无GPS信号区域微小型四旋翼飞行机器人的自主导航与环境探测技术研究

微小型四旋翼飞行机器人相比于地面移动机器人具有更好的移动灵活性和监控视角，在自主探测、监控和救援等领域有着广泛的应用前景。但由于其依赖于GPS系统进行导航且缺乏里程计系统，因此无法适用于室内、危险矿井等无GPS信号区域。针对此问题，本项目拟利用机载微型传感器实现飞行机器人在无GPS信号未知环境的自主导航与环境探测，并建立环境地图。主要研究内容包括：1）采用特性互补的微型激光和单目视觉传感器，提出适合于飞行机器人的里程计预估算法；2）引入优化理论到粒子滤波方法中，提出鲁棒高效的位姿预估方法；3）改进SLAM算法的建议分布，提出飞行机器人的多维SLAM方法，建立二维和三维环境地图；4）利用信息论方法研究最优的未知环境探索策略，使得探索时间更短，且获得的地图质量更好。研究意义：突破地面移动机器人运动受约束等局限性，提出基于微小型四旋翼飞行机器人的室内等无GPS信号区域的自主环境探测新方法。

在无GPS信号区域的自主导航与环境探测是微小型四旋翼飞行机器人能够应用在室内、危险矿井和拥挤市区环境的关键技术之一。为了实现微小型四旋翼飞行机器人在无GPS区域的自主飞行和导航探测等自主功能，本项目对微小型四旋翼飞行机器人的飞行控制、里程计预估、自主探索策略和嵌入式控制等关键技术开展了深入研究。1）采用基于模型设计的思想和嵌入式硬实时技术研制了微小型四旋翼飞行机器人嵌入式控制实验平台，用于验证本项目所提出的各种算法与策略；2）针对于微小型四旋翼飞行机器人具有强耦合、强非线性、扰动敏感等问题，提出了一种自适应积分型Backstepping控制方法，实现了机器人的鲁棒稳定的姿态控制，为自主飞行控制奠定了基础；3）针对于微小型四旋翼飞行器缺乏里程计系统，且常用的基于激光的里程计预估方法存在累计误差大，而单目视觉位置预估含有未知的尺度因子等问题，提出了一种融合激光传感器和单目视觉传感器的里程计预估方法，实现了在复杂室内环境中的飞行机器人鲁棒精确的里程计预估，从而可以获得较精确的相对位置估计；4）在里程计预估的基础上，采用网格SLAM算法实现了在室内环境中的精确自主定位与二维地图创建，并将实时定位与位置控制相结合实现了完全自主的飞行控制；5）提出了基于可定位信息和边缘检测相结合的多目标自主探索和路径规划方法，使得机器人在导航的时候优先考虑是否能够准确定位，不仅可以安全通过，同时最有利于自主定位。本项目所取得的研究成果将为微小型飞行机器人在室内及无GPS环境中的自主导航与环境探测提供新方法和技术，促进相关学科技术的进一步发展。