双目与IMU融合的无人机定位技术研究及系统设计

发布时间：2020-03-23 20:55

【摘要】：随着无人机技术的快速发展,无人机应用从主要面向军事领域,到如今逐渐多元化,广泛应用于航拍、巡检、无人机物流等多个专业领域。相信在不久的将来,无人机必将在人们日常生活中扮演越来越重要的角色。对于无人机而言,自主定位一直是无人机的一项核心能力,是无人机实现避障导航,路径规划的前提与基础。针对无人机在无GPS或GPS信号较弱的情况,本文利用双目相机与惯性测量单元(IMU)进行数据融合,为无人机提供准确的位置,姿态和速度信息,完成了一套双目与IMU融合的无人机自主定位系统的搭建与算法优化。本文主要工作与成果如下:(1)阐述了双目标定、基于Allan方差的IMU固有参数标定及相机与IMU外参标定的基本原理。设计了一种双目相机标定误差及相机与IMU外参标定误差的评价指标。通过标定实验,得到了双目相机与IMU的内外参数并对标定结果进行了误差校验。(2)介绍了基于光流跟踪的双目视觉定位的基本流程。研究了图像角点检测、光流跟踪、误匹配点去除、相机运动估计的基本原理。完成了均匀化FAST角点的算法设计。利用IMU信息,改进了光流跟踪算法与帧间误匹配点去除算法,实验表明本文改进算法提高了计算效率。(3)设计了一套基于非线性优化的双目视觉与IMU融合定位算法。并在Euroc数据集上,和目前主流的开源双目视觉与IMU融合定位算法OKVIS进行了对比测试。实验结果显示:综合定位精度与计算负载两个方面,本文设计算法表现最佳。(4)搭建了基于双目与IMU融合的无人机自主定位系统。在实际场景中,开展了实验验证研究。实验表明,本文设计算法定位误差约为1.6%,基本满足无GPS信号情况下的无人机定位需求。
【图文】：

图１．１无人机应用逡逑１逡逑

示意图,径向畸变,枕形失真,桶形失真

系之间的旋转与平移。逡逑径向畸变由于镜头加工误差产生，径向畸变主要包含桶形失真和枕形失真，逡逑如图２．２所示。桶形失真随着离光轴的距离增加而减小，而枕形失真随着离光轴逡逑的距离增加而增大。无论是桶形失真还是枕形失真，穿过图像中心和光轴有交点逡逑的直线始终保持形状不变。对于普通针孔相机模型，径向畸变参数通常用逡逑表不。逡逑—广十邋［ｒ——■逦—邋－ｒ邋１邋ｉ＇ｉ－一逡逑｜ｈ—＾逦ｈｔｉｚｚｚｚｒ逡逑：．ｉ邋ｉ邋１邋１邋ｉ邋１邋ｊ邋一－Ｌｔ４邋＂４逦ｉ逦逡逑ｉｉ：常阳像逦Ｍ形火ｒｔ逦枕形火Ａ：逡逑图２．２径向畸变的两种类型逡逑切向畸变主要由于相机的组装过程中，透镜和成像面不是严格平行产生的，，逡逑如图２．３所示。切向畸变参数通常用ｐ１，ｐ２表示。逡逑ｋ逦：逡逑：逦Ｉ逡逑垂直楩Ｘ逦１逦＾＼逡逑—逦……—ｒ邋—逡逑？￥面逦；逦！逡逑图２．３切向畸变来源示意图逡逑假设去畸变前的像素坐标：（％邋Ｖ），去畸变后的像素坐标为逡逑（＾ｄｉｓｔｏｒｔｅｄ，邋＾ｄｉｓｔｏｒｔｅｄ），
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：V279;V249

【参考文献】