案例分享 | 北航基于不可见投影标签的无人机室内定位方案
关键词：无人机，机器人运动学，机器人视觉系统，icra
技术方案：智能体位姿追踪系统
研究背景
四旋翼飞行器是应用较广泛地飞行机器人之一，近年来随着其应用的普及，对交通、环境保护和农业等民用任务产生了重大影响。现实应用场景中的复杂任务主要给无人机的感知、决策、和灵活飞行控制等方面带来挑战，这也是科研人员研究的热门方向。
在研究的实验阶段，为了降低实验风险，研究人员会优先选择在室内进行飞行验证试验。但在室内环境测试存在两个问题:首先是室内环境只是对实际任务场景的简单抽象，无法为观察者提供足够的视觉信息；此外由于室内无法接收到全球导航卫星系统信号，四旋翼飞行器需要替代方法进行室内定位。
/ 室内定位方案对比
北京航空航天大学团队
基于不可见投影标签的定位方法
北京航空航天大学的研究人员提出了一种基于不可见投影标签的定位方法（ipt），方法融合了ar可视化场景和定位，不使用额外的室内定位设备，利用投影信息实现定位。
整体方案分为发送端和接收端。
/ ipt方法工作流
对于发送端，首先利用调制算法在动态视频中嵌入一个肉眼不可见的apriltag二维码，此过程利用人眼视觉系统 (hvs) 的闪烁融合特性（即如果屏幕在40 -50 hz 的典型频率以上交替，人眼无法捕捉到这种波动，而是感知平均亮度）。然后用投影仪将调制好的视频投影到地面，为四旋翼飞行器和观众提供一个视觉上的ar环境。
对于接收端，无人机上搭载一个高速相机用于捕捉图像信息，然后执行解调算法，从视频中获得标签角的三维(3d)世界坐标及其二维(2d)投影。
最后，将这些坐标与相机参数一起输入到姿态估计器来计算无人机位姿。位姿数据通过wifi传输至发送端来改变视频内容
动作捕捉系统用于
机器人定位系统评估
为了验证ipt定位系统的性能，研究人员开发了一套实验系统。
实验中，发送端采用两台激光投影仪，在2.17m×2.47m场地形成一个1920×210分辨率的屏幕，以60hz投影视频流。接收端采用270mm轴距无人机，无人机搭载了120fps全局快门彩色相机来消除果冻效应（rolling shutter effect）。
/ 验证方案设计
研究人员还在场地中部署了光学动作捕捉系统和uwb系统作对比。其中由凌云光·元客视界提供的动捕系统在实验中作为系统真值ground truth（定位精度可以达到亚毫米级，角度精度达到0.01°）。
/ 凌云光·元客视界swift系列红外动捕相机
在实验过程中，利用ipt方法共采集了625组有效数据，为了显示原始定位效果，数据未经过滤波。动作捕捉、uwb和ipt的定位对比结果如图所示。
/ 定位结果对比
为了定量分析结果，以光学动捕测量数据作为参考值，研究人员计算了uwb和ipt相对平均绝对误差(mae)、标准偏差(std)。
/ 位置误差和角度误差
通过结果可以看出，ipt方法可以得到厘米级精度的定位数据（10 fps），在z向定位精度优于uwb系统，但是在x和y方向振荡更大。对于姿态角度，uwb无法测量相关数据，ipt系统可以得到可接受的角度数据。
国产动作捕捉系统
助力高校科研
元客视界是凌云光设立的全资子公司，主要面向云宇宙虚拟现实、web3.0时代数字人、沉浸媒体、全息通信、计算光学成像等应用，已形成光场建模、运动捕捉、全景成像、xr 拍摄等在内的产品布局。
fzmotion光学运动捕捉系统是元客视界自主开发的运动捕捉采集与分析系统，可以实时跟踪测量并记录三维空间内点的轨迹、刚体的运动姿态以及人体动作，空间定位精度可以达到亚毫米级。
fzmotion动捕系统在无人机室内定位、仿生机器人运动规划、机械臂示教学习、气浮台位姿验证、水下运动捕捉等领域得到广泛应用，目前已经与清华大学、中国科学技术大学、北京航空航天大学、北京理工大学、哈尔滨工业大学等高校开展合作。凌云光·元客视界致力于为高校提供完备的解决方案，助力科研发展。
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研究背景
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在研究的实验阶段，为了降低实验风险，研究人员会优先选择在室内进行飞行验证试验。但在室内环境测试存在两个问题:首先是室内环境只是对实际任务场景的简单抽象，无法为观察者提供足够的视觉信息；此外由于室内无法接收到全球导航卫星系统信号，四旋翼飞行器需要替代方法进行室内定位。
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北京航空航天大学团队
基于不可见投影标签的定位方法
北京航空航天大学的研究人员提出了一种基于不可见投影标签的定位方法（ipt），方法融合了ar可视化场景和定位，不使用额外的室内定位设备，利用投影信息实现定位。
整体方案分为发送端和接收端。
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对于发送端，首先利用调制算法在动态视频中嵌入一个肉眼不可见的apriltag二维码，此过程利用人眼视觉系统 (hvs) 的闪烁融合特性（即如果屏幕在40 -50 hz 的典型频率以上交替，人眼无法捕捉到这种波动，而是感知平均亮度）。然后用投影仪将调制好的视频投影到地面，为四旋翼飞行器和观众提供一个视觉上的ar环境。
对于接收端，无人机上搭载一个高速相机用于捕捉图像信息，然后执行解调算法，从视频中获得标签角的三维(3d)世界坐标及其二维(2d)投影。
最后，将这些坐标与相机参数一起输入到姿态估计器来计算无人机位姿。位姿数据通过wifi传输至发送端来改变视频内容
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/ 定位结果对比
为了定量分析结果，以光学动捕测量数据作为参考值，研究人员计算了uwb和ipt相对平均绝对误差(mae)、标准偏差(std)。
/ 位置误差和角度误差
通过结果可以看出，ipt方法可以得到厘米级精度的定位数据（10 fps），在z向定位精度优于uwb系统，但是在x和y方向振荡更大。对于姿态角度，uwb无法测量相关数据，ipt系统可以得到可接受的角度数据。
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