10、基于计算机视觉的无人机导航与智能介绍

基于计算机视觉的无人机导航与智能介绍

1. 引言

随着相机制造成本的降低和处理器尺寸的减小，商用现货（COTS）视觉导航（VBN）系统在无人机（UAS）操作中得到了广泛应用。视觉传感器（VBS）能够捕捉大量数据，且与其他先进传感器相比，具有尺寸小、重量轻、功耗低和成本低等优点。

典型的UAS系统架构包括无人机（UAV）和地面控制站（GCS）。导航系统的输出，如车辆状态估计和传感器的低级线索，用于驱动制导策略和控制，并通过遥测下行链路传输到GCS。地面控制站的上行链路则方便远程飞行员传输手动控制命令。

在导航系统中，VBN子系统通常与全球导航卫星系统（GNSS）和惯性导航系统（INS）等传感器配合使用，以增强UAS状态估计，并在单个传感器故障或丢失时增加导航系统的冗余性。例如，在GNSS完全或间歇性不可用的城市峡谷等环境中，VBS可用于车辆状态估计。

原始视觉数据可以单独处理以计算车辆状态，但更常见的做法是通过合适的数据融合算法将视觉子系统与其他传感器集成。根据视觉子系统的功能需求，可以实现从简单的视觉伺服（VS）例程到计算密集型的视觉里程计（VO）技术等不同复杂度的处理模块。

以下是UAS系统架构的mermaid流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(Ground Control Station):::process -->|Comm Link| B(UAV):::process
    B -->|Output