22、多旋翼无人机户外视觉定位系统评估与分析

多旋翼无人机户外视觉定位系统评估与分析

1. 引言

精确可靠的定位系统在机器人及相关领域至关重要，如地图绘制、增强现实和移动机器人的全自主部署等。在移动机器人领域，特别是无人机（UAV）的自主导航、探索或周边监测等应用中，需要全 6 自由度的定位。现有的定位解决方案大致可分为两类：
- 依赖外部基础设施的系统 ：如全球导航卫星系统（GNSS）或视线光学系统。这类系统的优点是即使在大规模场景中，定位误差积累也有限，但受基础设施限制，不适用于大型室内环境或有众多障碍物遮挡信号或视线的场景。
- 仅依赖机器人自身传感器的系统 ：主要使用激光雷达（LiDAR）传感器和不同类型的相机，更适合无法提前准备外部基础设施的未知环境。

近年来，出现了用于视觉定位的传感器，如 Intel RealSense T265 跟踪相机。它具有嵌入式视觉处理单元，能节省无人机的计算资源，可用于导航、实时地图绘制甚至自主探索等任务。本文将评估 T265 作为视觉定位系统的性能，并与基于特征的视觉定位方法 ORB - SLAM2 进行比较。

2. 相关工作

目前市场上有两种用于视觉定位的紧凑型传感器：ZED mini 和 Intel RealSense T265。它们都是被动鱼眼立体相机，但 ZED mini 主要用于增强现实应用，需要外部计算资源进行 GPU 加速；而 T265 可在板载运行所有计算，节省计算和电力资源，适合小型机器人车辆，如多旋翼无人机。

T265 的参数虽有潜力，但实际定位性能受多种因素影响，包括定位算法精度、环境特性、传感设备、计算资源和传感器平台的运