Offboard方案设计
- VINS系统测试
在前期对VINS系统进行研究基础上，对VINS系统进行了如下的分析。
- VINS数据集测试
数据集的 IMU（ADIS16448）包括加速度和角速度，频率为200HZ，数据集的图像序列是采用一个全局卷帘相机（Aptina MT9V034 global shutter），拍摄图片的比例为 752*480，，频率为 20fps。
（1）运行数据集的结果分析
运行euroc.launch文件后，VINS系统等待图片序列和IMU数据，当同时订阅到两者的话题时，系统开始执行。数据集的执行效果图如图1-1所示。在系统执行的过程中，可以计算出当前位姿下的点云数据（图中的白色点）。RVIZ模块通过订阅/vins_estimator/point话题显示当前位姿下的白色点云，也可通过订阅/vins_estimator/history_cloud话题显示整个运行过程中的历史点云数据。
图1-1 VINS系统的数据集测试
通过在执行rostopic list命令，查看在VINS系统运行时的话题，显示结果如下图1-2所示。其中包括里程计信息（/vins_estimator/odometry）和相机位姿信息（/vins_estimator/camera_pose）的话题节点。其中相机位姿节点的信息包括位姿信息（包括位姿和方向以及协方差矩阵信息，位姿为当前的坐标点，方向利用四元数表示）和Twist信息（控制机器人运动的消息格式，包括线速度和角速度），里程计节点信息是机体坐标系的信息，与相机位姿节点的信息格式一致，但两者存在坐标转化关系。查看点云数据的话题内容，输出的是一些三维点云数据的坐标。
图1-2 VINS系统运行时的话题显示
（2）VINS运行数据集原理
Euroc数据集中的主要内容如下图1-3所示。运行Rosbag play命令将数据集中的数据播放出来，同时抛出四个话题（/cam0/image_raw、/cam1/iamge_raw、/imu0、/leica/position）。VINS系统通过订阅/cma0/image_raw话题和/imu0话题的数据，进行当前位置和点云数据的计算。同样，可视化界面使用RVIZ模块也是通过订阅这些话题，达到可视化效果的。
- VINS实际测试
（1）手机的相机和IMU组合进行测试
通过将手机与PC机连接至同一网络，通过调用手机的相机接口（像素为4000*2250）和惯性单元接口，读取图像序列和IMU数据，运行结果如下图1-3所示，通过对手机的移动从而获取IMU数据和相机的图像序列数据。
图1-3 手机的图像序列数据和IMU数据显示
通过手机传送的IMU数据和图像序列对VINS系统进行测试，可视化模块RVIZ可以实时显示手机传送的图像序列，但一直报错，提示IMU数据无序。如下图1-4所示
图1-4 手机传感器测试VINS系统结果图
（2）普通相机和N3飞控组合测试
香港科技大学的实现方案是基于一个鱼眼相机（像素为752*480）和大疆的A3飞控的IMU作为传感器实现的。基于以上研究，利用一个普通相机（像素为640*480）和大疆N3飞控的IMU数据对VINS系统进行了测试。
在测试之前需利用标准的相机校准方式准确的校准相机参数，之前没有对相机进行校准就开始测试，结果测试实验很容易造成飞飘，获取数据不准。此外，进行测试时，必须保证很好的初始化（初始化时摆动幅度不宜太大）。
测试的方案完全基于ROS的分布式理论。大疆N3的基于ROS开源的SDK运行节点后，利用rostopic list查看开源SDK发布的话题，如下图1-5所示。测试时，使用N3通过/dji_sdk/imu节点发布的imu数据和usb相机节点的图像序列数据进行VINS系统测试，表现出较好的结果。
图1-5 N3飞控发布的话题图
- Offboard实际设计方案
- 机载部分
机载部分利用树莓派 3B +作为机载处理模块， 完成以下功能。
（1）利用大疆基于ROS 开源的 SDK 订阅地面站 VSLAM 处理后的点云地图数据和位姿数据；
（2）对超声波模块数据、 气压计模块数据、 订阅 VSLAM 数据等进行处理；
（3）利用ROS的导航包通过订阅VSLAM算法的点云数据，实现自主导航部分。
- 地面站部分
（1）完成 VSLAM 算法的运行， 将处理后的点云地图数据和相机位姿以话题的形式发出， 供机载的树莓派平台进行调用；
（2）利用 ROS 的 Rviz 模块通过对机载的树莓派进行远程监控。
- 数据链路部分
通过将地面站（一台PC机）与机载的树莓派连接到同一网络，完成主机和从机的设置，通过ROS的分布式管理方式利用RVIZ模块对机载进行远程监控。
整体的offboard方案设计图如图2-1所示。
图2-1 offboard方案设计