清华最新！无人机飞行速度建模 | Localization matters too: 定位误差如何影响无人机飞行速度

3DCV · 公众号 · · 2024-06-02 00:00

正文

本次分享我们邀请到了清华大学电子工程系纳米级集成电路与系统实验室在读硕士张粟全，为大家详细介绍他们的工作：

Localization Matters Too: How Localization Error Affects UAV Flight
论文地址 ： https://arxiv.org/abs/2403.01428
实验室主页 ： https://nicsefc.ee.tsinghua.edu.cn/

直播信息

时间

2024年6月02日（周日）晚上20：00

主题

无人机飞行速度建模 | Localization matters too: 定位误差如何影响无人机飞行速度

直播平台

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嘉宾介绍

张粟全

清华大学电子工程系纳米级集成电路与系统实验室在读硕士。研究方向为无人机机载计算单元设计与评估。

直播大纲

无人机建模现有方法简介与意义
Localization matters too 论文详解
清华大学电子系空地协同云测试场

参与方式

DEMO

摘要

无人机的最大安全飞行速度是衡量其完成各项任务效率的重要指标，这一指标受无人机定位误差、感知范围、系统时延等诸多参数影响。然而在定位误差方面，虽然目前已有许多研究致力于提升无人机的定位能力，但对其对速度影响的定量研究尚不多见。本文对无人机各参数与最大安全飞行速度的关系进行了建模。考虑了一种类似于茂密森林中飞行的场景，无人机需要快速避让前方障碍物，并在避让后迅速调整方向。基于这一场景，我们研究了定位误差等参数对无人机飞行过程中最大安全速度的影响，以及这些参数之间的耦合关系。此外，我们在仿真环境中验证了模型，结果表明预测的最大安全速度与测试速度的误差在20%以内。在高密度情况下，定位误差对无人机的最大安全飞行速度有显著影响。该模型可以帮助设计人员利用更合适的软件和硬件来构建无人机系统。

方法

为了对无人机进行建模，我们对无人机的场景与各模块的工作方式进行了一定假设，场景图如下

我们假设无人机在固定高度飞行，且在 x 方向上保持恒定速度。为了避开障碍物，它会在 y 方向上产生力。在实时决策方面，无人机总是以最小的加速度避开障碍物，从而产生更加平稳的飞行轨迹。在飞行的第一阶段，无人机在避开障碍物的同时尽可能靠近障碍物飞行。与以前的研究相比，我们认为在飞行的第二阶段，即当无人机越过障碍物后，它应该迅速进行方向调整，并在足够短的距离内返回其原始航向。这里我们认为无人机的返回距离L与障碍物的平均间距R可以类比。

在定位方面，无人机在飞行过程中保持建图是一个重要假设。通过这一假设，无人机本身的定位误差可以等效地反映在建图误差中。同时我们假设无人机使用VIO技术进行视觉和惯性传感器融合定位，在这一过程中，位姿的估计误差是逐渐累积的，这也导致建图中障碍物的不断膨胀。

通过上述一系列假设，我们可以得到关于无人机的运动方程，以第一阶段和第二阶段均不与障碍物碰撞作为标准，可以得到无人机在特定场景，性能下的最大安全飞行速度。

模型结论分析

我们以一组无人机的参数典型值作为基准，在此基础上进行单变量、多变量的调整分析模型反映的结果，这里展示一些直观的结果，更多内容详见论文。

从各参数对于无人机最大安全速度的直观影响来看，对于感知范围：当定位误差较小时，无人机的速度随着感应范围的增加几乎呈线性增加。但随着定位误差的增大，飞行速度的提升随着感知范围的增大而逐渐偏离线性，这是因为感知范围越大，无人机越早观察到障碍物，也意味着障碍物的扩展越早发生，导致无人机y方向速度过快，第二阶段的边界逐渐限制安全速度的增长。

对于定位误差：其对最大安全速度的影响显而易见。当然，在大多数情况下定位误差的值本身很小，这反映在图B中曲线的前半部分。此外，如果障碍物密度较低，例如在的情况下，我们可以观察到，在较小的误差值下，最大安全速度不受定位误差的影响。这表明第二阶段的边界尚未生效。一种极限情况是，障碍物密度为0，只有一个障碍物，此时定位误差几乎不影响无人机飞过障碍物。