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【一文看完】阿木SU17无人机采用四目SLAM定位的飞行稳定性测试

转载 2024-09-10 11:06 阿木实验室 来源:阿木实验室

阿木实验室重磅新品SU17无人机发布在即,我们圆满完成了SU17在无GPS环境下的飞行稳定性测试。SU17在以下多个对视觉定位具有挑战性的场景中均有良好的表现,包括极弱光地下车库、弱光密林、透光玻璃长廊、昏暗灯光长廊、室外强光环境及开阔草地等。

四目SLAM定位技术

在深入测试结果之前,我们先了解下SU17所搭载的四目SLAM定位技术。四目SLAM是一种高级的机器人定位与地图构建技术,它集成了前2后2共4路mipi时间同步摄像头,通过捕捉和融合来自不同视角的环境信息,来增强对周围环境的理解和感知能力。相比传统的单目或双目SLAM系统,四目SLAM能够提供更全面、更准确的深度估计和障碍物检测,从而在复杂多变的未知环境中实现更稳健、更精确的定位和地图构建。

展望未来,随着摄像头数量增加、信息获取量扩大及计算能力的提升,无人机与机器人将迈向无需GPS也能实现精准定位的新纪元。阿木实验室正致力于这一前沿领域的探索与挑战,力求推动无人机与机器人技术在更多元化的场景中发挥作用。

SU17飞行稳定性测试结果汇总测试一:极弱光地下车库

场景难点:室内暗光条件,十分考验图像采集系统的ISP表现力,在面向一些暗光场景实时调整曝光,可以采集足够稳定的特征点。该场景十分昏暗,一些位置存在肉眼都难以看见的情况。

测试条件:无GPS,依靠SLAM定位,定点模式手控飞行。

测试表现:测试表现良好,在一些肉眼难以看见的场景,依然能够采集到足够的特征点。算法的位置输出均匀无跳变,飞机飞行稳定。

测试二:弱光密集树林

场景难点:室外弱光、障碍物多、GPS信号质量极差,低空飞行,树叶的扰动,导致特征点不稳。

测试条件:关闭GPS,依靠SLAM定位,定点模式手控飞行。

测试表现:测试表现良好,可以适应树叶动态扰动,和一些密林和开阔地带交互出现的一些场景。

测试三:空旷草地

场景难点:空旷草地,特征点第一比较远和稀疏,第二草地特征点不明显,比较容易混淆特征点导致定位异常。

测试条件:关闭GPS,依靠SLAM定位,定点模式手控飞行。

测试表现:测试表现良好,可以适应周围空旷(设计指标为主要感知周围9米以内的特征点),和草地一些特征点趋同的情况。

测试四:室外强光场地

场景难点:室外强光和暗光交替出现,尤其是室外强光下,图像采集系统极容易出现曝光过度,导致画面长时间全白,无法采集到有效的特征点的情况。市面上一些定位相机比如T265就在室外表现较差。其次是强光和草坪的情况出现,给视觉定位带来更大的挑战。同时强光一般伴随高温情况,高温对于机载计算机的散热提出更高的要求。

测试条件:关闭GPS,依靠SLAM定位,定点模式手控飞行。

测试表现:测试表现良好,位置输出均匀,机载计算机工作在60度到70度。

测试五:室内昏暗长廊

场景难点:室内狭长走道,灯光昏暗,特征点较少。

测试条件:无GPS,依靠SLAM定位,定点模式手控飞行。

测试表现:表现良好,位置输出均匀,无人机处于可控状态。

测试六:玻璃长廊

场景难点:玻璃房间对于激光三维雷达是一个大的挑战,在这种玻璃房间中,激光雷达的定位传感器极容易发散,不能有效定位。图像传感器也比较容易采集到一些错误的特征点。

测试条件:无GPS,依靠SLAM定位,定点模式手控飞行。

测试表现:测试表现良好,在玻璃房间中依然可以采集到稳定的特征点,飞行稳定可靠。三维激光雷达在这种环境中,极大的可能性是无法有效定位的。由此可见视觉的适应性在这方面还是强于激光雷达的。

unsetunset后续我们会在更多的场景中做测试,如室内厂房,操场,更加黑暗的地方等,关注我们的朋友们有什么场景想让我们进行测试,也可以与我们联系,我们会进一步推进测试和数据采集工作。unsetunset保持关注

阿木SU17将在近期上市,请保持关注。

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