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多旋翼无人机室内自主控制与自主导航与外部视觉 多旋翼无人机具有结构简单、控制灵活、机动性强、垂直起降和飞行安全等特点，凭借其良好的机动性、优越的悬停和低速飞行性能受到广泛关注，多旋翼的发展依然存在着很多的关键技术的挑战。
为什么要研究无人机室内自主控制与自主导航？
传统的无人机通常使用惯性导航系统（INS）和全球定位系统（GPS）相结合的方式实现无人机的定位与导航。但是在一些环境下，由于建筑物的遮挡或者无线电干扰等因素的存在，导致GPS信号弱，设置有的时候完全不可用，所以研究一种无GPS环境下的导航方式成为目前的研究中需要攻克的技术难题。
为什么在研究无人机室内自主控制和自主导航时要用到外部视觉工具？
由于室内多旋翼无人机的惯性导航系统的零漂严重，在短时间内有很高的定位精度。但是随着时间的延长，误差积累使得测量精度不断降低，不宜单独使用，需要与其它传感器配合使用。
在对无人机飞行控制系统进行开发时，工程师需要对空中悬停、飞行中避障、机身姿态控制、定位、着陆等功能进行开发和测试，因此工程师需要一把工作在三维空间中的尺子，实时对无人机在空间中的高度、位置、姿态、抖动、延时等指标进行测量，以提升开发效率。在对无人机、无人车等智能体进行高精度编队时，工程师需要构建一个空间测量基准，该基准可以实时精确测量每个智能体在空间中的位置和姿态，并通过运行有控制软件（如ROS）的计算机下达编队指令。
无人机自主导航中，无人机运动状态识别是无人机航迹预测的基础，对无人机空管系统的构建具有重要意义。无人机的运动状态可简化为几个标准状态，如等速状态、等加速状态和协调转弯状态等。无人机的真实飞行过程可以认为是由不同运动状态组合或转换而成的。通过确定无人机的运动状态，可以对无人机航迹进行预测，进而评估无人机运行风险、建立监管系统和预警系统。但无人机真实运行环境复杂，观测数据在观测和数据链传输过程中包含一定噪声，难以通过简单的阈值确定无人机的运行状态。所以需要一个精准的外部视觉对其运动状态进行测量。
有哪些外部视觉工具？
光学动捕系统、宽带技术（Ultra-WideBand，UWB）定位，激光定位、超声波定位等。
外部视觉工具有哪些优劣势？
 由对比表可以看出，在光学动捕是对多旋翼无人机室内自主控制与自主导航研究中光学动捕系统是最优质的选择。
悟空™光学动捕系统
工作原理:
精准记录运动信息，基于计算机视觉原理，光学室内定位系统通过布置在空间中的多个红外摄像机捕捉区域内物体上反光标识点的运动信息，并以图像的形式记录下来。
实时解算六自由度位姿，利用计算机对捕捉到的图像数据进行处理，实时地解算出运动物体的六自由度位姿，即三自由度位置（X,Y, Z坐标）和三自由度姿态（俯仰角，偏航角和滚转角）。该系统也可以称为“室内定位系统”或“室内GPS”。
多架相机支持，覆盖范围广，光学室内定位系统采用智能相机，将反光球图像坐标传到主机，不同相机数目将产生不同的覆盖范围，相机越多，覆盖范围越大。
 硬件参数
  T型标定杆辅助运动捕捉系统的校准L型标定直角辅助运动捕捉系统中心点配置
软件参数
 1、基础功能
1）支持中文的多语言、多视角、多窗口3D显示操作界面
2）可同时对多达数百台Goku™ Camera进行集中管理
3）对视觉惯性同步控制器进行管理
4）高效实时视觉三维重建引擎
5）光学惯性深度融合引擎*
6）多达数百个智能光学刚体创建、标定、管理
7）实时物体追踪解算及绘制
8）数据记录及回放
9）空间捕捉区域实时测算及绘制
10）国际领先的IK算法
11）实时数据流输出
12）数据记录及回放
*仅在惯性系统部署时应用
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