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摘要：针对室内/外不同的导航环境，提出了一种融合GPS+惯导、光流和SLAM的室内/外导航切换系统及方法。采用惯导+GPS实现无人机的室外导航，以保证室外导航精度；根据室内环境情况（例如光照强度），选择光流或SLAM实现室内导航，并记录室内/外导航模式切换处的切换位置，当再次飞过该切换位置时（例如返航时），自动切换为合适的导航方式，提高无人机的适应性，从而实现无人机的快速安全返航。
关键词：无人机、组合导航、切换位置、快速返航
0引言
无人机通常采用的GPS导航系统需要良好的卫星信号，当巡航设备在室内或楼宇附近运动时，由于环境复杂，巡航设备无法获取良好的卫星信号，因此无法对自身进行准确定位，同时也无法准确获取室内航点信息。本文提出一种四旋翼无人机系统，能够适应室内和室外的复杂飞行环境，并根据自身位置切换合适的导航方法，同时记录切换位置，当再次经过该切换位置时，自动切换导航方法，省去判断步骤，减小计算量，实现快速安全返航。
1系统架构
系统结构框架如图1.1所示：飞控模块判断室内外位置并根据结果切换相应的导航模式；返航模块包括航点记录模块，用于记录切换位置，并比较无人机当前位置信息与切换位置信息，当无人机飞行至切换位置时，自动切换导航模式以实现无人机的快速安全返航；导航模块包括第一切换模块、室外导航模块和室内导航模块，第一切换模块用于实时判断无人机所处的位置是室内还是室外；室内导航模块包括第二切换模块、光流导航模块和SLAM导航模块，其中第二切换模块用于判断无人机所处环境信息。其他模块均采用常规设计，不再赘述。
图1.1无人机室内/室外导航切换系统结构框架图
2室外导航模块
本文采用GPS+惯性组件进行组合导航以实现无人机的室外导航。首先，无人机按照预设轨迹飞行，并实时判断是否所处环境是否为室外环境，是则采用GPS+惯性组件实现无人机的室外导航飞行。
3室内导航模块
目前，具有侦查监视、目标识别与跟踪功能的视觉传感器在无人机室内导航领域应用最为广泛，其典型方法如下：（1）视觉信息的地标识别与位姿估计方法；（2）光流法[1-3]；（3）SLAM(SimultaneousLocalizationAndMapping)算法；
另外，北京航空航天大学吴琦等提出的光流与地标融合导航方法，根据光流和地标两种测量方式的特点,对光流测量速度和地标定位进行融合，对地标定位的位置和光流测量的速度进行多速率卡尔曼滤波,以用地标定位实时校正信息来滤除光流的测量噪声[4]。
基于视觉信息的地标识别与位姿估计方法简单可靠，然而适用环境有限；基于光流信息的姿态估计方法以及运动恢复结构算法能够较好地适用于陌生环境的自主导航，但视觉信息解算速度和光流可靠程度仍待提高；采用光流与地标融合导航方法结合了地标定位无累积误差、精度高与光流测量速度快速的优点，可靠性高；激光扫描匹配SLAM算法具有较高的精度，然而功耗较大，缩短了无人机的有效任务时间。综合考虑，本文采用光流+地标和激光匹配SLAM的融合导航方法实现无人机的室内导航。
4导航模式切换模块
无人机室内/室外导航切换方法流程如图4.1所示：
图4.1无人机室内/室外导航切换方法流程图
4.1室内/室外位置判断
第一切换模块实时判断当前GPS信号强度与预设GPS信号强度之间的关系，若当前GPS信号强度大于预设GPS信号强度，则确定满足室外导航条件，启动GPS+惯性导航模式并记录切换位置处的坐标信息；反之，则启动室内光流导航模式，拍摄并记录切换位置图像。
4.2室内导航切换
室内导航选用光流导航模式与SLAM导航模式互补的方式，其中光流导航模式采用光流与地标融合的导航方式，SLAM导航模式采用激光匹配SLAM的导航方式；激光扫描匹配SLAM算法运用较成功，但其能耗较高，而光流导航能够较好地适用于陌生环境的自主导航，因此，本文在室内导航模式下，优先选取光流导航模式，仅当环境信息（如光照信息）不满足条件时，才切换到SLAM导航模式。
4.3返航
当无人机从室内运动到室外时，通过当前图像与切换位置的图像是否相同或对应判断是否到达切换位置；当无人机从室外运动到室内时，通过坐标判断是否到达切换位置，通过切换位置的记录可以省去返航时室内/室外位置判断步骤，快速进行导航模式切换。
5结论
本文提出一种融合GPS+惯导、光流和SLAM的室内/外导航切换系统及方法，无人机根据室内/外位置判断结果，采用惯导+GPS实现无人机的室外导航，根据室内环境情况，选择光流或SLAM实现室内导航，同时无人机记录室内外导航切换处的切换位置，当再次飞过该切换位置时，自动切换为合适的导航方式，克服了外界环境对无人机导航的限制，提高了无人机的适应性。
参考文献：
[1]CHAOH，GUY，GＲOSSJ，etal．AcomparativestudyofopticalflowandtraditionalsensorsinUAVnavigation［C］∥AmericanControlConference(ACC)．Piscataway，NJ:IEEEPress，2013:3858-3863.
[2]MAMMAＲELLAM，CAMPAG，FＲAVOLINIML，etal．Comparingopticalflowalgorithmsusing6-dofmotionofreal-worldrigidobjects［J］．IEEETransactionson，Systems，Man，andCybernetics，PartC:ApplicationsandＲeviews，2012，42(6):1752-1762．
[3]尤洪祥.超宽带融合光流的无人机室内定位技术研究[D].辽宁大学,2018.
[4]吴琦，蔡志浩，王英勋.用于无人机室内导航的光流与地标融合方法，控制理论与应用[J]，2015.11
注：1赵萌和孔璐璐为本文做出同等贡献，为共同第一作者