天眼机器人设计
设计概述 /Design Introduction
1.1 设计目的
新的无人机应用模式，现场自动化、巡飞智能化、视频 AI 处理、边缘计算等技术将在警用安防领域发挥重要作用，推动无人机在警用安防领域的落地应用。面向安防的无人机巡飞系统，要求无人机自动作业，实现无人化、智能化巡逻监控，贴近*系统 实际需求，在提升警务工作实效性同时保障警务人员人身安全。无人机的智能识别模块，需要自主识别巡检目标、调整飞行姿态、调节云台进行抓拍。
1.2 应用范围
以安防监控场景为例，可将本系统部署于室内或室外，无人机可对区域内的行人进行身份识别，可巡检目标区域，完成二维码提取，车辆牌号抓取识别等任务。
系统组成及功能说明
2.1 系统介绍
本系统由飞行控制子系统、图像处理子系统、图像传输子系统、室内定位子系统、云台控制子系统和地面站共同组成。
图像处理，图像传输，室内定位，云台控制子系统是基于 pynq-z2 开发板。
飞行控制子系统是基于 TI C2000 DSP 芯片。
地面站部署在 Linux 和 Windows 平台，基于 Qt 框架编写。
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2.2 各模块介绍
2.2.1 飞行控制系统
在 TI 公司生产的 TMS320F28379D 高性能双核架构 DSP 芯片上部署飞控算法，实现姿态解算、自稳控制、光流悬停、自主定高，同时接受 PYNQ 视觉系统的识别数据，根据不同的识别结果做出相应的动作和光警报。
2.2.2 图像处理系统
图像处理通路包括 USB 摄像头，arm 核的 Opencv 图像处理，PL 端的 BNN 加速，NCS 端的 face-net 网络。
参考 Xilinx 的 FINN，在 pynq 的 pl 端部署二值卷积神经网络（BNN),以此实现了车牌识别功能，和交通标志识别功能。
使用 ncs 加速器，基于 face-net 网络，实现人脸识别功能。
纯 arm 运行 pyzbar 包，以此实现二维码扫描功能。
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2.2.3 图像传输系统
在 pynq 上，连接 rt5572 无线网卡，配置开机自启动，可连接局域网。将采集的图像与识别结果， 进行 jepg 编码，使用 udp 协议，pynq 作为客户端，地面站作为服务器，udp 多线程通信，完成图像传输。支持视频流的路由，可同时将视频流传送到多个地面站。
2.2.4 室内定位系统
（1）基于 uwb 的无人机室内定位
室外定位通常使用 GPS,而室内定位 GPS 信号收不到，于是使用 uwb(超宽带）定位作为替代方案。部署基站后，标签连接无人机，通过串行口，输出当前坐标。定位误差 20cm，范围 50 平方米。
（2）基于激光雷达的区域行人定位
尽管可用摄像头进行行人的识别，但为了能在大区域内定位行人的位置，需要辅助定位手段，这里 使用杉川激光雷达。pynq ps 端串口接收雷达数据，进行点云处理分析，分割出行人位置。
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2.2.5 云台控制系统
自制的 overlay，除了基于 BNN 的视频处理通路外，添加了 PWM 的 ip，从而可以输出 pwm 波控制云 台。可以控制摄像机进行转向抓拍。
2.2.6 地面站
部署在 linux 或 windows 平台，udp 协议作为服务器与 pynq 通信，显示识别结果和飞控信息。
完成情况及性能参数 /Final Design & Performance Parameters。
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本设计共实现功能：
（1）四旋翼飞行器完成室内的定高定点；
（2）图像识别子系统可进行人脸检测识别，车牌检测识别，二维码检测识别，交通标识检测识别，手势识别，帧数稳定于 15 帧；
（3）图像传输子系统可进行实时图传，支持多终端；
（4）云台子系统可控制摄像头旋转角度；
（5）定位系统可提供自身位置，和检测行人位置，并提供避障功能。各模块运作稳定，模块间按功能连接。
总结 /Conclusions
3.1 主要创新点
本套基于 pynq 的警用安防无人机系统_天眼机器人，无需现场操控无人机作业，实现无人化、智能化巡逻监控，贴近*系统实际需求，在提升警务工作实效性同时保障警务人员人身安全。基于 pynq 的核心算法，能自主识别巡检目标、调整飞行姿态、相机拍摄。系统创新了无人机应用模式，现场自动化、巡飞智能化、视频 AI 处理，边缘计算等技术将在警用安防领域发挥重要作用，推动无人机 在警用安防领域的落地应用。
3.2 可扩展之处
（1）安装机载激光雷达，提高环境辨识能力；
（2）研究自动降落充电系统，增加续航能力。