一种安防巡检无人载具

技术领域

本发明属于无人载具应用技术领域，具体涉及一种安防巡检无人载具。

背景技术

随着社会经济的高速发展，生产厂区、大学校园、物流中心因为生产需求不得不建设占 地面积巨大的楼宇建筑群部分园区的面积甚至达到平方公里级。

巨大厂区面积的安防布设仅仅靠固定摄像机或其它传感器配合人工巡更巡检实现全天候 高效率安防巡检变得越来越困难，限制其效率和可靠性的主要原因在于：无法避免在安防摄 像机、传感器布设过程中由于布设位置和相机传感器性能带来的感知盲区，传统运营模式上， 通常采用人工巡检的方案来弥补感知盲区，但是人工巡检在超大面积的园区巡检作业中最显 著的运营特点就是效率低下且成本高昂，通常在边界巡检过程中，重复巡检的时间差高达半 小时以上。

以南京平均工资标准为参考，安防巡检人员平均每月固定成本支出高达3000元左右， 并且中国保安业30年的飞速发展，截止目前中国已经注册并运营的保安公司超过5000家， 以数量来看确实是一个巨大的群体，然而中国保安员的数量仍然严重不足，在发达国际一般 警察和保安的比例为1：6，但是在中国这一比例甚至低于1：3；在人员专业素养上，绝大 多数保安岗位属于服务业基层，导致绝大多数保安文化水平仅为初中。随着社会急速发展的 进程，数据显示中国超过一半的保安年龄高达40岁以上，这样的低响应效率且成本高昂的 作业模式在未来将难以保障越来越高的企业固定资产价值以及对安防运营成本的控制需求。

因此，基于上述问题，本发明提供一种安防巡检无人载具。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种安防巡检无人载具，可运用空中无人机宏观监视联 动地面高性能监控全地形机器人的抵近持续侦察并根据情况采取一定程度的入侵行为干预， 同时全程仅需要一名操作员进行监控、联动安防力量响应入侵的工作。

技术方案：本发明提供一种安防巡检无人载具，包括下位机无人载具终端和上位机控制 台；其中无人载具终端通过执行既定或实时的指令完成巡检任务，同时由无人载具终端搭载 的无线数据/图像传输系统将状态信息及采集的视频流传送至地面PC控制端即上位机；将无 人飞行器监控平台和无人车辆监控平台有机结合，通过跨平台通行控制的设计理念，在实现 无人载具安防系统强互补性的前提下尽可能降低实际操作中涉及的安全性、使用便利性和软 硬件成本；还包括无人载具状态测量及导航系统、无人载具指令系统、无人载具控制系统、 无人载具功能驱动模块、图像获取及无线传输系统、地面无线数字链路和人机交互硬件系统； 还包括下位机控制程序和上位机控制程序；下位机控制程序用于根据任务指令和传感器状态 信息实现对无人载具的行径、导航、任务执行以及外部任务载荷控制；上位机程序主要用于 实现对无人载具所回传的遥测信号、图像信号转化成能够供用户使用的信息，同时上位机程 序可辅助用户对无人载具进行任务编辑和实时控制，并能够读取无人载具终端所记录的数据 用于取证、存档和设备维护；还包括测量电路、通信电路和控制电路；测量电路单元包括环 境温度控制电路以控制低温带来的测量误差；测量电路通过一组20Pin的接口与主控制器载 板连接；测量电路作为所有无人载具稳定性的硬件基础，在跨平台无人载具的设计中测量电 路采用了多冗余且互相独立运行的软硬件设计思路，将测量电路和对应物理量传感器继承于 独立IMU；IMU包含了：气压高度测量模块、电子陀螺仪模块、多轴加速度计、AHRS集成系 统。

本技术方案的，无人载具状态测量及导航系统负责获取实时高精度的无人载具空间状态 信息包括姿态或位置或周围障碍物信息的测量模块，同时通过采集的数据为无人载具的无人 值守巡检作业提供导航信息支持；无人载具指令系统以姿态采集、导航系统的数据进行解算 分析，结合自动或半自动任务需求，决策无人载具在任务执行过程中的行为；无人载具控制 系统，以无人载具指令系统的行为决策和预判为基准，联动无人载具的各个驱动模块实现达 到运算期望值的无人载具实际行为；无人载具驱动模块，执行无人载具控制系统的输出信号， 联动电动机调速器或伺服舵机或继电器开关外部设备的工作以执行对应的无人载具及外部任 务载荷的动作；图像获取及传输系统包含高分辨率摄像头或满足全天候作业需求的光学增强 组件或光学系统环境控制机构或机械稳定结构或模拟图传及对应无线信号增强机构；地面无 线数字链路主要用于接收无人载具回传的遥测信号及视频流；人机交互则用于实现无人载具 的手动或半自动控制以及任务载荷的手动控制交互，基于符合Windows joystick传输标准 的体感控制器实现超视距远程载具控制，而无需使用专业的独立遥控设备。

本技术方案的，电子陀螺仪模块采用I2C总线的快速模式通信方式从L3GD20芯片获取 无人载具的瞬时绝对姿态信息用于对无人载具的姿态调整；多轴加速度计使用I2C串行总线 与MPU6000实现通信，利用引脚9(I2C slave地址LBS)、引脚23(I2C串行时钟SCL)及24引脚(I2C串行数据SDA)；AHRS集成系统采用LSM303D集成芯片，并配置为生成一个中 断信号用于自由落体，运动检测和磁场检测；门槛和时间中断发生器最终可编程用户；磁性和加速计块可以启用或分别进入掉电模式。

本技术方案的，还包括激光雷达，激光雷达可实现在二维平面的6米半径范围内进行 360度全方位的激光测距扫描，并产生所在空间的平面点云地图信息。

本技术方案的，激光雷达采用激光三角测距技术，激光雷达将发射经过调制的红外激光 信号，该激光信号在照射到目标物体后产生的反光将被激光雷达的视觉采集系统接受。经 过嵌入在激光雷达内部的DSP处理器实时解算，被照射到的目标物体与激光雷达的距离值以 及当前的夹角信息将从通讯接口中。

本技术方案的，还包括GNSS卫星定位模块，GNSS卫星定位模块同时接收北斗或GPS定 位信号进行融合定位以提升定位的精度和可靠性，且在进行飞控软件位置解析的过程中，优 先读取北斗获取的误差因数再调用GPS提供的位置信息或卫星状态信息。

与现有技术相比，本发明的一种安防巡检无人载具的有益效果在于：1、运用空中无人 机宏观监视联动地面高性能监控全地形机器人的抵近持续侦察并根据情况采取一定程度的入 侵行为干预；2、全程仅需要一名操作员进行监控、联动安防力量响应入侵的工作；3、将无 人飞行器监控平台和无人车辆监控平台有机结合，通过跨平台通行控制的设计理念，在实现 无人载具安防系统强互补性的前提下尽可能降低实际操作中涉及的安全性、使用便利性和软 硬件成本。

附图说明

图1为无人载具系统的数据反馈逻辑；

图2为主控制器系统结构图；

图3为PA0～PC15的引脚使用；

图4为PB0～PD15的引脚使用；

图5为PE0～PE05引脚使用；

图6为惯性测量单元图；

图7为L3GD20陀螺仪处理逻辑；

图8为本方案中测量陀螺仪的外围电路设计；

图9为MPU6000在IMU中的电路设计；

图10为基于LSM303D的AHRS原理；

图11为通信插座引脚定义；

图12为LIDAR工作原理图；

图13为无人机硬件拓扑图；

图14为无人车硬件拓扑图；

图15为用欧拉角描述旋转；

图16为PID算法的一般形式；

图17为串级PID处理逻辑；

图18为任务控制系统逻辑；

图19为飞行模式判定逻辑；

图20为四旋翼模型的高度控制逻辑；

图21为位置控制子模块逻辑；

图22为机械云台系统渲染图；

图23为云台爆炸视图；

图24为舵机摆臂套件；

图25为舵机安装支架；

图26为无人车载荷平台架构；

图27为Arduino接线；

图28为相机吊舱设计；

图29为有限元气流模拟1；

图30为有限元气流模拟2。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明。

如图1至图30所示的一种安防巡检无人载具，包括下位机无人载具终端和上位机控制 台；其中无人载具终端通过执行既定或实时的指令完成巡检任务，同时由无人载具终端搭载 的无线数据/图像传输系统将状态信息及采集的视频流传送至地面PC控制端即上位机；将无 人飞行器监控平台和无人车辆监控平台有机结合，通过跨平台通行控制的设计理念，在实现 无人载具安防系统强互补性的前提下尽可能降低实际操作中涉及的安全性、使用便利性和软 硬件成本；还包括无人载具状态测量及导航系统、无人载具指令系统、无人载具控制系统、 无人载具功能驱动模块、图像获取及无线传输系统、地面无线数字链路和人机交互硬件系统； 还包括下位机控制程序和上位机控制程序；下位机控制程序用于根据任务指令和传感器状态 信息实现对无人载具的行径、导航、任务执行以及外部任务载荷控制；上位机程序主要用于 实现对无人载具所回传的遥测信号、图像信号转化成能够供用户使用的信息，同时上位机程 序可辅助用户对无人载具进行任务编辑和实时控制，并能够读取无人载具终端所记录的数据 用于取证、存档和设备维护；还包括测量电路、通信电路和控制电路；测量电路单元包括环 境温度控制电路以控制低温带来的测量误差；测量电路通过一组20Pin的接口与主控制器载 板连接；测量电路作为所有无人载具稳定性的硬件基础，在跨平台无人载具的设计中测量电 路采用了多冗余且互相独立运行的软硬件设计思路，将测量电路和对应物理量传感器继承于 独立IMU；IMU包含了：气压高度测量模块、电子陀螺仪模块、多轴加速度计、AHRS集成系 统。

进一步优选的，无人载具状态测量及导航系统负责获取实时高精度的无人载具空间状态 信息包括姿态或位置或周围障碍物信息的测量模块，同时通过采集的数据为无人载具的无人 值守巡检作业提供导航信息支持；无人载具指令系统以姿态采集、导航系统的数据进行解算 分析，结合自动或半自动任务需求，决策无人载具在任务执行过程中的行为；无人载具控制 系统，以无人载具指令系统的行为决策和预判为基准，联动无人载具的各个驱动模块实现达 到运算期望值的无人载具实际行为；无人载具驱动模块，执行无人载具控制系统的输出信号， 联动电动机调速器或伺服舵机或继电器开关外部设备的工作以执行对应的无人载具及外部任 务载荷的动作；图像获取及传输系统包含高分辨率摄像头或满足全天候作业需求的光学增强 组件或光学系统环境控制机构或机械稳定结构或模拟图传及对应无线信号增强机构；地面无 线数字链路主要用于接收无人载具回传的遥测信号及视频流；人机交互则用于实现无人载具 的手动或半自动控制以及任务载荷的手动控制交互，基于符合Windows joystick传输标准 的体感控制器实现超视距远程载具控制，而无需使用专业的独立遥控设备；及电子陀螺仪模 块采用I2C总线的快速模式通信方式从L3GD20芯片获取无人载具的瞬时绝对姿态信息用于 对无人载具的姿态调整；多轴加速度计使用I2C串行总线与MPU6000实现通信，利用引脚 9(I2C slave地址LBS)、引脚23(I2C串行时钟SCL)及24引脚(I2C串行数据SDA)； AHRS集成系统采用LSM303D集成芯片，并配置为生成一个中断信号用于自由落体，运动检 测和磁场检测；门槛和时间中断发生器最终可编程用户；磁性和加速计块可以启用或分别进 入掉电模式；还包括激光雷达，激光雷达可实现在二维平面的6米半径范围内进行360度 全方位的激光测距扫描，并产生所在空间的平面点云地图信息，激光雷达采用激光三角测距 技术，激光雷达将发射经过调制的红外激光信号，该激光信号在照射到目标物体后产生的反 光将被激光雷达的视觉采集系统接受。经过嵌入在激光雷达内部的DSP处理器实时解算， 被照射到的目标物体与激光雷达的距离值以及当前的夹角信息将从通讯接口中；还包括 GNSS卫星定位模块，GNSS卫星定位模块同时接收北斗或GPS定位信号进行融合定位以提升 定位的精度和可靠性，且在进行飞控软件位置解析的过程中，优先读取北斗获取的误差因数 再调用GPS提供的位置信息或卫星状态信息。

实施例

本发明主要包含专注改善全天候大面积园区巡检所用的自动化无人载具平台(包含无人 全地形车辆和无人机)和其搭载的任务部分监控任务载荷，并设计对应数据接口与现有或者 未来二次开发进行信息传输。

载具平台具体为：自主全地形无人安防巡检车，4x4电动高性能全地形车，控制方式为 全自主作业及人工超视距遥控；针对安防巡逻二次开发的ardupilot自主控制器可以对车辆 效应器、车载云台、灯光及其他相关电子设备进行整体控制，自动驾驶功能上具有GNSS+IMU的导航功能并集成二维激光点云扫描避障功能。

自主长留空无人机，轻量化设计的无人机载荷平台，实现最大30分钟最远15公里的巡 逻续航；控制上依旧采用ardupilot跨平台开源自主控制软件并采用超视距数据链和视频流 传输系统，操作上以移动端地面站(上位机)、PC端超视距数据链控制器为主，应急情况 下允许介入人工增稳操作。

任务载荷具体为：围绕车辆及飞行器的全天候工作环境，设计并制作包含多轴机械云台、 自动灯光控制系统、CCD高解析度相机集成化安防吊舱、图像传输系统、数据链路和简单的 视频流处理功能和硬件。

本发明需要满足一种完整的大型楼宇建筑群的无人值守化安防巡检作业，同时弥补传统 固定机位摄像机带来的低机动性和覆盖率；同时一定程度上解决传统人工巡检流程中无法控 制巡检工作质量、无法对巡检过程全程监控以及人工巡检过程中无法完成全天候高效作业的 客观弊端。

所以本发明应具备以下几项核心功能：全自主可编程无人载具自动巡检；不低于传统安 防摄像机的成像质量并扩展其动态功能；满足全天候的安防巡检作业需求；针对大型楼宇建 筑群设计既能宏观感知也能抵近观察的灵活配置方案。

系统总体设计，本系统由下位机无人载具终端和上位机控制台组成；其中无人载具终端 通过执行既定或实时的指令完成巡检任务，同时由无人载具终端搭载的无线数据/图像传输 系统将状态信息及采集的视频流传送至地面PC控制端即上位机，其结构如图1所示。

本发明方案中，核心研发点在于将无人飞行器监控平台和无人车辆监控平台有机结合， 通过跨平台通行控制的设计理念，在实现无人载具安防系统强互补性的前提下尽可能降低实 际操作中涉及的安全性、使用便利性和软硬件成本。

系统硬件设计，硬件系统架构上，主要包含：无人载具状态测量及导航系统、无人载具 指令系统、无人载具控制系统、无人载具功能驱动模块、图像获取及无线传输系统、地面无 线数字链路、人机交互硬件系统。

其中无人载具状态测量及导航系统负责获取实时高精度的无人载具空间状态信息，其中 包含：姿态、位置、周围障碍物等信息的测量模块，同时通过采集的数据为无人载具的无人 值守巡检作业提供导航信息支持；无人载具指令系统主要以姿态采集、导航系统的数据进行 解算分析，结合自动或半自动任务需求，决策无人载具在任务执行过程中的行为；无人载具 控制系统，以无人载具指令系统的行为决策和预判为基准，联动无人载具的各个驱动模块实 现达到运算期望值的无人载具实际行为；无人载具驱动模块，执行无人载具控制系统的输出 信号，联动如：电动机调速器、伺服舵机、继电器开关等外部设备的工作以执行对应的无人 载具及外部任务载荷的动作；图像获取及传输系统包含高分辨率摄像头、满足全天候作业需 求的光学增强组件、光学系统环境控制机构、机械稳定结构、模拟图传及对应无线信号增强 机构；地面无线数字链路主要用于接收无人载具回传的遥测信号及视频流；人机交互则用于 实现无人载具的手动或半自动控制以及任务载荷的手动控制交互，基于符合Windows joystick传输标准的体感控制器实现超视距远程载具控制，而无需使用专业的独立遥控设 备。

软件系统设计，软件系统主要涉及下位机控制程序、上位机控制程序；下位机控制程序 主要用于根据任务指令和传感器状态信息实现对无人载具的行径、导航、任务执行以及外部 任务载荷控制的功能；上位机程序主要用于实现对无人载具所回传的遥测信号、图像信号转 化成能够供用户使用的信息，同时上位机程序允许并高效辅助用户对无人载具进行任务编辑 和实时控制，并能够读取无人载具终端所记录的数据用于取证、存档和设备维护。

主控制器设计，主控制器的选型及设计上，我参考了并对比了目前国际市场上用于无人 机、无人车辆控制的解决方案，其中典型的由基于STM32F2的CC3D openpilot方案、基于 ATMEGA 328P的八位版ardupilot、以及基于STM32F4的px4方案，其中基于运行在STM32F4中Nuttx实时操作系统的ardupilot/px4方案因为可以ARM架构的强可扩展性和STM32F4的运算性能和丰富的接口资源及应用解决方案成为了本次无人载具控制系统中主控 制器的最终设计方案；STM32是基于

本发明中主控器主要承担了进行姿态及位置解算、传感器控制及各子功能的串口通信， 大概归类为：测量电路、通信电路、控制电路，其主控制器系统结构图如图2所示：

由于测量电路单元需要单独提供环境温度控制电路以控制低温带来的测量误差，所以通 过一组20Pin的接口与主控制器载板连接；本方案采用的STM32F4系列单片机的引脚连接方 式如图3至图5所示。

测量电路设计及选型，高可靠性的测量电路作为所有无人载具稳定性的硬件基础，在跨 平台无人载具的设计中测量电路采用了多冗余且互相独立运行的软硬件设计思路，将测量电 路和对应物理量传感器继承于独立IMU(惯性测量单元)中如图6所示，IMU包含了：气压 高度测量模块、电子陀螺仪模块、多轴加速度计、AHRS集成系统等，本节将逐一介绍其选 型依据和电路设计原理。

电子陀螺仪：传感器选型：L3GD20；意法半导体的L3GD20H陀螺仪尺寸仅为3x3x1mm，是目前市场上最小的陀螺仪芯片，且通过意法半导体经过市场验证的高品质MEMS制造工艺进行大量生产。新产品的占板面积仅为上一代产品的二分之一，并拥有更佳的分辨率、更高的准确度、卓越的稳定性以及更快的反应速度，可在智能消费电子产品内实现更小的检 测机制，目标应用包括手机、平板电脑、游戏机控制器、数位相机以及工业控制工具。这一 超小尺寸的陀螺仪也能拉近实验项目(例如，配戴式电子产品)与实际应用的距离。意法半 导体于2012年初为展示惯性人体动作重建技术所发布的智能服装原型设计就是其中一个应 用实例，这样的技术可增进各种应用体验，例如增强实境(augmented reality)、运动辅 助器材或复健治疗。

意法半导体的MEMS陀螺仪、加速度计、磁力计以及iNEMO

主要特性，3x3x1mm封装为目前市场上最小、且电力消耗降低25％、输出噪声降低60％；开机速度则提升80％；三个全量程范围(full-scale range)可供选择 (245/500/2000dps)；I2C/SPI双线数位接口；在用户可选带宽内整合低、高通滤波器； 关机和睡眠模式；嵌入式温度传感器和FIFO。确定选型之后，本发明拟采用I2C总线的快 速模式通信方式从L3GD20芯片获取无人载具的瞬时绝对姿态信息用于对无人载具的姿态调 整，遂根据L3GD20的工作特性设计如图8所示的支持电路。

运动处理组件(加速度计)，运动处理组件作用于姿态控制中主要用于获取运动状态下 各个方向上的加速度值，其精度越高对于无人载具的控制而言，将提供更准确的动态运动信 息，从算法上来看，动态加速的稳定性直接决定了滤波算法的执行效率进而影响系统姿态控 制的可靠性和系统整体的鲁棒性。最终在现有方案中选择了MPU-6000作为本发明中无人载 具的加速度获取元件。MPU-6000(6050)的角速度全格感测范围为±250、±500、±1000与 ±2000°/sec(dps)，可准确追踪快速与慢速动作，并且用户可程式控制的加速器全格感测 范围为±2g、±4g±8g与±16g。产品传输可透过最高至400kHz的IIC或最高达20MHz的 SPI(MPU-6050没有SPI)。MPU-6000可在不同电压下工作，VDD供电电压介为2.5V±5％、3.0V±5％或3.3V±5％，逻辑接口VDDIO供电为1.8V±5％(MPU6000仅用VDD)。MPU-6000的包装尺寸4x4x0.9mm(QFN)，在业界是革命性的尺寸。其他的特征包含内建的温度感测器、包含在运作环境中仅有±1％变动的振荡器。

以数字输出6轴或9轴的旋转矩阵、四元数(quaternion)、欧拉角格式(EulerAngle forma)的融合演算数据。具有131LSBs/°/sec敏感度与全格感测范围为±250°、 ±500°、±1000°与±2000°/sec的3轴角速度感测器(陀螺仪)。可程式控制，且程式 控制范围为±2g、±4g、±8g和±16g的3轴加速器。移除加速器与陀螺仪轴间敏感度， 降低设定给予的影响与感测器的飘移。数字运动处理(DMP:Digital Motion Processing) 引擎可减少复杂的融合演算数据、感测器同步化、姿势感应等的负荷。运动处理数据库支持 Android、Linux与Windows内建之运作时间偏差与磁力感测器校正演算技术，免除了须另 外进行校正的需求。以数位输出的温度传感器以数位输入的同步引脚支援视频电子影相稳 定技术与GPS可程式控制的中断(interrupt)支援姿势识别、摇摄、画面放大缩小、滚动、 快速下降中断、high-G中断、零动作感应、触击感应、摇动感应功能。VDD供电电压为 2.5V±5％、3.0V±5％、3.3V±5％；VDDIO为1.8V±5％陀螺仪运作电流:5mA，陀螺仪待命电 流:5µ；A；加速器运作电流:350µ；A，加速器省电模式电流:20µ；A@10Hz高 达400kHz快速模式的I2C，或最高至20MHz的SPI串行主机接口(serial host interface) 内建频率产生器在所有温度范围(full temperature range)仅有±1％频率变化。

本发明方案中使用I2C串行总线与MPU6000实现通信，所以利用：引脚9(I2C slave地址LBS)、引脚23(I2C串行时钟SCL)及24引脚(I2C串行数据SDA)；详细布局及接 线如图9所示。

AHRS航姿参考系统，AHRS(Attitude and Heading Reference System)俗称航姿参 考系统，能够为飞行器提供准确可靠的横滚、俯仰、航向等姿态与航行信息。产品由加速度 传感器、陀螺仪以及磁力传感器等组成，内部一般采用卡尔曼滤波器作为多传感器数据融合 单元进行航姿解算。AHRS起源于飞行器相关技术，但是近些年随着器件成本的不断降低也 被广泛应用于机动车辆与无人机、工业设备、摄像与天线云台、地面及水下设备、虚拟现实、 生命运动科学分析、室内定位等领域需要三维姿态测量的产品中。

本发明中AHRS航姿参考系统采用LSM303D集成芯片；LSM303D是一款系统级封装，具 有3D数字线性加速度传感器和3D数字磁性传感器。LSM303D具有满量程的线性加速度±2g /±4g/±6g/±8g/±16g和磁性现场满量程±2/±4/±8/±12高斯。LSM303D包含一 个I2C串行总线支持标准和快速模式的接口(100kHz和400kHz)和SPI串行标准接口。 该系统可以配置为生成一个中断信号用于自由落体，运动检测和磁场检测。门槛和时间中断 发生器最终可编程用户。磁性和加速计块可以启用或分别进入掉电模式。LSM303D可用于塑 料网格阵列封装(LGA)并且保证在扩展的温度范围内运行从-40℃到+85℃，LSM303D详细 参数表如表1所示(LSM303D基本参数概况)，

表1

至此，介绍了IMU模块中主要监测无人载具姿态、惯性位置信息的传感器及其相关测量 电路设计，上述三类传感器的信号通信方式均采用I2C串行总线，IMU模块设计中，使用板 载20P排线插座实现于主控制器的通信以及电源的输入，如 图11所示。

外部主要传感器选型及应用，激光雷达采用RPLIDAR A1 360度激光扫描测距雷达是由 SLAMTEC公司开发的低成本二维激光雷达(LIDAR)解决方案，可实现在二维平面的6米半径 范围内进行360度全方位的激光测距扫描，并产生所在空间的平面点云地图信息，这些云 地图信息可用于地图测绘、机器人定位导航、物体/环境建模等实际应用中；在将采样周期 设为360点采样/周的条件下，RPLIDAR扫描频率达5.5hz，并且最高可达10hz的扫描频率；RPLIDAR采用由SLAMTEC研发的低成本的激光三角测距系统，在各种室内环境以及无 日光直接照射的室外环境下均表现出色。

系统构成及连接：RPLIDAR A1采用了激光三角测距技术，配合SLAMTEC研发的高速的 视觉采集处理机构，可进行每秒高达2000次以上的测距动作。每次测距过程中，RPLIDAR A1将发射经过调制的红外激光信号，该激光信号在照射到目标物体后产生的反光将被RPLIDAR A1的视觉采集系统接受。经过嵌入在RPLIDAR A1内部的DSP处理器实时 解算，被照射到的目标物体与RPLIDAR A1的距离值以及当前的夹角信息将从通讯接口中输出如图12所示。

在本发明中所使用的PX4IO开发套件中，提供了原生对LIDAR外置模块的运用，激光雷 达与主控核心之间使用串口连接，外界5V1A稳压支流电源实现驱动，可以为导航模块提供 最大10hz距离最远12m的周边测距服务，但是由于STM32F4硬件资源限制，在执行壁障功 能时需要将扫描仪生成的点云文件规整为18个10°扇区评估距离，相信未来引入新的运算 平台后可以实现点云级SLAM导航。

GNSS卫星定位模块，本发明方案中的卫星定位方案采用瑞典ublox m8n为核心的微信 定位导航方案，其主要特点在于能够同时接收北斗、GPS定位信号进行融合定位以提升定位 的精度和可靠性，在进行飞控软件位置解析的过程中，优先读取北斗获取的误差因数再调用 GPS提供的位置信息和卫星状态信息；M8N GPS的主要参数如所示，在使用标准陶瓷天线的 情况下，M8N为核心的Beitian BN-280定位模块可以提供优于2米的实际定位精度(开阔 环境下)，当GNSS数据融合视觉定位模块进行起飞降落导航的过程中，可以最高实现1m级 精准起降，这对于不依靠RTK技术实现位置控制的系统来说足以实现无人机的全自主起降作 业。

本发明方案中的外围硬件设计：无人机主要外部硬件，无人机外部硬件主要由电机调速 器、无刷电机、伺服舵机和数据链组成，如图13所示；无人车主要外部硬件，无人车外部 硬件主要有：无刷电机调速器、无刷电机、伺服舵机和云台部分组成，如图14所示。

本发明方案中的控制姿态解算算法，下面介绍由三轴陀螺仪和加速度计的值来使用四元 数软件解算姿态的方法；

用欧拉角描述一次平面旋转(坐标变换)，如图15所示，坐标系的变换关系设坐标系绕 旋转α角后得到坐标系，在空间中有一个矢量在坐标系中的投影为在内的投影，由于旋转 绕进行，所以Z坐标未变，即有，

r

＝ODcosa+BDsina+BFsina

＝r

r

＝DFcosa-ODsina

＝r

＝r

r

转换成矩阵形式表示为：

整理后即为：

所以从旋转到可以写成上面仅仅是绕一根轴的旋转，如果三维空间中的欧拉角旋转需要 转三次，

上述运算得到了一个表示旋转的方向余弦矩阵。

再通过套用欧拉角微分方程得到欧拉角结算姿态：

上式中的左侧，是本次更新后的欧拉角，对应飞行器的roll、pitch、yaw，右侧是上个 周期测算出来的角度，三个角速度由直接安装在飞行器的三轴陀螺仪再这个周期转动的角度， 单位为弧度，计算间隔时T陀螺角速度，因此再此求解这 个微分方程就能解算出当前的欧拉角。

由于欧拉角微分方程中包含了大量的三角运算，这个实时解算造成了计算能力的困难， 并且当俯仰角度为90度是方程式会出现“Gibal Lock”，所以欧拉角方法只适用于水平姿 态变化不大的情况，而不适用于全姿态飞行器的姿态确定，但是对于路基载具具有良好的适 用性。

本发明方案中的四元数组法求解，四元数法只求解四个未知量的线性微分方程组，计算量 小、易于操作是比较实用的工程方法。众所周知，在平面(x，y)中的旋转可以用复数来表 示，同理在三维中的旋转也可以用单位四元数来描述，首先定义一个四元数：

所以在软件解算中，我们首先把加速度计采集到的值(三维向量)转化为单位向量，即向 量处以模，传入参数是陀螺仪x、y、z的值和加速度计x、y、z值；下面把四元数换算成方 向余弦中的第三行的三个元素。刚好vx,vy,vz其实就是上一次的欧拉角(四元数)的机体 坐标参考系换算出来的重力的单位向量。axyz是机体坐标参照系上，加速度计测出来的重 力向量，也就是实际测出来的重力向量。axyz是测量得到的重力向量，vxyz是陀螺积分后 的姿态来推算出的重力向量，它们都是机体坐标参照系上的重力向量。它们之间的误差向量， 就是陀螺积分后的姿态和加计测出来的姿态之间的误差。向量间的误差，可以用向量叉积 (也叫向量外积、叉乘)来表示，exyz就是两个重力向量的叉积。这个叉积向量仍旧是位 于机体坐标系上的，而陀螺积分误差也是在机体坐标系，而且叉积的大小与陀螺积分误差成 正比，正好拿来纠正陀螺。由于陀螺是对机体直接积分，所以对陀螺的纠正量会直接体现在 对机体坐标系的纠正。

本发明方案中的PID控制，PID及其衍生算法是现代工业应用中最广泛的算法之一，PID 算法的一般形式如图16所示通过误差信号控制被控量，而控制器本身就是比例、积分、微 分三个环节的加和。这里我们规定(在t时刻)：1.输入量为rin(t)；2.输出量为rout(t)； 3.偏差量为err(t)＝rin(t)-rout(t)；

pid的控制规律为：

接下来，将对PID联系系统离散化，从而方便在处理器上进行实现。

假设时间采样的间隔为T，那么在第K、T时刻：

偏差err(K)＝rin(K)-rout(K)；

积分环节用加和的形式表示，即：

err(K)+err(K+1)+........；

微分环节用斜率的形式表示，即：

[err(K)-err(K-1)]/T；

从而形成如下PID的离散表示形式：

那么u(K)就可以表示为：

u(k)＝K

以上为位置型PID，实际飞行控制系统中常采用增量式PID，由u(k)可得：

Δu(k)＝k

以上是离散化PID的增量式表示方式，由公式可以看出，增量式的表达结果和最近三次 的偏差有关，这样就大大提高了系统的稳定性。需要注意的是最终的输出结果应该为u(K)+ 增量调节值。

本发明方案中的串级PID，串级pid内外两环并联调节，这样的好处的是增加系统的稳 定性，抗干扰，同时调节系统缓慢过度，注意外环都是本身误差，内环是速度，如位置控制 外环是位置，内环是速度，是因为位置改变的实现是靠三个方向的速度积分出来的。同样姿 态控制中，外环是角度差，内环是加速度，是因为角度的实现是靠角速度过渡来的，它们都 是这样的一个过渡过程，实际中如果追求响应的快捷，也可以直接控制内环，或者直接控制 姿态。

串级PID两个PID控制算法，只不过把他们串起来了(更精确的说是套起来)。它增强了 系统的抗干扰性(也就是增强稳定性)，因为有两个控制器控制飞行器，它会比单个控制器控 制更多的变量，使得飞行器的适应能力更强，其逻辑结构如图17所示。

内环P：从小到大，拉动四轴越来越困难，越来越感觉到四轴在抵抗你的拉动；到比较 大的数值时，四轴自己会高频震动，肉眼可见，此时拉扯它，它会快速的振荡几下，过几秒 钟后稳定；继续增大，不用加人为干扰，自己发散翻机。只有内环P的时候，四轴会缓慢的往一个方向下掉，这属于正常现象。这就是系统角速度静差。

内环I：前述PID原理可以看出，积分只是用来消除静差，因此积分项系数个人觉得没 必要弄的很大，因为这样做会降低系统稳定性。从小到大，四轴会定在一个位置不动，不再 往下掉；继续增加I的值，四轴会不稳定，拉扯一下会自己发散。

内环D：这里的微分项D为标准的PID原理下的微分项，即本次误差-上次误差。在角速度环中的微分就是角加速度，原本四轴的震动就比较强烈，引起陀螺的值变化较大，此时做微分就更容易引入噪声，因此一般在这里可以适当做一些滑动滤波或者IIR滤波。从小到大，飞机的性能没有多大改变，只是回中的时候更加平稳；继续增加D的值，可以肉眼看到四轴在平衡位置高频震动(或者听到电机发出滋滋的声音)，前述已经说明D项属于辅助性项， 因此如果机架的震动较大，D项可以忽略不加。

外环P：当内环PID全部整定完成后，飞机已经可以稳定在某一位置而不动了，此时内 环P，从小到大，可以明显看到飞机从倾斜位置慢慢回中，用手拉扯它然后放手，它会慢速 回中，达到平衡位置；继续增大P的值，用遥控器给不同的角度给定，可以看到飞机跟踪的 速度和响应越来越快；继续增加P的值，飞机变得十分敏感，机动性能越来越强，有发散的 趋势。

本发明方案中的下位机软件设计上，无人机与无人车辆均运行于Nuttx实时操作系统环 境下，其基本逻辑架构如图18所示。

本发明方案中的，飞行模式子模块主要用于识别当前飞行器应当执行的任务模式，其中 以认为输入的控制命令为主导，围绕传感器失效保护、硬件故障保护、机型结构保护和容错 的思想，一旦发生严重不利于飞行的软硬件条件时，控制器将强制转换模式为全手动操作以 提升安全性，其具体判定逻辑如图19所示。

本发明方案中的姿态控制子模块，姿态控制包含传统概念上俯仰、横滚、航偏角及高度， 其中前三类涉及到以单纯IMU中的姿态传感器为核心的控制算法，下位机姿态控制子程序对 于无人载具姿态的控制逻辑，其逻辑概念如图20所示。

本发明方案中的位置控制子模块，位置控制功能很大程度上决定了无人载具全自主执行 任务的准确性和可靠性，在下位机导航控制模块的位置控制子程序中，我采用了惯导+GNSS+ 光流传感器的复合定位技术为无人载具提供定位支持，惯导和光流在控制中均提供了无人载 具系统的动态参考，其特性是速度快瞬时精度高，但是缺陷显而易见是随着时间的积累，惯 导模型带来的累计误差，所以使用GNSS为导航模块的定位服务提供10HZ的绝对位置信息， 一方面用于执行导航程序一方面用于对惯性导航系统的误差进行矫正，其基本逻辑如图21 所示。

本发明方案中的上位机设计上，针对安防巡检的实际应用场景，在开源项目PX4和3DR mission planner的基础上进行二次开发，交互方法上意图将传统上位机复杂和专业程度搞 得特性改为图形化界面，并且关闭掉了大多数调试和开发使用的数据；用户可以在此软件基 础上直接接驳串口数据链路、高清晰数字图传、模拟图传采集卡等硬件实现对应的遥测、实 时图像查看功能，具备以下优点，1、遥测姿态综合显示模块：通过串口读取的飞行姿态、 高度、速度、模式、姿态摆动幅度、遥测RSSI、GPS时间、电压电流的综合显示窗口，并能 够以报错形式提示系统警告；2、地图界面用于可视化监测载具实时位置、任务航线和部分 GPS状态信息(有效搜星数、定位精度因子HDOP)；3、操作台，用于通过串口无线通信或串口转usb模块发送任务命令到远端无人载具的任务控制器；4、通过USB或串口数据链路连接设备之后，则可以正常执行遥测功能，同时进行任务规划、命令发送。

本发明方案中的无人车辆架构设计：车载机械云台设计，为了增强陆基无人视频巡逻车 的拍摄范围可效率，需要设计一款使用pwm或者S.BUS总线控制的云台系统，具备yaw轴 360°转动和pitch轴±25°的机械视角调整范围；在稳定性上，需要与载具控制器中imu(惯性测量单元)联动实现主动增稳；结构强度上，由于市场上通用的枪机摄像头的物理重量在600g，由力学模拟可得，最大静态扭矩需≥5kg·cm，车辆设计巡航速度为15m/s最大时速25m/s，故瞬时最大俯仰轴扭矩应≥25kg·cm。

目前机械稳定设备设计通常采用无感无刷电机三自由度机械云台方案和两自由度舵机云 台方案，由于载具设计的运行速度及加速度较强，若采用5008无刷电机方案，反扭矩的强 度无法瞬时达到20kg·cm以上，可能引发无刷云台的严重过载故会对云台控制产生持续且累 计的控制误差；所以在控制动力上选择工业级空心杯大扭矩舵机控制器JX630数字舵机(参 数见表2)，数字舵机相对于传统模拟舵机，拥有更高的角度控制精度及更快的动作响应速 度，故适用于本发明中对云台舵机的控制要求。

表2，JX630性能参数

经过机械性能、控制性能的有限元模拟及对应控制设备的选型，结合载具平台的几何尺 寸测绘，设计出以3004-H34为主要材料的金属云台控制系统结构如图22所示，其主要构架 分为三层(如图23所示)：A层(载荷层)：主要设计用于控制相机俯仰角度、B层(偏航层)：用于控制相机的航偏角度、C层(连接层)：

用于锁定云台AB层在XY方向的几何位置同时将云台系统与载具链接，其中，图23车载机 械云台，由相机模块2，及对称设置在相机模块2上的一组侧挡板1，及与相机模块2相配 合使用的载荷层，及与载荷层相配合使用的偏航层，及与偏航层相配合使用的连接层组成； 所述载荷层，包括与相机模块2底面连接的俯仰动作平台3，及设置在俯仰动作平台3内的 俯仰控制舵机4，及对称设置在俯仰控制舵机4上的一组俯仰控制舵机带孔定位板5，及与 俯仰控制舵机4相配合使用的俯仰舵机平台6，及对称设置在俯仰舵机平台6一面且与控制 舵机带孔定位板5相配合使用的一组俯仰舵机平台带孔定位板7，及设置在俯仰舵机平台6 一面且位于一组俯仰舵机平台带孔定位板7一侧的辅助坡面斜带孔定位板8；所述偏航层， 包括设置在俯仰舵机平台6底面的轴承支架9，及设置在轴承支架9一面内且位于俯仰舵机 平台6下方的主轴承定位垫13，及设置在主轴承定位垫13内的主轴承12；所述连接层，包 括与轴承支架9连接的板式安装平台11，及与板式安装平台11相配合使用的一组竖支撑铝 柱15、两组支撑柱16、两组支撑板14、稳定器17，其中，板式安装平台11、稳定器17上分别设置有相配合使用的板式安装平台通孔18、稳定器十字形定位卡板20，及将俯仰舵机平台6、轴承支架9固定连接的两组辅助支撑柱10，及包括分别设置在板式安装平台11、 稳定器17内且相配合使用的两组板式安装平台固定孔19、一组条形横稳定器带孔定位板 21，俯仰动作平台3设置为倒U形结构，且一侧设置有与俯仰控制舵机4相配合使用的舵机 摆臂卡套22。

A层(载荷层)：载荷层包含零部件4个，分别为相机固定平台、俯仰轴控制舵机、舵机平台；俯仰动作平台：俯仰动作平台为平均厚度为1mm±0.25mm的铝制薄板经过钣金弯折处理得到；主要用于将舵机的转动传递到相机；舵机连接部分设计与舵机摆臂相同尺寸规 格的卡套(如图24所示)安装使用是仅需将摆臂放置到卡套中即可实现俯仰传动；俯仰舵 机平台：舵机安装平台用于搭载驱动俯仰轴动作的舵机以及传动轴承由于要承载较重任务载 荷并抵抗由于车辆动作带来的较大震动扭矩，在轴承支架部分加设2mm厚度加强筋用于加强 载荷重量偏移几何中心带来的力矩，通过该改善设计最大Z轴抗压达到10N，并且铁材质刚 性较碳纤维较低所以可以承受较大的形变而不会产生结构破坏；在舵机安装支架上为了承受 高速转动和为载荷质量重心的严重偏移添加了三角形支承座，在承载同样10N压力的情况下 形变量低于5mm。同时该平台具有与空心轴承中心盒的联通，进而间接与YAW轴舵机实现刚 性连接。

本发明方案中的无人车载荷平台设计，如图25、图26所示，无人车载荷平台主要用于 为路基机器人搭载任务载荷和控制系统，由3k15mm碳纤维板材切割成形，并通过车架立柱 与车身进行非紧密连接，以过滤来自车架Z轴方向上的震动能量；两组激光雷达布设位置设 计是由于动态激光雷达的扫描视角受到GPS支架、主控电脑、和云台的干扰进而影响无人车 辆的全向壁障，全向壁障测距的工作模式将进一步减少对RTK GPS的依赖性，同时实现在 GPS无法满足其位置获取需求时候的安全性能；GPS布设的位置最接近云台位置，在单模 GNSS系统时候由于定位本身具有5m平均定位误差所以不会有所体现，但是在搭载UBLOX M8P差分定位系统之后，导航位置信息达到厘米级后安装误差就变得格外关键，载荷平台的 可扩展性和可靠性始终作为设计核心，未来包括大容量电池、多光谱相机将能够轻易与平台 继承使用，其中，图26中23为车架安装位置、24为激光雷达安装位2、25为控制器安装 位、26为数据线通道、27为图像天线、28为数据链路天线、29为GPS模块支架、30为激光雷达安装位1及云台安装位、31为照明系统安装位。

本发明方案中的无人机机身部分，无人机硬件平台由安防巡检全天候无人机机身和安防 巡检视频吊舱组成，其吊舱部分与车载吊舱设计尺寸和载荷完全一致，将单独进行说明。无 人机机身设计上，核心特性有：全天候作业能力、超轻量化设计以及相较于普通无人机较强 的抗冲击能力以应对可能恶劣天气下粗暴的自动降落；其基本飞行性能如表3所示(无人机 基本性能参数)。

表3

机械特性上，选用倾向于稳定性且广视野的X型架构，创新设计的多用途电机座也允许 根据飞行器载荷调整为X8四轴八桨结构，提升约170％起飞重量同时可以通过更换不同的上 下层安装结构件在不改变机身架构和重心配置的情况下快速更改任务载荷配置方案，以满足 防水防尘、长续航、高温环境等方式，本文例举了两例常见的安装配置方案，图7所示的常 规防护方案和所示的长续航作业模式；这么设计的核心在于满足大面积园区的全自主巡航作 业流程；下一步我们还将开发一种精准定位并替换电池的机器人设备进一步实现真全天候无 人值守方案。

电气性能上，整个无人机系统采用22.2V/48V直流动力电池供电，电池采用6S串16000mah～22000mah25C电池，最大瞬时输出功率≥160A，电动机瞬时最大功率35A，设计冗余电流≥150A，机载设备包含灯光的总功率为17.5w，转换为22.2V即＜1A，为了提升系统可靠性和较强的容错性，弱电电路(12V/5V)均作双DCDC模块冗余，并采用可复位保险丝 作为熔断保护，同时每部电机的电子调速器除了正常PWM信号输入控制之外，我们通过开启BLheil相关功能，并设计S.BUS HUB总线接驳器备份控制信号，有效地在PWM线路出现致 命故障后零延迟切换到备用控制线路。

本发明方案中的设计试生产之后，本着对产品安全性负责的态度进行了如表4(无人机 测试项目)中描述的共计20次针对电气设计性能、机械结构设计性能的测试。

表4

累计了300小时不同状态下的飞行测试结果与安防应用实际操作中的运用场景相结合， 我们初步确认飞行器平台符合大面积园区安防巡检巡逻的硬件技术要求，巡航设计结果单架 次飞行覆盖面积可以达到最大3平方公里。

本发明方案中的相机吊舱设计，(1)相机选型：在安防设计领域，CCD架构数字相机和CMOS架构数字相机长时间以来存在选型的争议，在选型之处我仔细对比了CCD相机和CMOS相机的技术优势，图像传感器CCD与CMOS两种芯片早期，我们通常认为图像画质优秀的设备都采用CCD传感器，而低成本产品则使用CMOS传感器。但是新的CMOS芯片技术已经克服了早期CMOS传感器的技术弱点，传感器的设计上相比老产品提升了低照性能、曝光模式等。

CCD即“电荷耦合器件”，以百万像素为单位。数码相机规格中的多少百万像素，指的 就是CCD的分辨率。CCD是一种感光半导体芯片，用于捕捉图形，广泛运用于扫描仪、复印机以及无胶片相机等设备。与胶卷的原理相似，光线穿过一个镜头，将图形信息投射到CCD上。但与胶卷不同的是，CCD既没有能力记录图形数据，也没有能力永久保存下来，甚至不具备“曝光”能力。所有图形数据都会不停留地送入一个“模-数”转换器，一个信号处理 器以及一个存储设备(比如内存芯片或内存卡)，CCD有各式各样的尺寸和形状，最大的有 2×2平方英寸。

CMOS即“互补金属氧化物半导体”。它是计算机系统内一种重要的芯片，保存了系统 引导所需的大量资料。有人发现，将CMOS加工也可以作为数码相机中的感光传感器，其便 于大规模生产和成本低廉的特性是商家们梦寐以求的。

CCD与CMOS的区别体现在四个方面，1、信息读取方式：CCD电荷耦合器存储的电荷信 息，需在同步信号控制下一位一位地实施转移后读取，电荷信息转移和读取输出需要有时钟 控制电路和三组不同的电源相配合，整个电路较为复杂，CMOS光电传感器经光电转换后直 接产生电流(或电压)信号，信号读取十分简单；2、速度：CCD电荷耦合器需在同步时钟的 控制下，以行为单位一位一位地输出信息，速度较慢；而CMOS光电传感器采集光信号的同时 就可以取出电信号，还能同时处理各单元的图像信息，速度比CCD电荷耦合器快很多；3、 电源及耗电量：CCD电荷耦合器大多需要三组电源供电，耗电量较大；CMOS光电传感器只需 使用一个电源，耗电量非常小，仅为CCD电荷耦合器的1/8到1/10，CMOS光电传感器在节能方面具有很大优势；4、成像质量：CCD电荷耦合器制作技术起步早，技术成熟，采用PN 结或二氧化硅(SiO2)隔离层隔离噪声，成像质量相对CMOS光电传感器有一定优势。

目前同级别无人载具系统的相机选型上仍旧主要采用CMOS原理的普通数字相机加装可 控红外滤镜片挂在于无人载具系统上实现巡检监视功能，这样的方法虽然可以通过有限的成 本实现高像素的设计需求，但是CMOS在硬件层面上不可避免的在画质、白平衡、暗光效果 和全黑环境下的成像能力明显弱于CCD原件；故因为全天候的全自主化巡逻巡检流程需要极 高的环境适应性并需要对景观进行高速可靠的取证记录并回传视频信息，所以CCD星光级照 度相机+高功率红外补光灯的应用可以让巡逻巡检效果从硬件层面提升。在光学吊舱上我们 具体选择了以索尼811/810CCD为核心的相机吊舱系统，其具体关键参数如表5(索尼 810/811CCD关键参数表)所示，

表5

本发明方案中的补光灯控制，由于需要符合安防作业全天候的应用场景，对传感器要求 CCD星光级最低照度的同时，仍然需要额外补充红外光源，红外光源控制上，采用arduino mini pro作为控制核心，如图27所示。

本发明方案中执行自动亮灯的功能代码：

在实际设计过程中由于单片机引脚输出功率明显无法满足大功率LED补光灯的功率要求，我 们在实际操作上将PIN13外界光耦继电器进行开关控制，进而实现led补光灯的自动开关。

本发明方案中的吊舱容器设计，光学吊舱设计用于安装视频监控相机系统及自动补光灯， 并为其提供独立电源控制和温度控制功能，其设计形状如图28所示；由于CCD的低照度成 像受到温度影响较大，更高的温度将明显降低相机的成像质量和夜景可识别性能，所以我在 设计此款吊舱时候加入了被动温度控制机构，在LED全铝基座上添加了大面积的散热鳍片辅 助散热，在设计舱尾结构时也设计了大型正压风扇来增加舱室内的空气流通效率和速度并针 对性进行了有限元模拟，如图29、30所示，经过数据分析，定速2m/s的热风可以控制包括 电源管理模块在内TDP总书在30W以内的电子元件持续工作温度低于40℃。

本发明方案中的遥测信号及控制信号传输，信号传输方式上现有视频图像传输为架空明 线、同轴电缆、光缆传输的有线传输方式和依靠电磁波在空间传播达到传送目的的无线传输 方式两大类；按基带信号(即时调制之前的源信号)的形式不同，可分为在时间特性上状态 连续变化的模拟信号通信和在时间特性上状态变化是离散可数的数字信号通信。

数字信号的传输又有基带传输和频带传输(又称载波传输)两类/数字信号的形式一般 是二进制或者多进制的序列，常见的脉冲编码器调制PCM、增量调制DM信号等，这些信号 称为基带信号，通常使用电缆、同轴电缆、架空明线而不用调制和解调装置直接传送基带信 号的方式成为数字基带传输，要求信道具有低通特性。而经过射频调制，将基带信号的频谱 搬移到某一载波上形成的信号成为频带信号，如相移键控PSK、频移键控FSK、幅移键控 ASK等，频带信号的传输信道具有带通特性，称为频带传输，数字微波通信和数字卫星通信 均属于此类，是广泛采用的传输手段。

安防实践中，在不易布设线路或者要求移动实时采集信号的应用场景中，采用无线方式 来传送视频图像是最合适的。无线视频传输系统通常由发射端(TX)和接收端(RX)组成， 每对发射机和接收机有相同频率，无线视频传输具有一定的穿透性，除了能够传输图像流之 外，还可以传输声音。在传输模拟信号时候，具有传统模拟信号传输相同的低延迟技术优势， 通常200m范围内5.8Ghz开阔地区传输能够实现最大不超过0.02s的视频流延迟，若提高摄 像头ISP处理效率和整体线路布局这一延迟还具有进一步减少的可能性。无线传输方案中， 5.8GHz属于常见的微波形式的无线传输手段，微波是一种具有极高频率(通常为 300MHz～300GHz)、极短波长(1mm～1m)的电磁波，为了能过稳定实时传输视频信息，行业 上通常将这种无线传输手段分为三个波段：L(1.0～2.0GHz)、S(2.3GHz～3.0GHz)、 Ku(10.75～11.7GHz)根据传输信号不同，无线射频传输还分为模拟微波和数字微波两种； 其中模拟微波适是采用调频调制的方法，占用25Mhz带宽，适用于远距离传输，但是一定程 度上受到遮挡物的影响。

在视频传输方案上，移动采集的作业特性和低传输延迟的特性要求本项目采用以模拟信 号传输的无线射频RF传输方案，射频部分我们创新性加入一路视频流能够叠加载具状态 (包括：姿态角、位置坐标、遥测数据链的RSSI信息、航点信息、电池信息等)OSD方便在人工干预控制下的车辆或飞行器控制辅助视角，加之视频监控的高清晰视频流；为了避免 两组大功率射频设备在同一工作频段下互相产生干扰信号降低视频传输质量和距离，我采用 了5.8Ghz 2W+1.2Ghz 2W的射频RF传输发射设备，遥测数据链路则采用较强衍射能力的 900Mhz的数据链路；整体图像/全双工数据链路不使用中继设备的情况下可控范围达到以控 制台为圆心的半径5km(地面)或15～35km(空中)范围，在后续的研发过程中将引入RF转 发设备或者组建简单蜂窝网络采集视频和遥测信号，由于现有技术方案无法实现低延迟的全 双工的加密数据通信工作模式故本方案中所有传输暂不涉及中继和区域无线组网。

本发明方案中的无人载具在园区安防管理的应用：远距离宏观感知，在星光级CCD相机 的加持下，无人飞行平台可以利用其广阔且机动的观测视角为安防部署、调度、勘察提供广 泛的视角，一旦出现可能的特请，可以为集合其他安防资源提供拥有快速响应特点的数据支 持；并且针对大型或超大型楼宇建筑群，多台空基流动监测平台可以高覆盖率高隐蔽性的观 测园区的宏观态势，除了安防应用之外还可用于消防监测，先于地面机位发现特情；机器人 监控取证，路基无人机器人由于采用无刷电力驱动系统，工作中将能够很好的隐蔽自身，除 了日常的园区巡逻巡查之外，也有一定远程干预事态能力；隐蔽跟踪目标移动并取证定位甚 至于搭载声光模块对目标进行驱离。

本发明方案中的态势前期干预：无人飞行平台上，以常规外围入侵为例，当发现外围入 侵并符合响应条件时，无人飞行器完全有能力通过声光报警、喊话、投放载荷的方式对外围 入侵进行前期的拖延、阻止。以火灾特请为例，由机载设备发现火灾特请之后，操作员可在 地面人员到达之前对火情进行通报、预警组织人员自救互救为灾情前期控制争取时间；同时 大载重方案甚至允许投放简易灭火装置等载荷应用于现场。

本发明方案中的无人车辆上，同样以外围入侵为例，地面无人机器人可以更精准捕获入 侵行为和人员特征，同时保持高度隐蔽性；通过搭载声光报警模块可以对入侵目标进行驱离。

金陵科技学院校区巡检实例

实验设计

本次实验性操作选择金陵科技学院图书馆北门至北区教2号教学楼之间的 区域进行巡检实验，本次巡检航迹覆盖面积53534.7平方米如图6所示，实际

使用设备：本发明方案中所设计的四旋翼无人机巡检平台、本发明中涵盖的无人巡检车 辆、跨平台无人载具远程控制数据链路、PC地面站、高分辨率数字相机。

实验时间：2018年5月1日下午18：00

实验性巡检目标：实现自主导航的空中监测功能、实现空中通过数据链路实时获取载具 位置信息并发送控制指令、采集道路巡检样本图片及位置信息、检测单模GNSS导航系统在 无人载具导航辅助中的误差、通过循环执行航迹推算实际作业面积中的效率情况、评估前期 DSM数字地理信息应用于无人机巡检中对辅助航线规划及障碍物规避的作用效果。

实验流程：

1、无人低空摄影采集实验区域TDOM(真正射影像图)、DSM(数字表面模型)、 osgb(三维建筑物模型)；

2、结合高精度地理信息数据预测实验区域面积、海拔基本信息；

3、进一步结合前期勘察数据标注障碍点、重点监测区域；

4、规划任务开始及终止位置、路径点备用回收位置、地面导航检查点位置；

5、无人机飞行巡检测试，同航线通过DO_JUMP命令使得飞行器从第22路径点跳转到第1路径点反复三次为一个实验周期，模拟覆盖3平方公里视线精度2cm/px的巡视巡 检作业流程。并重复流程实验2次预计作业时间1小时。

6、回收作业设备，导出机载数字行为存储设备评估飞行器作业效果、稳定性和故障；

7、同一区域规划无人车辆路径及障碍物点；

8、无人车辆实验，包含图像采集、弱光影像、补光灯自动开闭、云台功能验证；

9、监视无人车辆完成寻访作业流程，期间人工控制灯光开闭、紧急制动、云台转动。

10、回收无人车辆巡检系统，导出机载数字行为存储设备评估飞行器作业效果、稳定性 和故障；

11、分析回收数据及实时监测数据。

无人机巡检系统操作

1、结合地理信息数据规划航线：

前期使用无人机测量系统建立的DSM数字表面模型等数据可以快速帮助建立对飞行空域 的客观还原，同时叠加TDOM可见光正射影像数据将允许技术人员在远程快速建立安全的航 线及航飞区域，并且直观从三维数字空间可以准确定位监控侧重点、潜在的监控盲区；本次 实验以图书馆为重点监测区域，自动云台系统也将锁定到指定特征点。

本次实验区域中，平均海拔约30m(SRTM数据WGS84坐标系统)其中主要障碍物有：图 书馆、工科楼、教学楼2(包含楼顶基站天线)；根据搭载20mm2MP相机性能指标，飞行高度位于60～70米时可以获得优于2cm/px的实时视频数据，并且航迹属于数字链路64km传输半径内。上述建筑物详细三维数据已上传云计算平台供查阅：

图书馆：https://www.altizure.cn/project/5ad48d02bab1810356b0266e/model

工科楼：https://www.altizure.com/project/5721f1aa32f7a5ee26ff05a2/model

北区教学楼

2：https://www.altizure.com/project/5717052bfb8d93461afbf54a/model

上述数据经过技术处理符合国家测绘法有关规定技术指标，仅供本项目演示适用。

实验评估：

1、留空时间：包含爬升飞行时间24min，其中爬升/自动降落耗时2min；实验结束后电 量剩余约40％(3.83V*6)，合理放大实验效果来看，单架次可以覆盖不少于15万平方米的 面积(2cm/px)，当某些场景飞行高度较高时，该面积将超过20万平方米。

2、拍摄质量：本次实验搭载2560*1408分辨率数字相机，截取图书馆边 界航线样图进行分析(图6)，分析内容包括可识别性、EXIF内容；对图中人员 进行放大观察可以明显区分人员性别、动作特征、衣着特征等，能够满足对现 场实时安防情况的监测需求，在模拟取证的照片数据中，控制器成功记录了取 证瞬间的位置信息如下：维度:31；54；22.424199999993988；经度： 118；53；43.920900000026251；高度：113.629。

由于所测试区域相同，同上述无人机航线规划一样，利用实景三维技术创建无人车辆的 巡检路径，其中最终点DO_JUMP执行5次，执行巡航并监测回传图像、数据并发送控制信号；

实验结果评估：

1、壁障功能，实现了分18扇区的测距壁障，最大壁障范围12米可靠壁障范围8米；当车辆巡航速度低于8m/s时能够有效起到壁障作用；

2、数据链路功能，实现了通过RFD900X进行的全双工数字通信，并符合 mavlink数据规范，能够使用Tower app、mission planner进行任务监视、任 务规划及控制命令发送，如图29所示；但是由于中国地理信息数据存在人为技 术偏差，google SDK并不能够纠正这种误差，所以Google地图源实现的地图 查看存在较大偏差。

综合园区使用场景的实验作业，四旋翼安防无人机系统和陆基全地形安防巡检系统的基 本功能得到了有效验证；在实际运用中无人机+无人车的搭配使用可以全天候为大面积园区、 厂房提供高可靠性的全自动巡航巡检服务；同时机载相机的可见光成像效果也能够满足对地 面人员、车辆的外表特征、行为特征进行辨识。

效率上，无人机巡防系统可快速不间断完成大于1平方公里的的作业面积覆盖，视线范 围则最大扩展到超过1.5平方公里；满足国内大中型厂区、学校的覆盖需求；同时支持的多 机联动更将进一步加大监控密度和时效。

无人车辆以设定速度匀速运行在园区道路上，能够识别并规避大部分障碍物，增强的数 据链路系统也允许使用者手工超视距控制无人车辆的行为，灵活部署寻访路线以获得最佳安 全防护效果。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说， 在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。