无人机视觉辅助自主降落系统研究
发布时间：2022-08-02 18:51
近年来,无人机控制技术日渐成熟,四旋翼无人机因为成本低廉,易于控制,飞行能力灵活等特点,在航拍、植保、电力巡线、战地侦察等领域被大量应用。实现无人机自主飞行的需求受到广泛关注,而无人机自主降落技术是实现自主飞行的重要前提,视觉传感器具有低成本高灵活的特点,将计算机视觉技术与视觉反馈应用到无人机等自主系统的控制回路中,对于其智能控制的发展具有重要意义。本课题来源于无人机空地协同项目。为了实现无人机在外出作业过程中的补给与回收,实现自主返航充电,达到持续自主运作的目标。项目要求采用视觉传感器作为环境传感器,并利用嵌入式系统实现四旋翼无人机在移动目标上的自主降落。论文主要研究内容如下:首先,设计了视觉辅助自主降落系统,确定了无地面站辅助的形式,根据计算需求确定了机载计算机,以及飞行控制处理器的选型。为了提高视觉定位的精度以及工作半径,选择了合适的机载相机以及与之配套的双轴云台。其次,设计了以二进制编码为基础的标识物识别算法。对比了几种主流的借助二维码标识物进行识别与定位的算法,确定了基于Ar Uco算法的视觉定位方法。推导了自动生成标识物字典的算法,降低了环境干扰以及字典内标识物的混淆几率,...
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究课题的目的与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 四旋翼无人机技术研究现状
1.2.2 无人机视觉导航技术
1.3 论文主要研究内容
第2章 无人机视觉导航系统总体设计
2.1 引言
2.2 视觉导航平台总体设计
2.3 系统主要工作流程
2.4 主要硬件组成
2.4.1 飞行控制处理器选择
2.4.2 机载计算机
2.4.3 机载摄像机
2.4.4 其他
2.5 本章小结
第3章 视觉导航目标检测
3.1 引言
3.2 标识物的设计与选取
3.3 标识物字典生成算法
3.3.1 字典生成算法概述
3.3.2 单个标识物生成
3.3.3 最大标识物间距
3.4 标识物检测与错误校正
3.5 标识物识别算法验证
3.5.1 处理时间
3.5.2 字典间距分析
3.5.3 错误校正
3.6 本章小结
第4章 视觉辅助目标定位
4.1 引言
4.2 无人机模型的建立
4.3 摄像机模型
4.3.1 图像坐标系、相机坐标系与世界坐标系
4.3.2 针孔摄像机模型
4.3.3 相机标定
4.4 视频流稳像算法
4.5 坐标系转换
4.6 无人机位姿解算
4.7 视觉定位试验
4.7.1 视觉定位流程
4.7.2 视觉定位精度
4.8 本章小结
第5章 自主降落控制算法与实现
5.1 引言
5.2 标识物速度计算
5.3 无人机控制
5.4 运动轨迹预测
5.4.1 拟合路径
5.4.2 Kalman滤波
5.5 自主降落工作过程
5.6 降落试验
5.6.1 降落过程飞行数据
5.6.2 自主降落精度
5.7 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]美国四旋翼无人机研究现状与关键技术[J]. 李博,李小民,杨森. 飞航导弹. 2018(02)
[2]无人机的发展现状与趋势[J]. 姚思浩. 电子制作. 2018(01)
[3]人工智能与计算机视觉产业发展[J]. 刘赟,周爽. 现代商业. 2017(24)
[4]浅谈植保无人机发展现状及趋势[J]. 蒋智超,刘朝宇. 新疆农机化. 2016(02)
[5]由平行平面的投影确定无穷远平面的单应矩阵[J]. 孙凤梅,吴福朝,胡占义. 软件学报. 2003(05)
[6]PnP问题的线性求解算法[J]. 吴福朝,胡占义. 软件学报. 2003(03)
[7]用拟合函数法准确预测运动目标的轨迹[J]. 徐智勇,傅承毓,王满意,何培龙. 光电工程. 2000(01)
博士论文
[1]无人机飞行途中视觉导航关键技术研究[D]. 宋琳.西北工业大学 2015
硕士论文
[1]基于无人机平台的目标检测与人机交互算法研究[D]. 杨喆.哈尔滨工业大学 2017
[2]无人机视觉导航关键技术的研究与实现[D]. 尤宇星.电子科技大学 2017
[3]无人机视觉智能控制相关技术研究[D]. 步青.浙江工业大学 2017
[4]基于视觉的无人机检测与跟踪系统研究[D]. 王丹.哈尔滨工业大学 2016
[5]基于机载嵌入式平台的无人机视觉辅助自主降落[D]. 高翔.哈尔滨工业大学 2016
[6]基于视觉的无人机自主着陆关键技术研究[D]. 贾开开.解放军信息工程大学 2016
[7]基于机器视觉的四旋冀无人机定点着陆系统设计与实现[D]. 李永健.华南理工大学 2015
[8]四旋翼飞行器飞行控制研究[D]. 许云清.厦门大学 2014
[9]四旋翼无人机的导航与控制[D]. 钟佳朋.哈尔滨工业大学 2010
[10]基于视觉导航的无人机自主着陆飞行参数估计方法[D]. 万明.南京航空航天大学 2009
本文编号：3669057
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究课题的目的与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 四旋翼无人机技术研究现状
1.2.2 无人机视觉导航技术
1.3 论文主要研究内容
第2章 无人机视觉导航系统总体设计
2.1 引言
2.2 视觉导航平台总体设计
2.3 系统主要工作流程
2.4 主要硬件组成
2.4.1 飞行控制处理器选择
2.4.2 机载计算机
2.4.3 机载摄像机
2.4.4 其他
2.5 本章小结
第3章 视觉导航目标检测
3.1 引言
3.2 标识物的设计与选取
3.3 标识物字典生成算法
3.3.1 字典生成算法概述
3.3.2 单个标识物生成
3.3.3 最大标识物间距
3.4 标识物检测与错误校正
3.5 标识物识别算法验证
3.5.1 处理时间
3.5.2 字典间距分析
3.5.3 错误校正
3.6 本章小结
第4章 视觉辅助目标定位
4.1 引言
4.2 无人机模型的建立
4.3 摄像机模型
4.3.1 图像坐标系、相机坐标系与世界坐标系
4.3.2 针孔摄像机模型
4.3.3 相机标定
4.4 视频流稳像算法
4.5 坐标系转换
4.6 无人机位姿解算
4.7 视觉定位试验
4.7.1 视觉定位流程
4.7.2 视觉定位精度
4.8 本章小结
第5章 自主降落控制算法与实现
5.1 引言
5.2 标识物速度计算
5.3 无人机控制
5.4 运动轨迹预测
5.4.1 拟合路径
5.4.2 Kalman滤波
5.5 自主降落工作过程
5.6 降落试验
5.6.1 降落过程飞行数据
5.6.2 自主降落精度
5.7 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]美国四旋翼无人机研究现状与关键技术[J]. 李博,李小民,杨森. 飞航导弹. 2018(02)
[2]无人机的发展现状与趋势[J]. 姚思浩. 电子制作. 2018(01)
[3]人工智能与计算机视觉产业发展[J]. 刘赟,周爽. 现代商业. 2017(24)
[4]浅谈植保无人机发展现状及趋势[J]. 蒋智超,刘朝宇. 新疆农机化. 2016(02)
[5]由平行平面的投影确定无穷远平面的单应矩阵[J]. 孙凤梅,吴福朝,胡占义. 软件学报. 2003(05)
[6]PnP问题的线性求解算法[J]. 吴福朝,胡占义. 软件学报. 2003(03)
[7]用拟合函数法准确预测运动目标的轨迹[J]. 徐智勇,傅承毓,王满意,何培龙. 光电工程. 2000(01)
博士论文
[1]无人机飞行途中视觉导航关键技术研究[D]. 宋琳.西北工业大学 2015
硕士论文
[1]基于无人机平台的目标检测与人机交互算法研究[D]. 杨喆.哈尔滨工业大学 2017
[2]无人机视觉导航关键技术的研究与实现[D]. 尤宇星.电子科技大学 2017
[3]无人机视觉智能控制相关技术研究[D]. 步青.浙江工业大学 2017
[4]基于视觉的无人机检测与跟踪系统研究[D]. 王丹.哈尔滨工业大学 2016
[5]基于机载嵌入式平台的无人机视觉辅助自主降落[D]. 高翔.哈尔滨工业大学 2016
[6]基于视觉的无人机自主着陆关键技术研究[D]. 贾开开.解放军信息工程大学 2016
[7]基于机器视觉的四旋冀无人机定点着陆系统设计与实现[D]. 李永健.华南理工大学 2015
[8]四旋翼飞行器飞行控制研究[D]. 许云清.厦门大学 2014
[9]四旋翼无人机的导航与控制[D]. 钟佳朋.哈尔滨工业大学 2010
[10]基于视觉导航的无人机自主着陆飞行参数估计方法[D]. 万明.南京航空航天大学 2009
本文编号：3669057
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