基于嵌入式技术侦察无人机

彭松 付宇航 吴泽 吴东升

摘  要：如今电子科技飞速发展，相应的军事也逐步趋向智能化、多样化，对于瞬息万变的战场，利用无人设备减小伤亡率，降低风险将会是一种趋势，而这种无人机的问题和难点在于体积大会被发现，损失成本增加，对各种因素应对有着不同的缺陷。对于这个问题本文提出一种便利小巧且成本低廉的无人机的方法，自主研究设备，使其大大减小成本且能完成相应功能，并对电源充分利用方面有一些改进，达到能够应对各种突发因素的目标。

关键词：嵌入式系统  侦察无人机  姿态解算  图像处理

中图分类号：TP274                             文献标识码：A                   文章编号：1674-098X（2020）10（a）-0006-04

Abstract： Now the rapid development of electronic technology， the corresponding military also gradually towards intelligence， diversification， for rapidly changing battlefield， using unmanned equipment to reduce the casualty rate， reduce the risk will be a trend. The problem with using unmanned equipment to reduce the casualty rate is that the size of the drone is large enough to be detected. The cost of loss increases and there are different deficiencies in the response to various factors. For this problem， this paper proposes a method that can facilitate small and low-cost uav， independently research equipment， make it greatly reduce the cost and complete the corresponding functions， and make some improvements in the full use of power supply， so as to achieve the goal of being able to cope with various emergent factors.

Key Words： Embedded system; Reconnaissance UAV; Attitude solution; Image processing

随着人们对电子技术的要求不断的提升，智能控制成为电子发展的一大趋势。作战武器的智能化、多样化将成为一种发展趋势。其中无人机是电子智能发展的一个重要方向，造价低廉的无人机设备能进行远距离的高空侦查、具有一定的隐身性将会是战场上优势。

基于嵌入式技术的侦查无人机优点是方便携带，对于飞控算法无需依赖地球磁场，抗干扰能力强，视觉算法出色，电路设计合理，可在不同环境下，精准识别目标，由数据传输模块，传回目标信息，能够根据作战的目的进入空域完成自主飞行侦察的小型无人机将会成为军事力量发展的重点之一。

1  研究内容

基于嵌入式侦察无人机的开发内容由无人机的制作，信号识别系统的开发，排除其他因素干扰的研究，侦察画面传输和读取处理系统研发，识别系统研发，自动避障系统以及自动操作返回系统研究组成，信息的传输需要对包括传感器的准确利用，传感器数据的回传、汇总、处理以及对识别系统的准确利用，对于复杂地形准确的利用自动避障等内容。系统整体设计思路见图1。

1.1 嵌入式软件算法

1.1.1 姿态解算

由于需要降低成本及各方面问题，无法使用高精度的陀螺仪及加速度计，故用廉价的mpu6050模块。 由于mpu6050的陀螺仪的精度问题，需要校准零飘。将在5s内对误差进行积分，并乘kp，得出gyro_offest。此为零飘获取。I2C通信读取到的值减去gyro_offest便得到了更为接近真实值的角速度。

加速度计过滤处理，由于mpu6050的加速度的精度及设计问题，需要低通滤波处理，加速度计的参数用matlab的信号处理工具箱生成，效果十分良好。加速度计由陀螺仪数据融合，由于加速度的静态稳定性好，而陀螺仪的动态性能好，静态性能相对不稳定，所以我們用加速度的值去修正陀螺仪的值。

1.1.2 四元数基础

除了用欧拉角代表姿态，还可以用单位四元数代表姿态，四元数使用 4 个参数代表。如式（1）：

由于是单位四元数，需要满足平方和等于1。如式（2）：

程序代码：

1.void IMUupdate（float gx，float gy，float gz，float ax，float ay，float az）

2.{vx=2*（q1q3-q0q2）;

3.vy=2*（q0q1+q2q3）;

4.vz=q0q0-q1q1-q2q2+q3q3;

5.ex=（ay*vz-az*vy）;

6.ey=（az*vx-ax*vz）;

7.ez=（ax*vy-ay*vx）;

8.exInt=exInt+ex*Ki;

9.eyInt=eyInt+ey*Ki;

10.ezInt=ezInt+ez*Ki;

11.gx=gx+Kp*ex+exInt;

12.gy=gy+Kp*ey+eyInt;

13.gz=gz+Kp*ez+ezInt;

14.q0=q0+（-q1*gx-q2*gy-q3*gz）*halfT;

15.q1=q1+（q0*gx+q2*gz-q3*gy）*halfT;

16.q2=q2+（q0*gy-q1*gz+q3*gx）*halfT;

17.q3=q3+（q0*gz+q1*gy-q2*gx）*halfT;

18.yaw=atan2（2*q1 *q2+2*q0*q3，2*q2*q2-2*q3*q3+1）*57.3;

19.pitch=asin（-2*q1*q3+2*q0*q2）*57.3;

20.roll=atan2（2*q2*q3+2*q0*q1，2*q1*q1-2*q2*q2+1）*57.3}

在欧拉角旋转顺序为 yaw-pitch-roll，四元数转化成欧拉角的公式为代码中18～20行，四元数使用陀螺仪的数据进行积分，积分迭代公式为代码中14～17行。其中： 为陀螺仪的x，y，z轴数据， 为定时时间，设定更新频率为 1000Hz，故而t=0.001s。

1.2 视觉算法

在视觉识别过程中通过人脸检测提取特征脸的区域，对提取出特征脸区域进行LBP特征点的提取，然后将提取出的特征点进行PCA降维技术，极大的提升人脸匹配的速度，然后通过在实际场景中发现的面部与提取出的特征脸数据进行匹配，通过设定一定的阈值，使得机器可以识别出不同的人脸。

算法概述：我们选取的是经典的Eigenface算法，算法原理是把人脸数据从像素空间转换到另一个空间，在另一个空间中做相似计算，Eigenface选择的是PCA技术，两者巧妙结合实现了将人脸数据图像的协方差矩阵进行本征值分解，从而得到相应的本征向量，对于每个本征向量相当于描述人脸之间的一种变化。这就表明每个脸可以通过这些本征向量进行线性组合。

PCA算法：设正交基，数据点在该基底上的投影距离为乘所以在该基底上的投影的方差为：

其中：m为样本数量，在数据运算之前对数据x进行0均值初始化，从而如式（4）

假设，则根据PCA目标，我们需要求解最大时对应的根据拉格朗日算子求解得如式（5），则构造函数：如式（6）

接下来对S进行特征分解，根据特征向量和的关系结论，S的特征向量集合如式（8）

另外，由于中X已0均值处理，根据协方差的定义，可得满足投影后数据距离最大的新的正交基{u1，u2···uk}因此如式（9）：

2  硬件设计

由于飞控板、电源板在成品中并不能提供多余的引脚，并且价格昂贵，对此我们设计符合需求的两层飞控板，保证系统的模块化，对外设进行直接连接的方式设计PCB板。

整体电路设计部分如图2。

常规的供电是由电池作为动力供电分别向主控和电机电调供电，这种情况需要增设降压模块，会增大元件放置空间，而我们的供电是利用电调中BEC供电，减少设计的浪费，去除降压模块，使各部分的功能得到充分利用。

对于一般的图像处理、图传需要经过miniPC处理，使成本需求高，占用空间大，对此我们采用OpenMV和配套图传，进行图像处理并传送，利用的空间减小且成本降低。

3  创新点

可视化、易于操控的无人机系统，打破了以往复杂的操控平台，为人们能够灵活的操纵以及大众化发展提供了基础保证。

通过OpenMV处理图像可以比较准确的发现可疑人员，为一般情况搜索可疑人员提供便利，减少了搜索人员负担。

硬件上对供电系统进行了改进，并在PCB设计中留有外设接口，能够根据实际情况对所需外设进行接插，方便使用。

4  结语

基于嵌入式侦察无人机在阈值鲁棒性方面使用负反馈调节，PID调参，多次进行实地测试，得到最佳参数，对无线模块选型、硬件设计方面考虑环境、工作频率、功率、接口、项目需求、传输距离等方面问题。在设计上也存在一些问题，阈值调整方面，由于环境、机械结构、传感器精度等方面的因素影响，对于程序中的阈值选择要求鲁棒性更高;当前无人机不足以支持远距离的飞行及速度高的飞行。此后我们将会对这些方面的设计进行改进，使此设备能够有更好的用途。

参考文献

[1] 李增彦，李小民.单兵无人机发展现状及关键技术分析[J].飞航导弹，2017（6）：23-29.

[2] 袁艺，李志飞，朱丰.无人机与未来作战刍议[J].国防，2019（5）：36-39，50.

[3] 权家乐，钱杭.基于指数模型的无人机侦察能力评估[J].科技创新与应用，2020（9）：65-66.

[4] 程方晓，王海彪，刘璐.小型无人机飞行姿态串级控制系统[J].长春工业大学学报，2017，38（5）：453-458.

[5] 童江.基于雙STM32多旋翼无人机控制系统设计[J].科学技术创新，2019（22）：39-40.

[6] 崔畅.军用侦察无人机自救装置外观造型设计研究[D].西安：西安工业大学，2019.

[7] 乌仁别丽克.基于串级PID控制算法的四旋翼无人机控制系统设计与实现[D].上海：东华大学，2016.

[8] 许慕鸿.安防人脸识别技术及测试方法研究[J].信息通信技术与政策，2019， 299（5）：82-89.

[9] 王聪.基于深度学习的无人机单目标识别与跟踪算法研究[D].厦门：华侨大学，2019.

[10] 王永振.小型无人机飞控系统硬件设计与实现[D].洛阳：河南科技大学，2019.