關于車載無人機自主降落技術的探討

劉俞伯

（武警工程大學，西安 710086）

1 概述

無人機（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）的種類其實并不少，從飛行平臺的架構這一點上可以將其劃分成固定翼無人機、無人直升機和多旋翼無人機。最開始的時候無人機是應用于軍事中，多執行那些危險系數高，容易造成人員傷亡的任務。

最近幾年，無人機被頻繁的應用在軍事和民用行業，全球的無人機行業的進步極快。在以人工智能、VR 技術等為首的現代科技極速發展的情況下，無人機技術一些比較棘手的問題被解決，在很多方面的技術上都獲得了很大的進步。和固定翼無人機比起來多旋翼無人機的結構更加簡單、成本小、維護更方便、靈活、適應力強，而且它能夠帶著多種設施，方便的任務的進行。所謂無人機自主著陸便是無人機只利用機載設施，而非一些地面設施的幫助，在能見度低和惡劣天氣中順利降落。

2 視覺輔助技術

最近幾年，計算機視覺技術的發展十分迅速，而其中最為基本和首要的人物局在于目標檢測，這方面比較有效的算法并不少，比如：幀差法、背景建模法、模板匹配法、SIFT 算法、YOLO 法、SSD 法。目標跟蹤技術的現實是利用圖像相鄰幀之間的關聯還有空間相關性達成目的，從而長期的對目標進行觀測，因此這種技術通常應用在軍事、交通、監控這一類行業中。目前普及較廣的跟蹤器大都是在利用管理光流法、 Camshift 算法、KCF 算法。

綜上所述，圍繞這些技術，國外一些大學和科研機構獲得了不少的優秀成效，很多國家基于此獲得了很多的有著開創意義的研究成果。在當前的大環境下應用十分普遍的視覺導航自主降落系統策略大部分為合作標志。其中由美國南加州大學研究出來的AVATAR 自主著陸控制系統就采用了中國的H 圖標作為合作標志，可以迅速的進行定位，對于直升機的飛行狀態進行監控。這一策略利用Hu 不變矩來區分地面標識物，其魯棒性和實時性都十分的優秀，而且也可以完成0.42m 著陸精度的目的，而姿態角得到精度可以達到7°。最近幾年GPU 有名的制造商 Nvidia 在研究智能設備的方面也十分的重視，該公司的目前投入使用的無人機導航系統是其研發的Jetson TX1 高性能運算平臺，可以做到把攝像機捕捉到的視覺信息進行整理和融合。將這種導航機制和機器學習算法進行結合，將可以不依賴GPS 展開導航，能夠在一些經常GPS 信號失靈的地方應用。

其實中國的無人機視覺導航方面的研究相對于國外的研究其實研究時間還是比較短的，不過在最近這幾年，中國該方面的發展十分的快速。在無人直升機和固定翼無人機這方面南京航空航天大學的成績是十分驕人的，早在973項目的研究中這一學校的研發團隊就實現了固定翼無人機視覺導航自主著陸的研究，運用模板匹配的方式區分跑到，利用跑道邊緣線及地平線之間存在的關系獲得無人機位置。西北工業大學則對經相匹配和運動估計匹配這些比較重要的專業技術方面進行了深入的研發。在顯著性的基礎上，對于自動航路點方面的內容展開探索，當達到加權時，利用Hausdorff 景象匹配法來進行，完善KLT 特征底單跟蹤法，之后通過各個時間段的谷歌世界地圖開展研究，建設了一個能夠有目標性的驗證視覺導航的機制，從而達到了在各種分辨率中更好的對于運算的京都進行估算。哈爾濱工業大學的研究主要在于在視覺輔助的幫助下的無人機回收，整個研究利用了二進制的編碼標識物的辦法，利用在以ArUco 算法為基礎的視覺手段，把獲得的位置和速度信息當做 PID控制的輸入，之后通過卡爾曼濾波器的手段估算運動軌跡，視線無人機的自主降落。

3 發展趨勢展望

在軍事方面，有自主著陸能力的無人機明顯受到更多關注，這是因為在那些環境惡劣的戰爭中這種無人機要比傳統的無人機適應能力更加的強悍。自主著陸的出現讓無人機不再過度依賴地面設備，尤其是在作戰的過程中，自主著陸技術的重要性更加是不言而喻。

在民用航空方面，無人機擁有的自主著陸技術也童謠重要，特別是車載無人機方面，自主著陸技術的長處是不可比擬的。其原因是因為被車頂大小束縛，另外就是駕駛員做到在駕駛車輛的同時兼顧無人機是一件比較困難的事情，若是要達到無人機有些愛哦重復利用的目的，那么自主著陸技術就尤為重要。

在疫情期間，就有了十分大的非接觸物資轉移和低空接到狀況監控要求。而車載無人機自主降落技術就完美處理了車輛靜止和移動的時候的車輛回收的工作，完美的融合了車輛續航能力和多旋翼無人機的空間活動功能。