[发明专利]一种通用的无人机视觉仿真平台

说明书

技术领域

本发明涉及无人机视觉自动控制领域,尤其是一种能够使仿真与真机相结合的平台。

背景技术

近几年无论是在研究方面还是商业应用方面,无人机的领域是越来越火爆,而无人机仿真系统作为一个比较新颖的领域,它在社会上的需求也是越来越高,与真机测试相比,它能够有效地避免飞机在测试过程中的损伤。通过无人机的仿真系统，可以无消耗、安全的测试视觉的算法和飞行器自动控制。

但是目前的无人机仿真系统主要只针对一种飞机,例如TUM的AR.Drone仿真系统，而且它只能测试一种视觉算法，没有什么扩展性和通用性，其他的仿真系统甚至无法与真机进行算法测试的对接，这样就失去了仿真的最终意义。

发明内容

为了克服已有无人机仿真方式的对象单一、扩展性和通用性较差的不足，本发明提供一种具有良好的扩展性和通用性的无人机视觉仿真平台。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种通用的无人机视觉仿真平台，包括仿真环境部分和真实环境部分，所述仿真环境部分包括机器人操作系统ROS、开源的机器人仿真平台模块Gazebo、视觉算法库和用于把ROS系统传过来的信息转换成不同飞控能识别的控制信息的通用无人机连接接口，所述通用无人机连接接口支持ROS系统，所述开源的机器人仿真平台模块Gazebo、视觉算法库和通用无人机连接接口均与机器人操作系统ROS连接；所述真实环境部分包括飞行器机架和飞行控制器，所述通用无人机连接接口与所述飞行控制器连接。

进一步，所述通用无人机连接接口中，输入端是ROS系统传入的逻辑层控制信息，获取到逻辑层控制信息后，在准备发送给无人机的飞控之前需要进行数据的预处理，对控制信息针对某个飞控进行转化后发给飞行控制器。

再进一步，所述转化的过程如下：针对AR.Drone的飞控需要把逻辑的上下左右控制转化为AR.Drone驱动可以识别的控制消息，然后通过WIFI传输给AR.Drone飞行控制器实现控制；针对Pixhawk飞控同样把接口的逻辑控制信息转化为mavlink消息再发给Pixhawk飞行控制器；针对ASCTEC的飞控也需要把逻辑控制信息转化为ASCTEC驱动可以识别的消息再发送给飞行控制器。

更进一步，所述机器人操作系统ROS还包括用户交互界面，用于让用户去选择需要连接的飞控类型。

本发明的有益效果主要表现在：具有良好的扩展性和通用性。

附图说明

图1是通用的无人机视觉仿真平台的原理框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。

参照图1，一种通用的无人机视觉仿真平台，包括仿真环境部分和真实环境部分，所述仿真环境部分包括机器人操作系统ROS、开源的机器人仿真平台模块Gazebo、视觉算法库和用于把ROS系统传过来的信息转换成不同飞控能识别的控制信息的通用无人机连接接口，所述通用无人机连接接口支持ROS系统，所述开源的机器人仿真平台模块Gazebo、视觉算法库和通用无人机连接接口均与机器人操作系统ROS连接；所述真实环境部分包括飞行器机架和飞行控制器，所述通用无人机连接接口与所述飞行控制器连接。

进一步，所述通用无人机连接接口中，输入端是ROS系统传入的逻辑层控制信息，获取到逻辑层控制信息后，在准备发送给无人机的飞控之前需要进行数据的预处理，对控制信息针对某个飞控进行转化后发给飞行控制器。

本实施例的平台可以支持多种无人机飞控比如AR.Drone 2.0，pixhawk，APM等等。而且可以支持多种目前国际上较为先进的视觉算法来自动控制无人机，比如OpenTLD，ORB-SLAM等。

本实施例的仿真平台总体是基于ROS系统和Gazebo组成，Gazebo是目前较为流行的

开源仿真软件针对机器人仿真设计。而ROS系统也是目前世界上公认的最好的功能最全的开源机器人操作系统。

在Gazebo中首先设计好一套模拟无人机的环境，包括多种模拟的三维场景，无人机飞行器的模型，无人机的运动学动力学模型，摩擦碰撞模型和各种传感器仿真等。

然后在Gazebo中把模拟无人机在场景中获取的图像信息传输给ROS系统，视觉算法模块再从ROS系统中获取图像的输入，然后进行相应地运算，得出的结果在反馈给ROS，ROS把结果处理转换成控制信息发给Gazebo中的模拟飞行器，这样就实现了视觉算法控制模拟飞行器的流程。