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基于多源信息融合的无人机视觉导航技术

发布时间:2020-07-06 11:39
【摘要】:随着信息技术的发展,无人机已经成为目前研究的热点。无人机能够自主着陆或者通过拦网回收,同时能够自主完成起飞、导航等任务,其中着陆阶段是故障高发阶段。因此本文提出了一种GNSS拒止条件下基于多源数据融合的视觉辅助无人机自主着舰系统。本文主要的研究内容如下:(1)首先概述了在无人机自主着陆领域常用的合作地标的,总结不同类型地标的优缺点。然后从形状、尺寸、颜色以及材质几个方面入手设计了新型着舰目标。最后通过实验对比T形和H形的典型着舰地标以及本文设计的着舰地标的性能差异。(2)针对本文设计的着舰地标提出了不同阶段的视觉处理的方案。对于无人机远距离着舰,本文提出了基于RGB颜色空间的图像预处理方法。对于无人机近距离着舰,本文提出了基于HSV颜色空间的图像预处理方法。然后利用基于Canny算法的边缘检测算法来识别着舰地标,对比了不同特征点检测算法的性能。(3)本文提出了基于金字塔LK光流法的特征点跟踪方法,确保了无人机自主着舰跟踪系统的精确度与鲁棒性,实现着舰地标的稳定并且快速跟踪。(4)文中介绍了视觉导航中几个常用坐标系以及坐标系之间的转换关系。摄像机标定为视觉位姿估计提供摄像机内参,最后采用PnP算法结合摄像机的内参数对无人机的位姿进行了解算。(5)文中针对惯性导航系统的累积误差特性,为INS误差数据的仿真提供理论依据,设计了卡尔曼滤波器模型来实现GNSS拒止条件下基于“视觉+INS+雷达高度计”多源信息融合的无人机局部定位技术,然后设计了INS累积误差间歇式修正方案,提高无人机视觉导航系统的定位精度。本文设计了三维视景仿真演示验证系统,三维视景仿真与真实算法仿真相结合,同步显示无人机着舰三维视景和实时视觉导航位姿估计参数,验证本文提出算法的可行性与有效性。最后对演示验证系统的结果进行了分析,该系统能够实现多通道多视场的动态三维联动视景显示处理,实现三维视景演示和算法仿真验证的统一。最后分析了系统的精度性能,本文的无人机自主着舰系统能够实现无人机的准确着舰。
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:V279;V249.3
【图文】:

无人机,中美,示例,自主着陆


大中型水面舰艇上成为海基航空力量的有效补充。图 1.1 所示为中国和美国的无人机示例。图1.1 中美无人机示例无人机的自主着陆要求在低空低速的情况下,特别是在移动平台上实现自主着陆时,无人机的各种姿态信息必须保持高精度,才有可能着陆在一个规定的位置上。自主着陆就是说只利用机载导航设备对无人机进行定位和导航,这就要求无人机务必能够自主导航,因此,全球导航卫星系统(GNSS)拒止环境下高精度的自主导航是无人机自主着陆的关键技术。惯性导航系统(INS)、全球导航卫星系统、视觉辅助导航以及组合导航等这几种是现在世界上各种常用的导航技术。INS 的优势是不依赖外界信息进行定位,但是误差随时间累积,长期精度不好。GNSS 具有连续精密的导航和定位能力,实时性能较出色

框架结构,辅助导航,视觉,方法


并且能够自主感知和飞行通过未知的室内或室外环境,不需要外部通信或GNSS,无人机的速度可以达到 20 米/秒。图1.2 视觉辅助导航方法图1.3 FLA 计划概念图该研究团队开发出一种独特的传感器和算法架构,实现了一种创新的状态评估方法[4],这种方法开发出的系统被称为“结合惯性状态的平滑和映射评估(SmoothingAndMapping With Inertial State Estimation,SAMWISE)”。SAMWISE 是一种视觉辅助的惯性导航系统,能够提供高速率、低延迟的状态估计,以便飞行器能够通过有障碍物并且未映射的室内或室外环境,实现高动态飞行。SAMWISE 参考了 SLAM 的框架结构,利用因子图理论,GTSAM 库中提供的增量平滑和映射 2(iSAM2)作为后端,用增量平滑器降低惯性导航累积误差对系统的影响

概念图


3图1.3 FLA 计划概念图该研究团队开发出一种独特的传感器和算法架构,实现了一种创新的状态评],这种方法开发出的系统被称为“结合惯性状态的平滑和映射评估(Smoothingpping With Inertial State Estimation,SAMWISE)”。SAMWISE 是一种视觉辅导航系统,能够提供高速率、低延迟的状态估计,以便飞行器能够通过有障未映射的室内或室外环境,实现高动态飞行。SAMWISE 参考了 SLAM 的,利用因子图理论,GTSAM 库中提供的增量平滑和映射 2(iSAM2)作为后量平滑器降低惯性导航累积误差对系统的影响,SAMWISE 提供了一个灵活航前端,允许并入多种其他传感器模式,包括视觉、激光扫描匹配器、气压高度计测量。SAMWISE 处理来自原始传感器数据的测量生成,并且对传输迟具有鲁棒性,依靠低延迟的惯性状态估计来维持较低速率 iSAM2 优化调高速率状态输出。

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本文编号:2743579

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