基于改进的A*算法的无人机避障研究

发布时间：2021-03-27 06:37

　　目前,无人机已经从军用领域不断地发展到民用领域,为了确保无人机能够在多功能的、复杂的高难度动作的条件下实施安全飞行显得尤为重要。如今关于无人机避障问题的研究已经有了里程碑的进步,一般利用三维高程地图、双目视觉传感器或者其他精度更高的技术设备来实现,然而对于价格低廉、准确性高、安全可靠、处理速度快的自主避障仍有待研究。无人机避障的数据来源是通过得到与障碍物有关的环境信息,它的自主避障想要变得精度更高,存在一定的难度。根据目前需求,研发出具有成本低、精度高的无人机自主避障算法是有很大的发展前景。本文的研究内容如下:首先利用超声波传感器来获取障碍物的信息,选用型号HC-SR04的传感器,其具备功耗小、价格低廉、测距精准等特征。通过超声波传感器测量有关障碍物和无人机之间的距离,如果小于限定的距离时,超声波传感器触发相应的信号执行与之相关的避障算法。通过超声波传感器收集到障碍物的相关信息,给避障算法的设计提供了更为精准的数据来源。其次,改进算法。在得到障碍物信息的基础上,对传统的A*算法进行改进,增加限定条件,弥补传统A*算法的不足,完成本论文所使用的改进的A*算法。最后,通过对比相同数据下A*... 

【文章来源】：长春大学吉林省

【文章页数】：49 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

TyphoonH(3)双目视觉与超声波组合

图 1-2 Typhoon H觉与超声波组合公布了一款可以在视觉上避障的产品，名为 guidance。与上述相同，大疆采用了双目视觉与超声波组合的方式进行更加深动视觉方案，相比而言，该方案在室外环境下更能发挥其作用

假使令超声波穿过介质的能量是OEI ，穿过后的能量是 I ，那么它们有以关系:AdOEII = （2公式 2-5 中 d 代表媒介的厚度；A 代表吸收系数，表示了超声波能量被介收的多少。测距所用到的超声波，存在测量误差，是因为超声波发射器的发散角构成具体如图 2-1 所示

【参考文献】：
期刊论文
[1]农用无人机避障技术的应用现状及展望[J]. 兰玉彬,王林琳,张亚莉.  农业工程学报. 2018(09)
[2]无人机自主驾驶障碍物感知技术研究[J]. 陈林.  科技经济导刊. 2018(13)
[3]基于立体视觉和光流的无人机避障算法研究[J]. 朱平,甄子洋,覃海群,江驹.  电光与控制. 2017(12)
[4]基于超声波测距的多旋翼无人机避障算法[J]. 邵芳.  吉林工程技术师范学院学报. 2017(11)
[5]基于DSP的四旋翼飞行器视觉导航避障系统研究[J]. 连鑫,杨化斌.  信息通信. 2017(11)
[6]PIXHAWK开源飞控的多旋翼无人机避障技术研究[J]. 王亭岭,芦杜洋,马跃涛.  单片机与嵌入式系统应用. 2017(10)
[7]结合预设航线的多旋翼无人机避障算法[J]. 廖津余,谢习华,邓宇.  传感器与微系统. 2017(08)
[8]基于模糊神经网络的电力巡线无人机避障技术研究[J]. 邴丽媛,刘智,蒋余成.  长春理工大学学报(自然科学版). 2017(03)
[9]基于RGB-D相机的无人机快速自主避障[J]. 杨维,朱文球,张长隆.  湖南工业大学学报. 2015(06)
[10]非协作式无人机跟踪障碍物改进方法(英文)[J]. 朱立华,程向红,曹振新,Fuh-Gwo Yuan.  中国惯性技术学报. 2014(03)

博士论文
[1]无人飞行器自主检测与避障技术研究[D]. 朱立华.东南大学 2016

硕士论文
[1]基于ADRC的四旋翼飞行器自主避障控制系统研究[D]. 章志诚.浙江大学 2017
[2]用于电力巡线的自转旋翼无人机避障控制的研究[D]. 王良良.东北农业大学 2017
[3]基于pixhawk的多旋翼无人机避障飞行系统研发[D]. 赵航.北方工业大学 2017
[4]植保无人机避障技术应用研究[D]. 肖儒亮.西京学院 2017
[5]基于超声波测距与图像信息相融合的旋翼无人机避障算法研究[D]. 任耀庭.电子科技大学 2016
[6]基于单目视觉无人机避障系统的算法研究[D]. 符宇.西安电子科技大学 2016
[7]无人机快速三维航迹规划算法的研究[D]. 陈春梅.电子科技大学 2015
[8]四旋翼无人飞行器航模自动驾驶仪设计与实现[D]. 姜强.电子科技大学 2013
[9]基于A-Star算法与模糊控制融合的移动机器人路径规划[D]. 时也.武汉科技大学 2012
[10]基于轮廓的形状识别方法研究[D]. 潘珍.西南大学 2012



本文编号：3103078