[论文解读] Vision-Based Distributed Formation Control of Unmanned Aerial Vehicles

Kaveh Fathian, Emily A. Doucette+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 1, 2018

Distributed Control Multi-Agent Systems参考文献 17被引用 7

一句话总结

本文提出一种基于视觉的、完全分布式多架无人飞行器（UAV）编队控制方法，仅依赖机载摄像头反馈实现期望的几何编队，无需依赖GPS或集中式控制。通过采用一种新型姿态估计算法（QuEst）从视觉特征匹配中估计相对位置，该方法可在自然环境中实现防撞、可扩展的编队飞行，且通信带宽需求极低。

ABSTRACT

We present a novel control strategy for a team of unmanned aerial vehicles (UAVs) to autonomously achieve a desired formation using only visual feedback provided by the UAV's onboard cameras. This effectively eliminates the need for global position measurements. The proposed pipeline is fully distributed and encompasses a collision avoidance scheme. In our approach, each UAV extracts feature points from captured images and communicates their pixel coordinates and descriptors among its neighbors. These feature points are used in our novel pose estimation algorithm, QuEst, to localize the neighboring UAVs. Compared to existing methods, QuEst has better estimation accuracy and is robust to feature point degeneracies. We demonstrate the proposed pipeline in a high-fidelity simulation environment and show that UAVs can achieve a desired formation in a natural environment without any fiducial markers.

研究动机与目标

• 实现无需全球定位系统或集中协调的自主UAV编队控制。
• 解决仅使用机载摄像头视觉数据实现UAV之间相对定位的挑战。
• 设计一种分布式控制策略，通过本地决策实现固有的防撞能力。
• 确保系统在真实环境中对噪声、扰动以及时变通信拓扑的鲁棒性。
• 验证仅使用视觉反馈和最小通信量在高保真度仿真中实现平面编队的可行性。

提出的方法

• 每架UAV从其机载摄像头图像中提取视觉特征点（例如使用SURF），并将像素坐标和描述子与邻近UAV共享。
• 一种新型姿态估计算法QuEst利用跨UAV匹配的特征点，估计相对2D位姿（位置与朝向），精度达到共同尺度因子。
• 编队控制律采用邻居相对位置的加权和形式的线性速度向量，权重矩阵A_ij由半定规划（SDP）公式推导得出。
• 基于SDP的控制设计确保在噪声、扰动、输入饱和以及控制方向±90°旋转扰动下仍能收敛至期望编队。
• 采用分布式防撞策略，将控制向量旋转最多90°以避开障碍物；若旋转超过此范围，则UAV停止直至找到可行路径。
• 相对位姿估计中的未知尺度因子通过机载传感器（如气压计或声纳）提供的高度数据解决，从而实现基于距离的碰撞检测。

实验结果

研究问题

• RQ1 UAV能否仅依靠机载摄像头的视觉反馈，无需GPS或集中规划，实现期望的平面编队？
• RQ2 如何在分布式方式下，仅从单目图像特征中准确估计UAV之间的相对位姿？
• RQ3 完全分布式的控制策略能否在传感与通信受限条件下，同时确保防撞并维持编队收敛？
• RQ4 在UAV群组中实时交换视觉特征所需的通信带宽是多少？
• RQ5 系统在时变通信拓扑和动态扰动下的表现如何？

主要发现

• QuEst姿态估计算法在精度和对特征退化情况的鲁棒性方面优于现有视觉相对位姿估计算法。
• 基于SDP的控制设计即使在存在噪声、扰动以及控制方向±90°扰动的情况下，也能确保收敛至期望编队。
• 在使用Unreal Engine 4和Microsoft AirSim的高保真仿真中，3架和9架四旋翼飞行器成功实现了等边三角形和方形网格编队，仅使用向下或前向摄像头。
• 通信带宽需求估计约为每邻居5.2 KB/s，远低于当前无线技术的可用范围。
• 所有仿真中系统均成功避免碰撞，仅在极少数情况下因初始距离过近导致死锁，且可通过基于旋转的避障策略恢复。
• 相对位姿估计中的未知尺度因子通过高度测量有效解决，实现了无需GPS的精确碰撞检测。