基于单目视觉的旋翼无人机自主避障研究

发布时间：2020-09-10 11:03

　　 旋翼无人机广泛应用于人类生产生活的各个方面,在航拍,救援、搜索等方面发挥重要的作用,被广受欢迎。旋翼无人机的自主飞行问题是该行业的一个研究重点,以小型多旋翼无人机为研究对象,研究其飞行过程的自主避障问题,主要是检测其飞行路径上的障碍物并采取一定的规避策略,使其能够避开障碍物,让旋翼无人机能够自主飞行而不用事先设定其飞行轨迹。1.以单目摄像机作为旋翼无人机获取图像信息的传感器,把整个避障流程分解成五个模块:图像预处理、特征点检测、特征点匹配、深度信息计算和避障策略。在特征点检测方面,选择SIFT特征检测方法,针对其特征描述子的高维性,对其进行降维处理,首先将原方法的正方形邻域利用同心圆进行分割,统计每个圆环内的像素点的梯度幅值,并将圆弧经过的像素点,按照幅值的一半分别计入内外相邻的圆环,且方向保持原理方向不变,最后将原128维的特征向量降至40维,同时把搜索范围由原来的16x16像素扩大至20x20像素;2.深度信息计算方面,首先根据检测出的特征点邻域直径生成图像模板,再由模板匹配的方法计算匹配点对之间的尺度变化关系,通过相似定理推导出关于距离信息的计算公式,融合旋翼无人机的速度信息计算出场景的深度信息,再进行凸包运算将场景的深度信息简化为一个深度图;避障策略方面,首先将简化的深度图按照制定的避障距离进行分层,接着在感兴趣区域内采用块搜索的方式进行安全区域的搜索,以达到避障效果。实验结果表明,改进的SIFT描述子能保证原来的精度,并且降低了时间复杂度,按照比例大小计算出的简化深度图能够满足避障的条件,基于区域块搜索的方法比搜索整个图像所耗时间大大减少,对旋翼无人机自主避障的实时性有比较大的提高。说明基于单目视觉的方法在旋翼无人机的自主避障问题上具有一定的可行性和研究意义。
【学位单位】：湖南工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2015
【中图分类】：TP391.41;V279

【参考文献】

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1 张剑;王世勇;陈玺;徐华东;俞登科;杨忠;;基于柱状空间和支持向量机的无人机巡线避障方法[J];中国电力;2015年03期

2 刘畅;王宏伦;姚鹏;雷玉鹏;;面向空中威胁的无人机动态碰撞区建模与分析[J];北京航空航天大学学报;2015年07期

3 杨秀霞;刘小伟;张毅;;基于时间约束的无人机避障研究[J];飞行力学;2015年02期

4 关震宇;杨东晓;李杰;尚雅玲;江志清;;基于Dubins路径的无人机避障规划算法[J];北京理工大学学报;2014年06期

5 王希彬;赵国荣;刘旭;;基于碰撞圆锥的无人机SLAM避障技术研究[J];飞航导弹;2012年08期

6 张跃东;李丽;刘晓波;邢泽平;;基于单目视觉的无人机障碍探测算法研究[J];激光与红外;2009年06期

7 王一凡;谌德荣;张立燕;;一种用于小型无人机避障的快速视差测距方法[J];中国测试技术;2008年03期

8 淳于江民,张珩;无人机的发展现状与展望[J];飞航导弹;2005年02期

9 淳于江民,张珩;微型无人直升机技术研究现状与展望[J];机器人技术与应用;2004年06期

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1 董军喜;旋转翼无人机自主避障飞行路径规划研究[D];兰州理工大学;2011年

2 董培建;无人直升机障碍物检测与路径规划研究[D];上海交通大学;2009年

本文编号：2815744