無人機機載視覺測速系統(tǒng)設(shè)計

孫澤華（山東科技大學，山東青島，266590）

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無人機機載視覺測速系統(tǒng)設(shè)計

孫澤華
（山東科技大學，山東青島，266590）

摘要：具有魯棒性和高更新速率的速度和位置估計對可無人機的航行至關(guān)重要。本論文給出了一種具有高感光度的視覺傳感器設(shè)計，使用ARM核M4單片機STM32以250Hz的實時更新速率來估計無人機的運動狀態(tài)，使用板載慣性傳感器進行角速率補償，使用超聲波傳感器測量距離。在硬件設(shè)計基礎(chǔ)上，提出了一種基于預測的圖像塊匹配算法，實現(xiàn)速度的精準測量。

關(guān)鍵詞：STM32單片機；無人機；塊匹配算法；慣性傳感器

0　引言

移動式機器人航行的成功依賴于高魯棒性的位置和速度信息，足夠高的更新速率和足夠小的延遲是維持飛行軌跡所必須的。近年來，基于計算機鼠標傳感器的光流傳感器已成功用于此目的。然而，鼠標傳感器的準確測量需要在強有力的照明下。車載CMOS圖像傳感器有更好的光敏感度，可以無人工照明的在室內(nèi)環(huán)境和不良的戶外條件下工作，但是基于CMOS的輕量傳感器不能簡單的集成在無人機系統(tǒng)中。因此，論文提出了一個基于ARM 核M4的傳感器系統(tǒng)，它使用CMOS機器視覺傳感器，對分辨率64x64像素的子樣品以每秒250幀執(zhí)行光流處理；一個超聲波傳感器用來測量對場景的距離以及實現(xiàn)圖像速度場和三維運動場的轉(zhuǎn)換；利用機載陀螺儀正確估計平移速度來補償角速度。

1　運動估計原理

運動場是三維速度場在成像平面的投影。設(shè)P3=［X，Y，Z］T是相機三維參考坐標系上的一點，光軸是這個坐標系的Z軸，f代表焦距，投影中心在原點上，則P點在成像平面的投影像素坐標由式（1.1）給出，

因為焦距f等于成像平面到原點的距離，所以p點的第三個坐標是恒定的p=［x，y，f］T。相機和P點的相對運動由式（1.2）給出，其中，w是角速度，T運動的平移分量。取（1.1）式兩邊關(guān)于時間的導數(shù)，得到相機參考坐標系中的P點的速度和成像平面中的p點的速度或者流度之間的關(guān)系：

將（1.2）式帶入到運動場的x和y分量得到：

運動場成分等于純粹的平移部分加上純粹的轉(zhuǎn)動部分。（1.4）式中的平移分量由焦距和Z到場景的當前距離決定。如果需要平移速度，例如，如果轉(zhuǎn)動速率是零或者已知（由陀螺儀測量）并由運動場補償，就可以用下式計算米制比例下的平移速率：

2　系統(tǒng)硬件設(shè)計

本文設(shè)計的視覺傳感器，通過一個M12鏡頭（21°視野）來捕捉畫面，這個鏡頭覆蓋在MT9V034芯片的上方。在752H×480V的全分辨率下，視覺傳感器圖像輸出頻率達到60fps。當啟用像素合并，幀率可以進一步提高。在像素4倍合并，即188H×120V的分辨率下，圖像輸出頻率達到250Hz。像素4倍合并模式中，MT9V034給出的一個像素值是普通模式下4×4像素的均值［2］。

圖2.1顯示了視覺傳感器的系統(tǒng)配置，MT9V034直接連在STM32F417單片機一個特殊的外圍圖像總線上，對從CMOS鏡頭獲得的圖像進行計算，像素數(shù)據(jù)流使用并行接口。MT9V034在相應的像素時鐘對像素值進行采樣，使用具有雙緩沖處理功能的直接內(nèi)存訪問（DMA）將圖像數(shù)據(jù)傳輸?shù)絊TM32F417內(nèi)存，只存儲當前幀和參考幀。STM32F417提供配置幀的水平和垂直尺寸以及像素顏色深度的全參數(shù)相機接口，在處理圖像數(shù)據(jù)時，采用每個像素分配8位分辨率的方法，保證在特殊的32位指令下同時處理四個像素。相機接口使用DMA方式將傳入的像素數(shù)據(jù)存儲在STM32F417內(nèi)存中。

圖2　.1 視覺傳感器模塊框圖Fig. 2.1 The format of visual sensor

3　系統(tǒng)軟件設(shè)計

在視覺測量的過程中，首先由2節(jié)設(shè)計的視覺傳感器得到了前后兩幀的圖像信息，然后根據(jù)塊匹配算法的絕對差之和（SAD）匹配準則，進行前后兩幀圖像的匹配。

3.1搜索中心的預測

針對現(xiàn)有的塊匹配搜索算法計算復雜這一不足，采用視覺預測方法來定位算法的初始搜索點，節(jié)省大量的搜索時間。為了預測圖像在當前幀中的位移dt，需要利用上一刻（t-1）的速度更新Vt-1、視覺傳感器的抓幀頻率Fcam。因此，前一幀圖像中的像素位置X1在當前幀圖像Ⅰ2中的預測位置可以表示為：（3.2）

3.2基于梯度先驗的選域加權(quán)平均處理

第一步，在搜索中心點Xpred周圍以3像素點為單位間隔選取8×8個點，對這64個點進行4×4的梯度運算，記錄梯度值滿足梯度閾值條件的點及個數(shù)NSAD。梯度值不滿足閾值條件，證明特征點不明顯，認為是不可用的點，所以將其剔除，不再進行使用。

第二步，對第二步中滿足梯度閾值條件的NSAD個匹配點逐個進行前后兩幀圖像的8×8的SAD運算，找到各自SAD值最小時的整像素偏移點。

第四步，對NSAD個匹配點全部執(zhí)行第四步的計算后，得到了NSAD個像素點偏移值。對這NSAD個點做加權(quán)均值處理，得到最終的像素點偏移值λL，λL可以看作為視覺導航系統(tǒng)在二維光流場中的位移。

3.3消除旋轉(zhuǎn)分量

4　系統(tǒng)實驗與結(jié)論

將本文設(shè)計的視覺導航系統(tǒng)安裝在六旋翼無人機平臺的底部中央位置，安裝時盡量與無人機平臺的底面負載板平行，鏡頭垂直向下放置。通過無人機的懸停和飛行實驗，驗證提出的導航算法的實際應用性能。在100s的懸停實驗中，最終獲得的數(shù)據(jù)顯示無人機懸停精度為±40cm，飛行實驗結(jié)果比較GPS測量位移和視覺系統(tǒng)測量結(jié)果，顯示視覺測量誤差為3%。

5　結(jié)束語

本文給出了一種應用于無人機的視覺測速系統(tǒng)方案，包括硬件配置和實現(xiàn)算法，通過實際測試表明，應用該系統(tǒng)的無人機具有一定自主導航能力。

參考文獻

［1］Honegger D， Meier L， Tanskanen P， et al. An open source and open hardware embedded metric optical flow CMOS camera for indoor and outdoor applications［C］// Robotics and Automation （ICRA）， 2013 IEEE International Conference on. IEEE， 2013：1736-1741.

［2］Aptina Imaging，1/3-Inch Wide-VGA CMOS Digital Image Sensor MT9V034 Datasheet［EB/OL］ （2014-6）.http：// www.aptina.com.

［3］張瑞.基于稀疏梯度場的非局部圖像去噪算法［J］. 自動化學報，2015（9）：1542-1546.

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［5］Pal M， Gupta A P V. An Efficient Block Matching Algorithm Using Logical Image［J］. International Journal of Engineering Research & Applications， 2014， 4（12）.

Vision-Based Velocity Measurement System for Unmanned Aerial Vehicle

Sun Zehua
（Shandong University of Science and Technology，Qingdao Shandong，266590）

Abstract：Robust velocity and position estimation at high update rates is crucial for mobile robot navigation.We present an optical flow sensor based on a machine vision CMOS image sensor for indoor and outdoor applications with very high light sensitivity.Optical flow is estimated on an ARM Cortex M4 microcontroller in real-time at 250 Hz update rate. Angular rate compensation with a gyroscope and distance scaling using a ultrasonic sensor are performed onboard.

Keywords：STM32 microprocessor；Unmanned Aerial Vehicle；Block Matching Algorithm；Inertial Sensor

作者簡介

孫澤華（1990—），男，山東煙臺，碩士研究生。主要研究方向：通信與信息系統(tǒng)。