异构多核嵌入式平台下飞行器寻径系统设计与实现

发布时间：2020-06-14 03:26

【摘要】：在无人机避障领域,由于传统的嵌入式设备以及避障算法的各种弊端,并不适合进行各种智能的寻径方式。于是计算机视觉便与无人机进行融合,发挥了不可替代的作用。另一方面,由于计算机视觉的计算量庞大,要求嵌入式计算单元有足够的处理性能。在这方面,FPGA,GPU,DSP计算平台有其优劣势。本文权衡之下,选择ARM+GPU平台作为实时计算平台,设计并实现了四轴飞行器寻径系统。本文的主要工作如下:1.将双目立体视觉算法移植到ARM+GPU的异构处理平台中,使用NEON与CUDA优化算法,使其能够实时地处理双目摄像头采集的双目图像,生成三维点云图。2.设计障碍物提取算法,高效地从第一步中生成的三维点云图中提取障碍物信息,并将其转换为路径规划算法能够处理的数据格式。3.实现并优化动态窗口法,利用第二步生成的障碍物信息,计算飞行器的飞行路径,并生成控制命令,控制飞行器的飞行。4.利用飞行器提供的SDK,选择适合于本文环境的控制接口与控制方式,接收第三步产生的飞控命令,实时地控制飞行器的飞行。5.设计合理的系统框架,将1-4步中的算法集成到框架中,并使得整体框架高度模块化,每一步都可独立升级,方便更新。6.将搭建的整个寻径系统在真实环境进行各种测试。保证系统的正确性与鲁棒性。7.飞行器航行过程中拍摄的双目图像,通过网络传输到在PC端,在PC端使用开源SLAM算法,对飞行环境进行实时的三维重建。实现后的本系统能够实时(每秒20帧)重建飞行环境中的三维地图,并能够在未知环境中实时躲避飞行路径上的障碍物,安全到达飞行目的地。同时在飞行过程中还能够实现与地面站的通信,将图像发往地面站,使用地面站的高速计算设备进行三维重建,并应用于自动驾驶、灾难探察、测绘等领域。 【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：V279;V249;TP391.41

【参考文献】

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本文编号：2712197