基于Pixhawk的停车场无人机导航系统研究

潘冬阳　吴官朴　屈小琳　丁同强

摘 要 大型停车场特别是立体停车场空车位难以寻找。论文针对这一问题，以Pixhawk开源飞控为技术基础，应用MAVlink通信协议、px4flow光流算法和openmv视觉识别技术，实现无人机的飞行、定点、悬停和视觉导航等，并开发智能语音app实现人机交互，最终通过现场实验验证了上述技术的可行性，具有一定的理论意义和实用价值。

关键词 停车场 四旋翼 openmv 自动导航

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A

0引言

随着私人汽车保有量的逐年增加，城市停车问题日益凸显：车多而车位少；大型停车场中空余车位寻找困难。为解决这两个问题，国内外提出了许多的办法。无人机是近年兴起的一种飞行器，其具有造价低廉、环境适应能力强、飞行稳定性高等特点 。对比传统方法和已有的停车机器人，无人机在解决“找车难”这个问题上有显著优势。基于此，本文考虑以多旋翼无人机为依托，对停车场无人机导航展开研究，希望能对解决“找车难”问题带来一些启发。

1多旋翼无人机及飞控分析

多旋翼无人机由中心板、机臂和脚架组成，其中中心板是无人机的核心。中心板用于安装不同设备和器件，包括飞控模块、GPS模块、光流模块、超声波模块、云台和摄像头模块等，无人机功能的实现主要是依靠中心板。机臂则是无人机飞行的动力来源，主要承载动力系统。脚架即飞行器的起落架，用于将飞行器垫起一定高度，以便为云台等挂载设备腾出空间，还可以提供降落缓冲，保障机体安全。

飞控作为无人机的核心，对整个系统的稳定起到决定性作用。本研究的无人机采用Pixhawk飞控为主控板。Pixhawk 拥有32位STM32F427 ARM Cortec M4核心外加FPU（浮点运算单元）168Mhz/156KB RAM/2MB闪存及32位STM32F 103故障保护协处理器，内置两套陀螺和加速度计MEMS传感器，互为补充矫正，内置三轴磁场传感器并可以外接一个三轴磁场传感器，同时还可外接一主一备两个GPS传感器，在故障时自动切换。

2总体方案

当下绝大多数停车场都处在相对封闭的环境，主流的GPS定位技术在室内无法发挥正常的功效。要实现导航功能，首先需要解决无人机的定位问题；其次，由于缺失GPS信号，无人机飞行过程存在飘移和振动的现象，严重会导致整机坠落；同时，为了使导航更加智能，减轻车主的操作负担，计划加入语音交互功能。针对以上问题，本文构建出无人机总体方案并对各组成模块展开研究。

2.1无人机飞控及自动控制的设计实现

文章选用恒拓HAWK3飞控，该飞控在Pixhawk飞控的基础上增加一块上板，并将串口外引，使用户可以进行功能拓展。Apm固件中支持的模式有近20个，在这些模式的组合下，无人机能完成设定的任务。本项目中主要应用的模式有自稳（Stablize）、定高、（AltHold）、定点（Loiter）、引导（Guided）及降落（Land）模式，地面站通过Mavlink协议给无人机制定任务，并将这些强大的模式相互组合。当地面站給飞控按照一定频率发送指定MAVlink协议的指令时，飞控会认为已连接上地面站，并将相应的数据发送给地面站。在地面站中按照“QGC→widgets→MAVlink inspector”的顺序打开，即可看到所需参数，并在地面站相应功能处进行参数调整，从而完成无人机的调试。因此，仅利用MAVlink协议就能完成本研究需要开发的项目。

2.2无人机室内定点悬停

由于当下绝大多数室内停车场没有GPS信号的，解决无人机室内稳定飞行和定点悬停显得至关重要。文章引入px4flow光流模块，辅助无人机飞行来满足要求。PX4Flow 是一款智能光学流动传感器，由光流摄像头和激光传感器组成。光流摄像头可以250Hz的频率采集图像，并对相邻两帧图像中的像素点进行跟踪，计算得出光流向量，即无人机水平面内x，y方向的速度和位移。PX4Flow使用前需应用Mission Planner地面站对光流使能调试。同时激光传感器采集无人机离地高度，结合飞控控制z方向的速度，实现定高悬停。其悬停高度参数可调整，满足导航过程中车主视线要求。

2.3视觉识别

为实现导航功能，需要对无人机进行定位。OpenMV是一个基于STM32F4xxARMCortex—M4单片机和OV2640图像传感器的开源微型机器视觉模块，对其能够使用Python编程来实现一系列功能，具有开发方便、高效和工作稳定的特点。本研究采用openmv可识别Apriltag的功能。AprilTag是一个视觉基准系统，可分为Tag36h11，Tag36h10，Tag16h5等种类。其中标识最多的Tag36h11具有2320种标识，基本可满足所有停车场的要求。AprilTag检测程序可以计算相对于相机的精确3D位置，方向和id。应用openmv标识识别，可将id和位置信息传输给飞控，由此可得出无人机位置信息，做出路径判断并进行误差校正。

2.4语音交互识别

语音交互部分是连接用户与无人机的枢纽，这个模块需要将用户的需求准确传达给无人机。本研究以目前已经普及的智能手机为平台，开发了一款基于android系统的app。该手机app利用语音识别技术和语音合成技术，实现用户和无人机的语音交互。

3实验验证

根据前述的导航系统各模块和系统功能，文章进行了实测和调试：

3.1室内悬停

将px4flow光流模块与飞控连接，应用Mission Planner地面站使能光流，确保光流数据无误。室内飞行测试，无人机在2-3米的高度飞行悬停效果理想。

3.2视觉识别

Openmv镜头焦距调为两米，地面放置Apriltag标识，测试openmv识别ip和相对坐标，效果如图2。

3.3智能语音

手机语音app检测到命令语言，如“起飞”“停车位”后，回复“好的”，将指令代号通过蓝牙串口发送到飞控，实现语音控制，效果如图3。

3.4整体效果

遥控器使能自动控制后，飞控上板停止捕获遥控通道并模拟遥控信号，反馈语音蓝牙指令，结合视觉识别实现定位并消除误差，最终完成导航。

4结论

本文介绍了一种基于四旋翼无人机和px4开源飞控的停车场导航模型，并配有语音人机交互功能。将无人机与停车场导航结合在一起，在无人机和停车场导航领域具有一定的创新意义。本模型虽存在需要完善的地方，但总体上实现了停车场导航功能，且可根据需要精简模块减少成本，在实用和商业化领域有很好前景。感谢本文的通讯作者吴官朴，也感谢吉林大学大学生创新创业训练计划项目的资助。

基金项目：吉林大学大学生创新创业训练计划项目“大型停车场空中智能引导机器人”。

参考文献

[1] 吴若伟.大型停车场智能泊车引导关键技术研究与系统开发[D].南京：南京航空航天大学，2013.

[2] 段镇.无人机飞行控制系统若干关键技术研究[D].长春：中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所），2014.

[3] 陈静，姚晋丽.基于iBeacon蓝牙技术的室内停车场定位方法[J].内燃机与配件，2017（07）：121-122.