(广东工业大学 广东 广州 510006)

一、引言

近年来随着微电子技术和微型控制器性能的提升以及无人机产链的成熟，无人机在军事领域和民用领域都得到广泛的应用，并在灾害探测，测绘，航拍等方面大放异彩。四旋翼飞行器凭借着结构简单，成本低，操作简便以及悬停功能等诸多优势[1]，获得了越来越多的关注。日益增长的需求和任务的复杂程度越来越高，使得无人机要向自主化智能化方向发展。要实现无人机在未知环境下的自主飞行需要无人机具备环境感知和定位的功能。在室外时，GPS广泛应用于各种产品的定位，但是GPS精度受环境影响较大，在建筑群或者是室内的时候GPS信号弱甚至没有，导致了无人机无法在室内或者在密闭空间使用GPS做定位。并且单单使用GPS无人机会无法获得环境的信息从而无法实现避障路径规划等功能[2]。因此使用视觉传感器来做定位是一个必然趋势，摄像头具有体积小，功耗低，成本低，可提供丰富的环境信息,这为机器视觉的位姿估计提供了良好的硬件环境。同时定位和地图构建SLAM((Simultaneous localizationand mapping)问题在移动机器人领域有着悠久的历史，根据传感器的类型可分为激光SLAM系统[3]，单目SLAM，双目SLAM和RGB-D SLAM[3]。激光SLAM精度高，但是价格昂贵；单目SLAM对计算资源要求不高，但是缺少物体的实际尺度信息，系统初始化困难，对于无人机而言存在着很大的隐患。RGB-D SLAM可以直接获得深度信息但是受光照影响大，而且适用距离有限，不适合用于室外环境。双目SLAM系统具有尺度信息而且对于光照等环境的变化具有一定的鲁棒性，所以适合用于无人机上[4]。……