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Virtual camera-based visual servoing for rotorcraft
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https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S001600322200552X#ecom0001 本文提出了一种基于图像的虚拟相机帧视觉伺服控制策略，用于多旋翼飞行器。与以往的工作相比，所提出的IBVS控制器在位置环路中需要最少的传感器：单目相机和陀螺仪。为了实现这一点，将投影到虚拟图像平面上的视觉特征与平面法线相关联，而不是依赖于额外的姿态估计器和平面倾斜的先验知识。此外，我们发现，当比率速度按图像矩缩放时，表现出与线性速度类似的动态特性。这一发现使得可以使用单目相机恢复并用于控制，而无需其他度量线索。为了为控制器提供反馈，使用仅单目视觉和陀螺测量开发了扩展卡尔曼滤波器，用于估计比率速度、目标平面倾角和当前与参考相机帧之间的相对旋转。为了验证所提出的控制器和估计策略，进行了仿真和实际飞行实验。四旋翼平稳且鲁棒地跟踪了动态水平和静态倾斜的目标，而无需了解目标的倾斜。总的来说，所提出的方案为旋翼飞行器提供了一种轻量级、鲁棒的替代IBVS解决方案。 In this paper, an image-based visual servoing (IBVS) control strategy with a virtual camera frame is proposed for multirotor vehicles. Compared to previous works, the proposed IBVS controller requires minimal sensors in the position loop: a monocular camera and gyroscope. To achieve this, the visual feature projected onto the virtual image plane is associated with the plane’s normal instead of relying on an additional attitude estimator and prior knowledge of the plane’s inclination. Furthermore, we show that the ratio velocity, when scaled by the image moment, exhibits a similar dynamics to the linear velocity. The finding allows the quantity to be recovered and used for control with a monocular camera without other metric cues. To provide feedback for the controller, an Extended Kalman filter for estimating the ratio velocity, target plane’s inclination, and relative rotation between the current and reference camera frame is developed using only monocular vision and gyroscopic measurements. To validate the proposed controller and estimation strategy, both simulation and real-world flight experiments were carried out. The quadrotor smoothly and robustly tracked both dynamic horizontal and static inclined targets, without prior knowledge of the target’s inclination. Overall, the proposed regime offers a lightweight and robust alternative IBVS solution for rotorcraft.
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