基于视觉导航的旋翼无人机目标跟踪和位姿解算的研究

发布时间：2020-03-23 00:15

【摘要】：随着科技的日益革新,无人机已广泛地应用于军事、民用等各个领域。无人机自主着陆是无人机飞行过程中的重要阶段。由于经典GPS/INS组合导航系统已经无法满足当前复杂的飞行环境要求,很难在各种情况下为无人机自主飞行提供精准的导航信息,故基于视觉的无人机着陆技术成为无人机控制领域的研究热点之一,亦弥补了国内无人机自主着陆于移动平台技术的空缺。本文以四旋翼无人机为实验平台,以机载摄像机所拍摄的序列图像为研究对象,综合运用计算机视觉、数字图像处理、透视投影等技术和方法,对无人机自主着陆阶段中的着陆标志跟踪、特征信息提取、无人机相对位姿参数的估计等问题展开了深入的研究,主要探讨了其基于视觉的目标跟踪与位姿解算问题。在目标跟踪问题上,先设计了“H”形的着陆目标图像,提取SIFT特征信息并匹配,采用RANSAC算法进一步完善匹配结果。结合Camshift跟踪算法和粒子滤波跟踪算法的优点,提出了一种融合目标颜色特征、SIFT特征和纹理特征的粒子滤波跟踪算法,详细描述了其工作流程。首先依据SIFT匹配结果确定跟踪窗口的初始位置和大小,然后以Camshift算法优化粒子的传播,自适应调节跟踪窗口的大小与方向,最后估计跟踪目标的状态。同时还提出了三种特征信息的融合策略,以及针对粒子退化现象引入了粒子重采样技术。实验验证了本文跟踪算法在目标被遮挡和相似颜色干扰的情况下均有效可行。在位姿解算问题上,对机载摄像机采集到的被跟踪区域的图像经过阈值分割、中值滤波、角点检测等图像处理流程后,得到“H”形着陆标志特征点在图像上的映射点,再依据透视投影模型和坐标系相互之间的转换关系建立无人机位姿估计模型,最后采用奇异值分解法解算位姿信息的最优解。实验中,将无人机自身的位姿信息和实验所得位姿信息进行比对,其误差在允许范围内,验证了本文算法的正确性。
【图文】：

en M.Rock等人差 GPS，依据立体三角测量法估计位姿参数实现直升机对目踪及着陆 Tsai、ibbens 等人通过 HU 不变矩和霍夫变换提取图像中的点线特征以更新卡尔曼方程，，融合 IMU 数据获取最佳状态估计能在缺少 GPS 信况下实现自主adimir T等人通过 Hough 变换检测跑道并跟踪，利用灭影线理论实现位姿估计实现固定翼无人主着陆，改进直线方法，增强实ripalli S等人结合视觉和 GPS 构建导航系统可在室外环境下行和着陆

(d) (e) (f)图 1-2 国内无人机视觉导航部分地标Fig. 1-2 Landmarks of visual navigation for domestic UAVs从上述国内外各研究成果来看，计算机视觉技术能够增强无人机对局部小范围环境的信息获取能力，可以作为无人机导航和着陆的一种辅助技术，对提升无人机的自主性能有着重要意义。而且国内多数学者选取的目标均是静态的，很少涉及到动态的着陆点，而在实际生活中，我们经常遇到运动着陆场的降落场景，如自主着舰，空中加油等。因此，研究面向移动着陆平台的无人机视觉导航技术是有着现实意义和实用价值的。1.3 本文章节安排本文的具体章节安排如下：第一章绪论，首要简述了课题研究的背景及意义，介绍了国内外学者对目标
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：V279;V249

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本文编号：2595845