摘要：针对室内环境下多旋翼无人机定位精度不足的问题，本研究提出一种基于视觉、激光雷达和惯性测量单元（IMU）的多传感器融合悬停控制方法。通过设计全局快门相机与固态激光雷达的互补式布局，结合六轴MEMS惯性器件的高频数据，构建时空对齐模型解决异构传感器采样率差异。采用改进的扩展卡尔曼滤波框架，引入状态向量扩增技术处理IMU零偏漂移和视觉尺度因子，并建立双层滤波结构实现高速率惯性数据与低速率视觉/激光数据的融合。针对动态气流扰动和电磁噪声干扰，提出基于频域分析的干扰观测器，通过前馈补偿通道降低姿态角跟踪误差，结合李雅普诺夫稳定性理论实现控制器参数自适应调整。

关键词：多旋翼无人机；室内悬停电子设备组合；控制方法​

引言：当前无人机在室内作业面临定位精度不足的难题，传统卫星信号在封闭空间存在明显局限。部分学者尝试采用单一传感器方案，但易受环境光线变化、障碍物干扰等因素影响。近年来，通过组合多种测量设备的方法逐步得到关注，例如利用光流设备捕捉地面纹理特征，配合惯性模块补偿姿态偏差。​

1室内环境定位难点分析

1.1室内环境定位难点分析

封闭空间无法接收卫星信号，必须构建多传感器协同的自主定位系统。视觉模块易受光照突变影响出现特征点丢失，激光雷达在玻璃幕墙等反光表面产生噪点干扰，超声波传感器因障碍物材质差异出现测距跳变，单一传感器方案存在明显局限性。动态环境引入多重干扰，人员移动导致气流扰动改变机体受力状态，电磁噪声降低惯性传感器数据可信度，低纹理区域光流估计误差达到厘米级。非视距场景加剧无线定位偏差，超宽带信号多径效应使三维定位误差超过30厘米，需通过多源数据交叉验证修正。

1.2多传感器异构数据融合的技术瓶颈

不同传感器的物理特性导致数据难以直接协同。惯性传感器以千赫兹级频率输出运动参数，视觉设备帧率不足其五分之一，时序错位引发状态估计偏差，需建立插值模型对齐时间轴。坐标系差异增加处理复杂度，无线定位基站与机体坐标系存在刚性变换关系，动态校准消耗大量计算资源[1]。传感器噪声特性差异显著，视觉匹配误差呈现非高斯分布，惯性器件零偏随时间线性累积，传统滤波方法难以有效抑制混合噪声。突发障碍物导致多源数据冲突，激光雷达与深度相机的测量值可能反向偏离，需构建置信度评估机制实现择优融合。

2多传感器组合与数据处理方法

2.1 多传感器协同配置方案设计

重点在于建立互补性测量机制。视觉定位模块采用全局快门相机捕捉地面纹理特征，配合红外测距传感器补偿垂直方向高度数据，能够克服单一光流传感器在低纹理区域的失效风险。激光扫描装置选用固态激光雷达替代机械旋转式结构，通过减小体积与功耗适应无人机载重要求，同时采用多线束扫描模式增强障碍物轮廓识别能力。惯性测量单元采用六轴MEMS器件，通过温度补偿算法抑制零偏漂移，其高频输出特性为其他传感器提供时间基准。

2.2 多源异构数据融合算法实现

采用改进的扩展卡尔曼滤波框架处理非线性观测问题，通过状态向量扩增方法将IMU角速度偏差与视觉尺度因子纳入估计参数，有效降低模型线性化误差。[2]针对传感器采样率差异，设计双层滤波结构，在高速率惯性数据更新阶段进行状态预测，在低速率视觉或激光数据到达时执行量测更新[2]。空间坐标统一通过手眼标定矩阵实现，利用李群理论推导机体坐标系到各传感器坐标系的刚性变换关系，通过在线标定算法补偿机械振动引起的参数漂移。数据置信度评估采用滑动窗口方差分析法，当激光测距数据与视觉深度估计差异超过阈值时，自动降低异常数据权重。

3动态干扰下的悬停控制优化

3.1 动态干扰识别与补偿机制构建

重点解决时变扰动导致的控制滞后问题。通过构建干扰观测器实时估计气流冲击与电磁噪声等外部干扰量，采用频域分析方法区分高频振动与低频漂移成分，利用前馈补偿通道将干扰估计值注入控制回路，能够有效降低姿态角跟踪误差。[3]针对突发性干扰引起的模型失配问题，设计参数自适应调整策略，基于李雅普诺夫稳定性理论在线更新控制器增益，确保系统在负载突变或传感器失效时的鲁棒性。

3.2 多模态控制策略协同优化方法

通过分层融合架构实现不同控制律的优势互补。底层采用比例-积分-微分（PID）控制器保证基础稳定性，上层引入模型预测控制（MPC）算法优化轨迹跟踪性能，两者输出通过模糊权重分配模块动态融合。针对姿态控制与位置控制的耦合效应，设计解耦补偿器消除横纵通道间的相互干扰，采用奇异摄动理论将快慢状态变量分离处理。

结论

本研究针对室内无人机悬停控制的核心难题，通过多传感器组合与动态控制策略的协同优化，构建起适应复杂环境的自主定位系统。多种设备的数据互补机制有效克服单一传感器的局限性，改进后的数据处理方法能够显著降低姿态解算误差，动态干扰补偿技术通过前馈控制与参数自适应机制，明显提升突发扰动下的系统鲁棒性。

参考文献

[1]王李伟. 基于光流传感器的室内定点悬停四旋翼无人机的研究与设计[D]. 吉林大学， 2019.

[2]李一帆. 复杂环境下四旋翼无人机姿态控制与精准定点悬停研究[D]. 上海交通大学， 2018.

[3]周俊. 基于视觉的四旋翼无人机室内定位与控制系统[D]. 合肥工业大学， 2020.