捷克技術大學的多機器人系統(tǒng)（MRS：Multi-robot Systems）小組于2018年11月發(fā)布了一種基于紫外標記的新型視覺相互定位方案。
無人機集群內(nèi)相互定位的典型挑戰(zhàn)是：如何提供一種低成本、不依賴于基礎設施的解決方案，以適用于室內(nèi)外環(huán)境以及合理的距離范圍。當前的解決方案提供精確的集群內(nèi)相互定位信息，主要依靠紅外線閃爍標記、地面攝像機、室外全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)等。但也有其缺點：需要預先安裝基礎設施，并且只能在已知、整潔的環(huán)境中使用。此外，由于這些方案成本高昂，并且依賴集群成員之間的密集無線電通信，容易受到無線通信頻段限制和相互干擾，難以擴大集群規(guī)模。
可見光波段的視覺檢測方法可以解決上述問題。如果設定為室內(nèi)環(huán)境，可以使用顏色標記。顏色標記在受控的照明條件下易于區(qū)分，但無法在復雜照明條件下或者色彩豐富的室外條件下使用。其缺點在于需要大量的標記，并且計算復雜，對照明條件敏感。
城市背景下，遠處陰影里的無人機，在可見光譜譜段幾乎不可見，但在紫外光譜中明顯。
MRS小組的解決方案是：在原研究基礎上，創(chuàng)新性地采用了紫外譜段的圖像，進行視覺相對定位。
與可見光譜段相比，太陽和大多數(shù)人工光源在近紫外譜段的輻射量都比較少。該方案使用紫外標記和裝有紫外帶通濾光片的標準相機，可以在復雜環(huán)境中快速檢測標記物。為了檢測方向或身份（ID）信息，MRS小組以閃爍模式標記個體ID信息，使用新型的3D“時間-位置”霍夫變換進行檢索。該算法也是首次使用霍夫變換對目標進行實時跟蹤。
紫外敏感相機的圖像
室外實驗結果顯示出這種算法的優(yōu)異檢測可靠性：在包括天空、樹木和建筑物在內(nèi)的多種背景中，閃爍信號都能被解碼。理論上可以預測，該解決方案將在機器人集群和多機器人系統(tǒng)中得到廣泛應用。
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