无人机自动驾驶系列 Part 3： 在无 GPS 环境下通过 SLAM 实现位置估计（基于纯视觉的 SLAM 定点，无需激光光流等传感器）

摘自：http://shequ.dimianzhan.com/articles/376

我觉得智能无人机课程应该有参考这部分

 

无人机自动驾驶系列 Part 3： 在无 GPS 环境下通过 SLAM 实现位置估计（基于纯视觉的 SLAM 定点，无需激光光流等传感器）

1年前 ⋅ 3891 ⋅ 1 ⋅ 0

本课中我们将会讲解如何通过SLAM（Simultaneous localization and mapping， 即实时定位与建图）实现无GPS环境下无人机的位置估计。中文首发地面站社区。
项目地址：https://github.com/generalized-intelligence/GAAS#

注意，在你没有把握的情况下，我们建议你不要轻易进行实机测试。并且测试的时候，请保持距离，并注意安全。本课的内容虽然室内外都可以使用，但我们建议你先在室外空地测试。
我们已经推出了开发者套件，并且可以预装 GAAS 以及 Mavros。你可以自己搭配，也可以选择我们为你组合好的开发平台：
https://item.taobao.com/item.htm?id=591140560551
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GPS 可以为无人机提供较为准确的位置信息，但是某些时候可能会没有 GPS 信号，或者 GPS 信号不够稳定；比如说桥下，室内以及高楼林立的城市内。那么为了能够允许无人机在这些环境中飞行，我们需要提供其它位置估计手段，比如说SLAM。SLAM使用摄像头作为其主要传感器，传感器可以是单目摄像头，双目摄像头以及RGBD深度摄像头。这几种摄像头有着其对应的优缺点；比如说单目摄像头虽然价格低，体积小，但是它需要其它传感器的辅助，否则无法计算环境深度，也就没有办法为SLAM提供尺度信息；双目摄像头可以通过三角测量提供景深，但是计算量较大，并且需要良好标定；RGBD深度相机可以主动测距，但是对于环境较为敏感，测量距离受限，噪声较大，同时对于阳光以及玻璃等环境下无法正常工作。本讲我们将使用基于双目的SLAM为PX4提供位置估计，实现在无GPS环境下的定点飞行。
本讲内容在实机上通过测试，可以实现较为稳定的定点，但是还有很大的优化空间。大家没有把握的情况下我不建议实机测试，因为当SLAM信号中断时会有潜在危险。本讲中的内容会通过Gazebo展示，但是实机上的设置方法也非常类似。
本讲内容可以分为三个部分：

• 环境更新及设置；
• SLAM及使用；
• Gazebo验证。

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1. 环境更新及设置
如果你完成了前两讲内容，到此你已经设置好了ROS，MAVROS，Gazebo，并且编译好了PX4固件。现在通过如下命令克隆GAAS到本地环境：
git clone https://github.com/generalized-intelligence/GAAS
或者通过如下命令更新GAAS：

cd （GAAS_PATH）
git pull origin master

将ROS的launch文件拷贝到PX4相应文件夹内:
cp -r (GAAS_PATH)/simulator/launch (PX4_FIRMWARE_PATH)/Firmware/launch
a. 编译SLAM
GAAS使用的SLAM是基于如下项目修改的：
https://github.com/gaoxiang12/ORB-YGZ-SLAM
在编译之前，请按照上述项目中的描述安装依赖：

Pangolin (for visualization): https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin
Eigen3: sudo apt-get install libeigen3-dev
g2o: sudo apt-get install libcxsparse-dev libqt4-dev libcholmod3.0.6 libsuitesparse-dev qt4-qmake
OpenCV: sudo apt-get install libopencv-dev
glog (for logging): sudo apt-get install libgoogle-glog-dev

之后，安装DBoW3以及PCL，项目链接如下：

# 记得编译完make install

# PCL
https://github.com/PointCloudLibrary/pcl

# DBoW3
https://github.com/rmsalinas/DBow3

完成后，通过如下命令编译SLAM：

cd （GAAS_PATH)/software/SLAM/ygz_slam_ros

# 编译过程较长，不建议在虚拟机里进行
sh generate.sh 

b. 下载QGroundControl
我们将会使用QGroundControl来设置并查看无人机参数及状态。如果你使用的是UBUNTU 16.04，可以通过如下链接下载：
https://s3-us-west-2.amazonaws.com/qgroundcontrol/latest/QGroundControl.AppImage
下载后，通过如下命令开启：

chmod +x ./QGroundControl.AppImage
./QGroundControl.AppImage （或者双击）

你也可以通过如下链接查看更多信息：
https://docs.qgroundcontrol.com/en/getting_started/download_and_install.html
如果你已经成功编译好了ygz_slam_ros并且下载完QGroundControl，你可以继续到下一部分。

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2. SLAM及使用
在 ygz_slam_ros/examples文件夹内，你可以看到一个名为simulationCamera.yaml的配置文件，此文件是SLAM的配置文件，文件包含ROS的左右图像topic名，相机内参以及一些其它参数。其中一部分内容如下：

%YAML:1.0

#--------------------------------------------------------------------------------------------
# Camera Parameters. Adjust them!
#--------------------------------------------------------------------------------------------


# camera and imu topics
Left: /gi/simulation/left/image_raw
Right: /gi/simulation/right/image_raw

# not used for now
Imu: /mavros/imu/data

# Camera calibration and distortion parameters (OpenCV) 
# if running in pure stereo vision mode
PureVisionMode: true

# do we need visualization?
UseViewer: false

# display mappoints?
displayMapPoints: false

Camera.fx: 376.0
Camera.fy: 376.0
Camera.cx: 376.0
Camera.cy: 240.0

Camera.k1: 0.0
Camera.k2: 0.0
Camera.p1: 0.0
Camera.p2: 0.0

如果想测试自己的相机，请更改相机topic，注意此时并没有使用IMU信息，并且此项目还未完成，会有不稳定情况出现。

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3. Gazebo验证
现在让我们继续到Gazebo仿真部分。
首先通过如下命令开启仿真环境：
roslaunch px4 slam.launch
一个Gazebo窗口将会打开，一架无人机会出现在一个空旷环境内，如我在前几课反复强调，一定记得查看MAVROS的连接情况：
rostopic echo /mavros/state
确保输出的结果为"connected: True"。
继续之前，如果你打开slam.launch文件，你会发现如下参数：

你可以看到我们使用的是"iris_stereo_gray_no_gps" 无人机模型，在此模型中我已经将GPS模块删除了，所以如果你现在通过如下命令打开QGroundControl：
./QGroundControl.AppImage # if you downloaded AppImage

QGroundControl 在打开后会自动连接到Gazebo仿真，同时在窗口中你可以看到"No GPS Lock for Vehicle"， 这代表无人机中的GPS已被禁用，我们将会使用SLAM作为水平位置估计手段。
接下来，开启SLAM：
./bin/EurocStereoVIO_ros ./examples/simulationCamera.yaml
在QGroundControl中，点击左上角的齿轮按钮，选择最下方的"Parameters"， 在搜索栏里输入“vision”，将“EKF2_AID_MASK”的参数改为“vision position fusion"，对应值为 “8”。点击“save”保存参数更改。

我们只会使用SLAM信息来估计水平位置移动，忽略SLAM的YAW信息以及高度信息，并且使用PX4的气压计作为定高手段。
接下来，点击“Clear”，选择“Tools”，选择“reboot vehicle”重启无人机，使参数设置生效。
在终端中，输入：
rostopic echo /mavros/vision_pose/pose
你会看到当前的实时SLAM位置估计信息：

---
header: 
  seq: 1489
  stamp: 
    secs: 3453
    nsecs: 368000000
  frame_id: ''
pose: 
  position: 
    x: 0.000944685346145
    y: -0.00012923774903
    z: 0.000286279467091
  orientation: 
    x: 0.0
    y: 0.0
    z: 0.0
    w: 0.0
---

接下来，进入到“(GAAS_PATH)/demo/tutorial_3”文件夹，起飞无人机：
python px4_mavros_run.py
待无人机悬停后，在另外一个终端，通过如下脚本控制无人机飞一个 3x3 米的正方形：
python square.py
你可以看到无人机能够实现较为理想的位置估计，并且无人机可以依赖SLAM信息实现较为复杂的任务。

完成预定轨迹后，无人机会降落在地面上，你可以通过SLAM窗口实时观察运行轨迹。
以上内容在实机上进行过测试，但是表现不稳定，为了实现较为理想的效果，我们需要花费一定精力进行调参并改善SLAM效果。在实机测试过程中我们发现了如下问题：
SLAM有时会出错并终止运行，此时无人机会跳到“ALTITUDE”模式；
有时会出现无人机漂移情况，尽管相关参数已经设定并且SLAM处于运行状态；
快速运动情况下定位精度不理想。
如果你想在实机上测试，典型过程如下：

• 进行良好的摄像头标定；
• 开启SLAM;
• 启动MAVROS，确保连接正常；
• 在QGroundControl中设置相关参数；
• 确保 /mavros/local_position/pose 发布的位置信息是有“意义”的，此信息是飞控融合SLAM信息后的位置信息，如果xy方向的值处于 10^-20 的范围，那么此时的位置估计是没有意义的，你需要检查MAVROS连接，QGroundControl参数设定以及SLAM状态；
• 通过遥控器起飞无人机后切换到定点模式，或者通过提供的python脚本起飞无人机。

  在Gazebo验证完成，以及在有合适场地前，不要盲目实机测试。

  总而言之，本讲中我们讲述了如何使用SLAM，如何通过QGroundControl设置参数，如何在Gazebo中进行无GPS环境下的无人机飞行控制并完成了一个简单任务。

项目地址：https://github.com/generalized-intelligence/GAAS#

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