多传感器融合技术的无人机森林监测系统

多传感器融合技术的无人机森林监测系统

卢发云 王晓丽 简玉梅 陈实 周轶涵

（上海工程技术大学 电子电气工程学院，上海 201600）

摘要：本文介绍了一种基于光流传感器与多传感器融合技术优化的无人机森林监测系统。该系统旨在解决无人机在近地面飞行时的定位精度与避障能力问题，提高森林监测的效率与准确性。引入光流传感器、超声波传感器与激光雷达传感器，并采用扩展卡尔曼滤波等算法，实现了对无人机位置信息的精准融合与对周围环境的有效感知。同时，通过电子地图实时显示无人机位置，提供直观的监控手段，增强了地面操作人员的控制能力。

关键词：光流传感器、多传感器融合、无人机、森林监测、卡尔曼滤波

一、光流传感器位置信息融合算法

光流传感器位置信息融合算法在现代无人机技术中至关重要，尤其在近地面飞行时，当GPS信号受阻或误差导致定位精度下降时，该算法的应用尤为突出。本文详细探讨该算法的原理、实现方式及在无人机领域中的应用前景。

光流传感器作为核心组成部分之一，采用PX4LOW型号，利用SAD（Sum of Absolute Differences）块匹配算法连续采集物体表面图像。该算法通过比较两幅图像中相邻像素的差异，利用特征点位置变化信息判断物体表面特征的平均运动，从而得到无人机相对地面的水平速度。光流传感器工作机制为近地面飞行时提供精准位置信息，有效弥补GPS信号不足与误差。

为提高定位精度，采用扩展卡尔曼滤波器（EKF）将光流传感器速度信息、超声波传感器高度信息与GPS传感器提供的位置信息融合处理。EKF作为状态估计方法，基于系统动态模型与测量数据实现对目标状态的最优估计，减小定位误差与不确定性。多传感器数据融合产生更精准稳定的位置信息，提高无人机在复杂环境下的定位准确性与可靠性。

该算法广泛应用于森林监测等领域。光流传感器与EKF组合使无人机在密集森林环境中实现精准飞行与位置控制，避免GPS信号阻塞导致的偏差与飞行器损坏风险。多传感器数据融合算法可应用于智能导航系统、环境监测与搜索救援任务，为无人机多样化应用提供技术支持与保障。

二、多传感器融合自动避障系统

多传感器融合自动避障系统在无人机技术中关键，针对飞行中可能遇到的各种障碍物与复杂环境，设计可靠避障系统至关重要。本文介绍的系统旨在提高无人机飞行安全性与稳定性，增强其在森林监测等任务中的应用价值。

系统采用超声波传感器与激光雷达传感器作为主要环境感知装置。超声波传感器测量周围环境距离，信息处理简单快速，适用于近距离避障。激光雷达传感器通过激光脉冲反射实现精确距离测量，具备高性能与实时性，适用于中远距离避障。同时使用两种传感器实现全面环境感知，提高避障系统覆盖范围与探测精度。

系统利用卡尔曼滤波法对传感器原始数据融合处理，根据系统动态模型与传感器测量数据实现对目标状态最优估计，减小测量误差与不确定性。通过融合超声波传感器与激光雷达传感器距离数据与飞行器运动状态信息，利用卡尔曼滤波法实现对环境障碍物准确探测与位置估计，使避障系统可靠预测并规避碰撞风险。

系统与紧急避障模块与无人机动力装置相连，实现无人机遇障碍物时自动避障动作。紧急避障模块快速响应避障指令，通过控制无人机航向、高度或速度，使其及时安全避开障碍物。无人机动力装置保证飞行连贯性与稳定性。

三、电子地图实时显示位置信息

电子地图实时显示位置信息是现代无人机技术重要应用，尤其在森林监测等领域广泛应用。本文详细介绍方案设计原理、技术实现与在无人机监测任务中的实际效果。

选择百度地图API作为基础平台，具稳定可靠易用特点，满足实时监控需求。结合北斗定位系统提供定位信息，将无人机实时位置准确标注在电子地图上，地面操作人员可直接查看无人机位置与飞行状态，实现实时监控与迅速响应。

采用JavaScript等技术编写程序代码，实现北斗定位信息与百度地图API无缝结合。通过解析处理北斗定位信息，将数据转换成适合电子地图显示格式，并实时更新无人机位置标记，保证位置信息准确性与实时更新，地面操作人员随时了解飞行轨迹与位置变化。

考虑电子地图交互性与可视化效果，优化地图界面与用户界面设置，地面操作人员通过简单操作实现对无人机位置信息放大缩小拖动等操作，直观了解飞行情况。设置报警机制，无人机接近预设区域边界或出现异常时发出警报提示操作人员采取措施，保障飞行任务顺利安全进行。