辅助无人机精准挂落输电线的双目视觉测距系统研究
发布时间：2021-11-17 13:30
针对传统双目视觉算法由于算法复杂度大导致的硬件资源占用率高或因算法匹配性不足导致的测距精度较低的问题,以天空背景的辅助无人机挂落输电线为应用场景,通过引入基于灰度阈值变换的图像预处理算法和改进的自适应权重双目立体匹配算法,并进一步设计其硬件构架方案,本文提出了一种可以满足在低成本、高匹配精准性和实时性三者中取得良好平衡的双目视觉测距技术。基于该技术的双目视觉测距系统不仅测距精度较高、实时性好,而且硬件加速后资源占用率减少。为了验证其有效性,在Spartan 6 FPGA上实现了基于这些改进算法硬件加速的双目视觉系统。经过对比实验表明,该系统相比于基于未改进算法实现的系统不仅提高了测距精度,能输出30Hz的实时距离信息,而且减少了资源占用率,尤其是Block RAM占用率减少了19%。
【文章来源】：2018中国自动化大会(CAC2018)论文集中国自动化学会会议论文集
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
硬件实物图
39表2双目摄像头的外参数旋转矢量(om)平移向量(T)om=[0.0060.004-0.004]T=[-39.80.820.44]图9户外实验场景图9为户外实验场景，无人机在落线过程中，由远至近慢慢接近电力输电线，当挂载落线装置的无人机与输电线的距离小于3m时，当无人机在高空飞行时如果没有准确距离信息的反馈，很容易因操作不当，无人机与输电线强烈碰撞而出现造成炸机事故。在实际应用时，双目视觉系统需要在3m范围内输出精度较高的距离信息。记A、B分别为运行改进的自适应权重双目匹配算法和未改进匹配算法的系统。本文对A、B两个系统进行3m范围内的测量精度进行对比。为了确保本次实验的安全性，需要将无人机处于输电线正对位置时的测距信息通过无线模块将发送给地面观测站，既用于地面记录员记录数据，也方便操控手掌握无人机相对输电线的位置。在无人机飞行过程中需要将其缓慢推进到事先划定的位置，并在这个位置稳定悬停，然后选取稳定的测距数据作为双目测距系统在该位置的输出数据。经过对A，B系统进行上述对比实验，记录了多组测量数据，取平均值后得到了每个已知距离的测量数据。图10给出了这组测量距离和真实距离的对比，可以直观的发现系统A的测量结果更加吻合真实距离的走线趋势。结合表2的数据分析，可以粗略地将实验的测量距离分为3段，分别为20cm-100cm、100cm-200cm、200cm-300cm。A与B在20cm-100cm上测距精度基本相等，相对误差均小于10%，而在100cm-200cm上A的测量精度明显好于B，A的相对误差仍低于10%，而B则大于10%，在200cm-300cm上A的相对误差接近于10%，B的相对误差超过15%，误差较大。所以，A系统的整体测量精度优于B系统，从而验证了改进算法在提高匹配精度上的有效性。图10测量距离和真实距离表2A和
目匹配算法和未改进匹配算法的系统。本文对A、B两个系统进行3m范围内的测量精度进行对比。为了确保本次实验的安全性，需要将无人机处于输电线正对位置时的测距信息通过无线模块将发送给地面观测站，既用于地面记录员记录数据，也方便操控手掌握无人机相对输电线的位置。在无人机飞行过程中需要将其缓慢推进到事先划定的位置，并在这个位置稳定悬停，然后选取稳定的测距数据作为双目测距系统在该位置的输出数据。经过对A，B系统进行上述对比实验，记录了多组测量数据，取平均值后得到了每个已知距离的测量数据。图10给出了这组测量距离和真实距离的对比，可以直观的发现系统A的测量结果更加吻合真实距离的走线趋势。结合表2的数据分析，可以粗略地将实验的测量距离分为3段，分别为20cm-100cm、100cm-200cm、200cm-300cm。A与B在20cm-100cm上测距精度基本相等，相对误差均小于10%，而在100cm-200cm上A的测量精度明显好于B，A的相对误差仍低于10%，而B则大于10%，在200cm-300cm上A的相对误差接近于10%，B的相对误差超过15%，误差较大。所以，A系统的整体测量精度优于B系统，从而验证了改进算法在提高匹配精度上的有效性。图10测量距离和真实距离表2A和B的测量数据对比实际距离/cmA测量距离/cmA相对误差/%B测量距离/cmB相对误差/%2021.26.021.57.53031.65.332.48.04042.56.343.48.55053.26.454.89.66062.74.565.89.77074.26.076.69.48084.35.487.99.99096.77.498.59.4100106.36.3110.610.6120126.45.3137.414.5140146.74.8161.315.2160168.45.3184.615.4180189.35.2209.116.2200213.46.7226.413.2230249.68.5269.617.2260285.19.7302.516.3290310.87.2343.418.4以上误差的产生原
本文编号：3501014
【文章来源】：2018中国自动化大会(CAC2018)论文集中国自动化学会会议论文集
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
硬件实物图
39表2双目摄像头的外参数旋转矢量(om)平移向量(T)om=[0.0060.004-0.004]T=[-39.80.820.44]图9户外实验场景图9为户外实验场景，无人机在落线过程中，由远至近慢慢接近电力输电线，当挂载落线装置的无人机与输电线的距离小于3m时，当无人机在高空飞行时如果没有准确距离信息的反馈，很容易因操作不当，无人机与输电线强烈碰撞而出现造成炸机事故。在实际应用时，双目视觉系统需要在3m范围内输出精度较高的距离信息。记A、B分别为运行改进的自适应权重双目匹配算法和未改进匹配算法的系统。本文对A、B两个系统进行3m范围内的测量精度进行对比。为了确保本次实验的安全性，需要将无人机处于输电线正对位置时的测距信息通过无线模块将发送给地面观测站，既用于地面记录员记录数据，也方便操控手掌握无人机相对输电线的位置。在无人机飞行过程中需要将其缓慢推进到事先划定的位置，并在这个位置稳定悬停，然后选取稳定的测距数据作为双目测距系统在该位置的输出数据。经过对A，B系统进行上述对比实验，记录了多组测量数据，取平均值后得到了每个已知距离的测量数据。图10给出了这组测量距离和真实距离的对比，可以直观的发现系统A的测量结果更加吻合真实距离的走线趋势。结合表2的数据分析，可以粗略地将实验的测量距离分为3段，分别为20cm-100cm、100cm-200cm、200cm-300cm。A与B在20cm-100cm上测距精度基本相等，相对误差均小于10%，而在100cm-200cm上A的测量精度明显好于B，A的相对误差仍低于10%，而B则大于10%，在200cm-300cm上A的相对误差接近于10%，B的相对误差超过15%，误差较大。所以，A系统的整体测量精度优于B系统，从而验证了改进算法在提高匹配精度上的有效性。图10测量距离和真实距离表2A和
目匹配算法和未改进匹配算法的系统。本文对A、B两个系统进行3m范围内的测量精度进行对比。为了确保本次实验的安全性，需要将无人机处于输电线正对位置时的测距信息通过无线模块将发送给地面观测站，既用于地面记录员记录数据，也方便操控手掌握无人机相对输电线的位置。在无人机飞行过程中需要将其缓慢推进到事先划定的位置，并在这个位置稳定悬停，然后选取稳定的测距数据作为双目测距系统在该位置的输出数据。经过对A，B系统进行上述对比实验，记录了多组测量数据，取平均值后得到了每个已知距离的测量数据。图10给出了这组测量距离和真实距离的对比，可以直观的发现系统A的测量结果更加吻合真实距离的走线趋势。结合表2的数据分析，可以粗略地将实验的测量距离分为3段，分别为20cm-100cm、100cm-200cm、200cm-300cm。A与B在20cm-100cm上测距精度基本相等，相对误差均小于10%，而在100cm-200cm上A的测量精度明显好于B，A的相对误差仍低于10%，而B则大于10%，在200cm-300cm上A的相对误差接近于10%，B的相对误差超过15%，误差较大。所以，A系统的整体测量精度优于B系统，从而验证了改进算法在提高匹配精度上的有效性。图10测量距离和真实距离表2A和B的测量数据对比实际距离/cmA测量距离/cmA相对误差/%B测量距离/cmB相对误差/%2021.26.021.57.53031.65.332.48.04042.56.343.48.55053.26.454.89.66062.74.565.89.77074.26.076.69.48084.35.487.99.99096.77.498.59.4100106.36.3110.610.6120126.45.3137.414.5140146.74.8161.315.2160168.45.3184.615.4180189.35.2209.116.2200213.46.7226.413.2230249.68.5269.617.2260285.19.7302.516.3290310.87.2343.418.4以上误差的产生原
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