探索未来飞行：Omni-swarm，一个全方位视觉惯性超宽带无人机群状态估计算法

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在当今的科技前沿，无人驾驶飞行器（UAV）集群正在逐步展现其在物流、监控和搜索救援等领域的巨大潜力。然而，实现自主、安全、精确的集群飞行依然面临诸多挑战。为了解决这些问题，我们向您推荐一款名为Omni-swarm的开源项目，这是一个分布式全方位视觉惯性超宽带（UWB）无人机群状态估计系统。

项目介绍

Omni-swarm 是专为解决观测性、复杂初始化、精度不足以及全局一致性缺失问题而设计的。它结合了全方位传感器（包括立体鱼眼相机和超宽带传感器）与前端算法（如鱼眼视觉惯性里程计、多无人机地图定位和视觉对象检测），并在后端采用图优化和前向传播融合这些测量结果。通过Omni-swarm，无人机群可以实现厘米级相对状态估算精度，并保持全局一致性，从而为实现全分散式避障铺平道路。

技术分析

Omni-swarm 的核心在于其前后端设计。前端的全方位感知系统使用鱼眼VIO来提取运动信息，同时利用多无人机地图定位进行空间参考，再配合视觉对象检测以识别环境中的障碍物。后端的图优化与前向传播算法则负责将这些测量数据融合，提供准确的全局状态估计。

应用场景

借助Omni-swarm，无人机可以在各种环境下进行精确协作，例如：

1. 自主协同物流：确保无人机在复杂的建筑环境中高效、安全地运送包裹。
2. 监测与搜救：无人机群能够实时共享位置信息，共同寻找失踪人员或监测灾害区域。
3. 城市空中交通管理：未来的无人机交通网络将依赖这样的高精度状态估计系统。

项目特点

• 分布式设计：无需外部设备即可实现全分散式避障，提高系统的鲁棒性和可靠性。
• 全方位感知：使用鱼眼相机和UWB传感器，提供全方位、高精度的感知能力。
• 高精度状态估算：达到厘米级别的相对状态估算，保证全局一致性。
• 容易集成：支持TX2平台的Ubuntu 18.04系统，提供了详细的使用指南和示例代码。

如果您对如何使用Omni-swarm感兴趣，可参考提供的链接下载CNN模型、原始和预处理数据集，以及相关依赖库。

此外，项目还提供了一个Docker容器，以便于在特定硬件上进行评估，尤其适合拥有RTX 3080等图形卡的用户。

总之，无论您是研究者还是开发者，Omni-swarm 都是一个值得尝试的项目，它推动着无人飞行技术向着更智能、更自主的方向迈进。加入我们的社区，一起探索这个充满无限可能的世界吧！

项目链接：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/Omni-swarm.git

许可证：GPLV3

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