無人機光流定點

光流是測速算法，并不是直接定位的。簡單理解，光流就是通過檢測圖像中光點和暗點的移動，來判斷圖像中像素點相對于飛行器的移動速度。如果地面是靜止的，自然就可以得到飛行器相對于地面的移動速度啦。所謂光流定位，其實是利用光流測速再積分定位而已啦。
無人機做光流定點算法需要注意一下幾點：
1、飛機在不同高度光流傳感器所能測到的像素點是不一樣的，無人機距離地面低的時候對距離的感知比距離地面高的時候要強，所以一般無人機光流定點都會跟一個測距傳感器一起使用。
2、無人機發生傾斜的時候光流傳感器也會有位移變化輸出
3、光流傳感器安裝若不在無人機的中心位置則無人機發生傾斜時光流感知的位移是會有不一樣的，這個也需要做一定的補償。
下面我們根據程序代碼進行光流數據的處理：

opFlow.pixSum[X] += pixelDx;
opFlow.pixSum[Y] += pixelDy;

光流相當于速度信息，對其積分得到位移信息。

float coeff = RESOLUTION * height;//采樣無人機距離地面的高度
  float tanRoll = tanf(state->attitude.roll * DEG2RAD);
  float tanPitch = tanf(state->attitude.pitch * DEG2RAD);
  //記錄無人機進行俯仰橫滾的偏移量，后面用作偏移量補償
  opFlow.pixComp[X] = 480.f * tanPitch; 
  opFlow.pixComp[Y] = 480.f * tanRoll;
  //俯仰橫滾的偏移量補償
  opFlow.pixValid[X] = (opFlow.pixSum[X] + opFlow.pixComp[X]); 
  opFlow.pixValid[Y] = (opFlow.pixSum[Y] + opFlow.pixComp[Y]);  
  
  if(height < 0.05f)
  {
   coeff = 0.0f;
  }
  opFlow.deltaPos[X] = coeff * (opFlow.pixValid[X] - opFlow.pixValidLast[X]); 
  opFlow.deltaPos[Y] = coeff * (opFlow.pixValid[Y] - opFlow.pixValidLast[Y]); 
  //不同高度轉化其像素點使無人機真正的位移在不同高度近似相等
  opFlow.pixValidLast[X] = opFlow.pixValid[X]; 
  opFlow.pixValidLast[Y] = opFlow.pixValid[Y];
  opFlow.deltaVel[X] = opFlow.deltaPos[X] / dt;
  opFlow.deltaVel[Y] = opFlow.deltaPos[Y] / dt;
  //計算無人機的速度

以上是對光流數據進行的處理，得到的速度值，位移值就可以進行下一步的融合運算了，一般來說，不同質量的光流傳感器實際上很難做到真正的像素點跟實際位移的一一對應的，多少會有誤差
比如不同環境的誤差：光流傳感器在紋理清晰的地面進行識別跟光滑的地面進行識別是由很大的差距的，這個要跟實際情況去調整參數。
融合部分跟我前面的博客原理是一樣的，可以參考一下https://blog.csdn.net/u014694105/article/details/98983930。另附一張自己的光流定點照片，定點效果還可以，沒辦法附上視頻請見諒。
生活照有點亂