列可以設計成由中心標識和前、后、左、右4個冗余標識組成，且冗余標識水平方向距離中心標識最小距離為0. 08cm，豎直方向上保證標識完全處于陰影之外或陰影之下，此時即可完整識別到標識，標識尺寸應小于0. 16m。

設“、6分別為當前識別到的標識的坐標，c為標識的相對高度，為標識的朝向角。根據三角關系以及實際標識陣列各標識朝向一致，可以得出無人機相對于目標參考位置的坐標。

2實驗分析

為了驗證所提方法的有效性，本文設計了無人機降落實驗系統(tǒng)，該系統(tǒng)的基本配置為：大疆Matrice 210無人機一臺;三級標識一套，標識ID分別為0、16，21、68;降落平臺一個，尺寸為98 cm×95cm;大疆CS785平板電腦一臺，運行標識識別和飛機控制程序，ROM 64 G，Android版本為5.1.1。

2.1垂直降落定位實驗

為了驗證基于多級視覺標識圖像識別的四維定位降落方法在提高垂直降落定位精度上的優(yōu)越性，下給出了無人機在靜止降落甲板上的實驗結果，圖9為統(tǒng)計550次飛機降落后繪制的位置分布圖，停機坪尺寸為95 cmx98 cm（橫縱坐標軸范圍），圖中繪制的矩形為飛機降落架著陸點范圍。從降落的平均位置來看，定位誤差<10cm，具有較高的降落精度，且從所有降落位置構成的包絡位置來看，降落均在甲板范圍內。

表1給出了降落實驗中的性能指標，由表中最后一列可以看出，距離上下邊界越近，偏離降落目標點越遠，這是由于飛機在降落過程中，理論上鏡頭應嚴格垂直向下，這樣計算過程中的相機參數才能與標定參數一致，但實際降落過程中，云臺在Pitch方向存在0～5度的誤差，導致飛機在前后方向上存在定位誤差，但該誤差并不會導致降落定位失敗，屬于可接受范圍內的。

2.2水平姿態(tài)控制實驗

為了驗證提出的基于分段式反饋控制的四維速度矢量控制方法在實現姿態(tài)穩(wěn)定控制方面的有效性，給出了無人機在降落過程中的相對高度曲線實驗結果，如圖10所示。圖中有三段較為水平的部分，分別位于高度30m、17m、3m處，這是由于在分段降落過程中得到飛機相對于標識的位置后，首先水平調整飛機的位置至標識中心，然后再垂直降落至目標高度的，最后在降落高度約為1m處，無人機以固定速度直接下降，不識別標識，不進行位置調整，因此該段曲線近似直線。

圖11給出了無人機從15m高度經兩級標識引導精確降落三維軌跡圖，X軸為無人機自身坐標系的左右方向，Y軸為前后方向，Z軸為相對高度方向，坐標單位為米。可知，主要的水平調整有兩段，一段發(fā)生在開始降落后15 m高度處，一段發(fā)生在3m以下高度。第一段的水平調整到達目標點的閾值較大，同時距離目標點的偏差也較大，故到達目標點速度快。第二段水平調整到達目標點的歐氏距離閾值比較小，實際設置值為0. 08m，故調整速度慢。

由上述實驗結果可知，采用基于分段式反饋控制的速度矢量的四維控制方法后，無人機在各個降落高度上均可以維持機身平穩(wěn)，在不同階段通過設置不同控制參數和閾值，可以使得降落過程在相對高度較大時降落快，而在降落接近目標點時降落慢，保持降落的安全性和精度;在無人機從一個高度降落至另一個高度的過渡過程中，無人機的速度仍可以維持穩(wěn)定。

2.3自適應抗干擾實驗

為了驗證提出的基于視覺標識陣列的自適應抗干擾降落方法在抑制外部干擾，實現無人機自適應降落的能力，給出了無人機在陰影環(huán)境中動態(tài)車輛的降落實驗結果，如圖12所示。表2給出了實際使用中所提方法對降落平臺傾斜角度的容忍度測試結果。實驗時，降落判斷條件的閾值統(tǒng)一設置為水平距離小于0. 08m，直接降落高度為0.6m，通過遮擋markermap的中心標識模擬陰影的情況。由表2中的降落誤差可知，在有陰影時的降落誤差大于無遮擋時的誤差，這是由于中心標識是離降落目標點最近，視角最佳，而冗余標識需要進行位置換算得到目標位置，視角傾斜角度也更大。

3結論

針對電力巡檢無人機降落問題，首先提出了基于多級視覺標識識別的四維垂直定位方法，然后以穩(wěn)定無人機姿態(tài)為目標設計了基于分段反饋方法的四維速度矢量控制方法，最后采用自適應方法解決了抖動、漂移、陰影等擾動對定位精度的影響。

實驗結果表明，通過綜合優(yōu)化無人機在垂直方向和水平方向的定位控制策略，同時結合擾動抑制設計，可以形成系統(tǒng)而完整的無人機降落定位方案，保證無人機的精準回收。

研究集中于單臺無人機的降落定位，在實際應用中，由多臺無人機組成的無人機群協同巡檢與安全降落逐漸成為輸電線路巡檢領域的研究熱點。