A Study on Autonomous Navigation and Obstacle Avoidance Methods for UAVs Based on Visual-Inertial Fusion
本文提出了一种用于微型无人机的低成本、轻量化视觉惯性融合方法，该方法将用于高频位姿估计的 VINS-Mono 与用于动态轨迹规划的 Ego-Planner 相结合，在无 GPS 且高障碍物密度的环境中实现了鲁棒的自主导航与避障，其成功率至少达到 70%，且相比于 A* 具有更优越的轨迹平滑度。
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想象一架小型无人机正试图在黑暗、杂乱的隧道中寻找出路。它无法依靠引导手机或汽车的卫星信号，因为上方的岩石和土壤会阻挡这些信号。它也无法携带沉重且昂贵的激光扫描仪，因为无人机太小，无法承载其重量。在这种困难的情况下，无人机必须依靠自己的眼睛和对平衡的感觉来避免撞到墙壁或障碍物。这就是研究人员在试图让微型飞行器在地下矿井、灾难现场或茂密森林等环境中安全运行时所面临的挑战。长期以来，这些机器在如此狭窄且没有信号的空间内移动时一直难以做到平稳或精准，往往导致坠毁或任务失败。
来自太原大学的一个工程团队与一家中国的起重机制造公司开发了一种让这些小型无人机进行导航的新方法。他们创建了一个结合了无人机“视觉”与“感知自身运动”的系统。该无人机使用一个摄像头向前观察，并使用一个测量加速度和旋转的小型传感器（类似于智能手机内部的传感器）。通过融合这两类信息流，无人机可以精确地判断自己的位置以及运动状态，即使是在快速旋转或光照不足的情况下也是如此。这个系统不需要预先建立世界地图；相反，它在飞行过程中实时构建周围环境的图像，寻找穿过障碍物的安全路径。
研究人员通过制造一架轴距为230毫米的小型四旋翼无人机来测试这一想法。他们为无人机配备了一个每秒拍摄30张照片的摄像头和运动传感器。无人机的“大脑”是一个能够快速处理数据的紧凑型计算机。为了测试该系统的有效性，团队搭建了一个具有挑战性的测试环境。他们创造了一个4米乘以4米的空间，并在其中放置了10到12个高1.5米的巨大障碍物。光照保持在非常昏暗的状态，约为6勒克斯（lux），这比典型的起居室要暗得多，并且他们完全屏蔽了所有卫星信号。在这种困难的设置下，无人机必须从起点出发，自主避开障碍物，飞向5.7米外的目标点。
结果显示，这种新方法比旧技术更可靠。在这些测试中，根据障碍物排列的具体情况，无人机成功完成了任务的比例在70%到80%之间。当研究人员将其与仅依赖视觉数据而没有运动传感器的标准导航方法进行比较时，旧方法的失败率更高，成功率仅为40%。旧方法还会偏离航线，最终停在距离正确路径近半米的地方，而新系统则能保持在正确路径的12厘米以内。这种差异至关重要，因为在狭窄空间内，即使是微小的误差也可能导致碰撞。
除了到达目的地之外，无人机的飞行方式也更加平滑。新系统生成的飞行路径呈现出柔和的曲线，使无人机能够滑行穿过障碍物，而不会出现剧烈的转向或突然停止。相比之下，旧方法经常产生锯齿状、走走停停的路径，这类路径更难让无人机安全飞行。研究人员发现，由新系统创建的路径中有87%比常用规划算法生成的路径更平滑。这种平滑性非常重要，因为它能节省能量并降低无人机在剧烈操作期间失去控制的风险。该系统在25摄氏度的房间内连续飞行15分钟后，依然能在运行小型计算机且不发生过热的情况下完成任务。
研究还观察了该系统如何应对不同条件。当光照非常低（低于10勒克斯）时，无人机识别环境特征的能力下降，成功率也降至55%。研究人员指出，在如此极端的黑暗环境下，视觉传感器难以找到足够的细节来正常工作。他们建议添加一个简单的红外光源可以解决这个问题，从而有效地赋予无人机“夜视”能力，恢复其导航能力。同样，当障碍物排列得非常紧密时，无人机必须更加努力地寻找路径，但它仍能实现70%的成功率。研究人员承认，虽然他们的系统在这些受控测试中表现良好，但现实世界的灾难现场可能会呈现出更复杂的挑战，例如强气流或完全没有任何光线的黑暗环境。
这项工作证明了小型无人机可以在无需沉重设备的情况下，在缺乏GPS的困难环境中实现自主飞行。通过仔细结合视觉数据与运动感知，并优化软件使其高效运行，该团队创造了一种既轻便又精准且平滑的解决方案。虽然该系统在某些场景下尚不完美，特别是在全黑环境或长距离飞行方面，但它代表了向前迈出的重要一步。研究人员计划通过添加其他类型的传感器并在更大、更复杂的环境中测试该系统来不断改进这项技术，旨在将这种能力从实验室带到现实世界的应用中，例如用于搜救或基础设施检查。
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