如何進行無人機定位功能設計與測試？
無人機控制就是對無人機各個狀態的控制（文章「城堡里學無人機：狀態視角深入無人機硬體與演算法」）。「城堡里學無人機：如何處理GPS數據獲取無人機狀態信息？」則完整演示了從GPS數據到無人機外環狀態信息的轉換過程。是時候和MR.城堡一起感受一下在實際無人機系統設計中跟隨功能是如何實現的。
MR.城堡首先需要選擇一款無人機為大家進行實際系統演示，這款產品的硬體架構與演算法體系都需簡潔實用，具備優秀的跟隨性能，操作系統直接、透明。
最終選擇了之前在CES Asia上就很看好的Skye Orbit無人機。在這裡也要感謝斯凱智能，雖然正在Kickstarter出貨的緊張階段，依然非常熱情地提供了樣機、場地，斯凱的工程師高效地配合完成了整個實驗。MR.城堡不做廣告，有興趣的同學可以自己登陸Kickstarter了解。
如何設計無人機系統實現跟隨功能？
首先需要選擇被控狀態。咦？無人機的被控狀態不就是內外環狀態么，為什麼還要進行選擇呢？這體現了無人機系統設計的靈活之處。跟隨功能屬於相對位置導航，可以選擇控制無人機的絕對位置；也可以選擇控制無人機與跟蹤目標之間的相對位置，意味著可以將兩者間的距離當做擴展狀態進行控制；甚至可以通過絕對位置信息與相對位置信息進行數據融合，而融合的方法也是多種多樣。
大家可別小看這選擇上的差異：條條大路通羅馬，條條大路不相同。不同的狀態選擇，體現了對於跟隨運動的不同理解，與之對應的硬體設計，演算法架構也可以各不相同。
直接從無人機產品進行觀察最為直觀，與MR.城堡一起來看看Skye Orbit在硬體設計和演算法架構上如何實現跟隨功能:
Skye Orbit無人機系統包含一個臂環Tracker，內置GPS。可以看出，Orbit應該是實時獲取跟蹤目標的六個外環狀態：位置[x,y,z]；速度[u,v,w]。
在APP中可以設置跟隨距離，因此在不同的設置中，無人機與目標的期望相對距離是固定值。Orbit可以通過跟隨目標的狀態信息，以及期望的相對距離計算得到無人機的期望位置狀態，並與當下狀態進行比較，根據演算法得出修正量。這樣的演算法架構可以避免將相對距離看做系統狀態所需要的額外數據轉換過程。
如此一來不就已經實現了跟隨功能么？然而無人機不是一個被信號「牽線」的電子氣球。位置跟隨僅僅是跟隨功能的一部分，還需要在位置跟隨的前提下為用戶採集滿意的圖像、影像數據。從此出發才能算作一個完整的機器人系統，而不只是一個擁有某些功能的高級玩具。
此時整個系統的被控對象不單單是無人機，也包括雲台。Orbit需要在實現位置控制和速度控制的同時，進行雲台姿態控制，這時的雲台控制也不止是實現相機的姿態穩定，還要對跟蹤對象進行識別和運動軌跡計算、估計，並進行實時信息反饋等。
這就意味著要在之前的演算法架構中多設計一層：通過攝像頭採集的實時圖像進行計算機視覺分析，實現在跟蹤的過程中，保證所跟隨的物體始終在鏡頭的視角範圍之內。這會使控制器的設計變得更加靈活：兩個控制器可以相互獨立，也可以相互關聯，不同的關聯方式又可以產生不同的控制器架構。
既然有這麼多的實現邏輯、演算法架構、硬體設計，如何從中挑選出合適的方案呢？
2.Orbit跟隨功能測試
有很多理論的分析方法，評價指標可以用在無人機系統設計中。但MR.城堡今天更想跟大家分享實機測試過程。理論固然重要，但進行實機測試不單是成熟產品的必經階段，也同樣有助於增強我們對無人機系統的直觀理解。
2.1能跟得上么？
對於跟蹤拍攝而言，跟蹤目標走路是一回事，跑起來是另一回事，變向、折返情況就更不一樣了。
MR.城堡特別為Orbit設計了「暴力」的實驗過程：快跑+折返+橫向變向，由跟蹤對象進行兩次折返跑，兩次左轉跑步變向，而Orbit需在無操控情況下進行自動跟蹤。
在面對在折返跑運動時，無人機設計者需要面對速度向量的方向反轉，加速度大幅值變化，以及無人機的快速響應等需求。由於無人機之前的跟隨運動方向與之後完全不同，設計者需保證無人機能夠進行比較大幅度的姿態調整。同時，無人機要通過圖像演算法保證對跟蹤目標的有效數據採集，不能被旁邊的花花草草吸引走。
Orbit整個跟蹤過程非常流暢，一鏡到底，且無人機與跟隨目標之間的距離一直得到有效保持。當跟蹤對象進行折返時，Orbit能夠快速進行大幅度的姿態調整。實現了優秀的跟隨後，跟拍的影像效果如何呢？
從上面兩幅圖可以看出，剛開始Orbit在被跟蹤目標向前快速起步時，努力保證將目標控制在影像中心，但由於目標起跑時加速度很大，實現起來頗有難度。當對象反向折返後，Orbit能夠調整姿態快速後退，並保持目標在影像中心位置。
跟蹤目標在橫向變向過程中，設計者要能使無人機適應更大範圍的速度向量與加速度變化，對控制器的響應速度及超調量之間的平衡有很高要求。
Orbit對橫向變向的跟蹤能力出乎意料的好，在實際測試中，對象橫向運動後會回到縱向跑步軌跡中，Orbit在這個過程中機身沒有因為突然的變向發生快速大幅值姿態抖動，姿態變化銜接流暢，不知道是不是有對目標加速度的預測演算法呢？有機會要向他們的CTO請教一二。
橫向跟隨過程中圖像採集，目標時刻處於鏡頭中心，這也能體現Orbit在最初目標加速起步後進行了快速跟蹤，並成功地將對象調整到了鏡頭中心。
MR.城堡特意讓跟蹤目標變向跑到離花壇很近的位置，而Orbit並沒有「不守規矩」地被野花吸引走。
2.2風大還能行么？
運動愛好者可不追求雲淡風輕，當外部環境惡化的時候，無人機系統能否保證跟蹤性能？換句話說，跟蹤過程中的抗擾性是否過硬？MR.城堡沒有呼風喚雨之能，只好將「風速」轉化為「高度」進行測試。
跟隨功能本身的特點限制了無人機的有效飛行高度。不像航拍，除了Hulk估計誰也不會讓自己的無人機在10m開外跟隨。因此MR.城堡只能將高度比之前提升一倍，運動模式與之前相同，通過「極端」的運動模式保證擾動測試的有效性。
從圖中看出，在高度提升後，Orbit甚至更容易使跟蹤目標保持在鏡頭中心位置。在低空飛行中遇到大風，變風情況是無人機系統設計者必須思考的內容。優化控制器整體結構還是優化某些控制參數？哪一種更有效率？哪一種有更強的抗擾性？MR.城堡會在以後的文章中詳細展開。
2.3電量不足怎麼辦？
無人機電量是在不斷發生變化的，雖然可以通過硬體盡量保證電流的穩定，但飛過無人機的朋友一定有很深的感觸，電池電量不同，無人機的「力道」完全不一樣的。當電量低到一定程度時，操控都有難度，更莫提穩定地實現某種功能。MR.城堡特別選擇在低電量情況下測試Orbit跟隨性能：在低電量下（35%以下電量），跟蹤大幅度快速運動。
成熟的無人機設計必須考慮電量不足等極端情況。電池電量的下降幅度並不是隨時間線性變化的，從90%降到70%的速度與40%到20%並不相同，在操作者被跟隨的時候，往往很難意識到電池電量的情況。而當電量不足時，無人機執行器的動態已經發生了變化，在這種情況下控制器的設計需要考慮無人機本身動態模型發生變化的情況，即增強控制器的魯棒性能。
Orbit在電量不足的情況下（35%以下電量）依然能夠實現對目標的有效跟隨，而影像數據採集也沒有受到明顯影響。在在功能設定上，Orbit特別針對跟隨功能設計了相應的安全模式。
這些極端情況能夠考察出設計者解決問題的實際能力，除了從控制器演算法設計角度來解決問題，也可以從無人機功能角度來處理，比如Orbit特別針對跟隨功能設計的低電保護，這需要產品經理對無人機系統及相關功
能有深入的思考，才能滿足用戶對功能體驗的苛刻要求。這也體現了無人機產品設計過程中的靈活性，有時我們需要跳出某個具體（演算法工程師，硬體工程師，飛行器設計工程師等）的思維，才能從系統整體角度設計更有效率的解決方案。
真正設計一款無人機產品需要融合設計環節和測試環節，在設計中時刻考慮實際的飛行情況，在測試中不斷思索設計的完善方法。同樣的功能目標卻能通過各樣的設計方法實現，無人機系統設計就如同藝術創作，優秀的無人機產品通過背後所蘊含的理念，邏輯，演算法，設計而成為一件不可多得的藝術佳品。
圖片來自互聯網、測試過程、相關論文
[1]Backstepping Approach for Controlling a Quadrotor Using Lagrange Form Dynamics. Abhijit Das, Frank Lewis, Kamesh Subbarao
[2]Dynamic inversion with zero-dynamics stabilisation for quadrotor control.A.Das, K.Subbarao, F.Lewis
城堡無人機工作室公眾號：CastleUAVStudio
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