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基于视觉的四旋翼飞行器地面目标跟踪技术

发布时间:2023-03-29 20:50
  四旋翼飞行器由于体积小、可垂直起降,飞行隐蔽性好等诸多优点,受到了学术界的广泛关注,应用也愈加广泛。计算机视觉技术近年来蓬勃发展成为了当下最火热的研究方向之一,而目标检测与跟踪技术一直是计算机视觉领域的研究热点。基于视觉的四旋翼飞行器地面目标跟踪系统是以四旋翼无人机为平台,应用计算机视觉技术完成对地面任务目标的侦查、监视、跟踪和打击的多功能综合复杂系统,在军事和民用领域均有广泛应用。本文建立了四旋翼飞行器数学模型并设计了一种抗干扰、鲁棒性强的控制方法。研究了基于深度学习的目标检测算法、结合TLD框架改进了相关滤波跟踪算法,设计并搭建了实物平台验证所研究算法的有效性。论文的主要工作如下:首先,建立四旋翼飞行器的非线性数学模型。根据对四旋翼飞行器受力和力矩的分析,分别建立了平动方程和转动方程,推导出四旋翼飞行器的非线性数学模型并给出了仿真过程需用到的气动参数。然后,基于建立的四旋翼飞行器模型设计了反步控制器,详细阐述反步控制器推导过程,得出控制量表达式。针对反步控制器中未考虑干扰的缺点,加入干扰观测器估计干扰,在设计控制器时加以补偿,且证明了加入干扰观测器后的闭环控制系统稳定性。通过详尽的...

【文章页数】:119 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
abstract
注释表
缩略词
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 目标检测与目标跟踪技术的研究现状
        1.2.2 四旋翼飞行器控制技术的研究现状
        1.2.3 基于视觉的无人机系统的研究现状
    1.3 本文主要研究内容
第二章 四旋翼飞行器建模与分析
    2.1 引言
    2.2 坐标系介绍
        2.2.1 相关坐标系介绍
        2.2.2 坐标系变换
    2.3 四旋翼飞行原理与运动状态分析
    2.4 四旋翼飞行器数学模型建立
        2.4.1 平动方程
        2.4.2 转动方程
    2.5 四旋翼飞行器模型参数
    2.6 小结
第三章 基于干扰观测器的四旋翼飞行器反步控制
    3.1 引言
    3.2 反步控制器设计
        3.2.1 四旋翼飞行器系统模型变换
        3.2.2 反步控制器设计
    3.3 基于干扰观测器的反步控制器设计
        3.3.1 问题描述与四旋翼飞行器模型变换
        3.3.2 干扰观测器设计
        3.3.3 基于干扰观测器的反步控制器设计
    3.4 仿真与实验验证
        3.4.1 四旋翼飞行器姿态回路仿真结果及分析
        3.4.2 四旋翼飞行器位置回路仿真结果及分析
    3.5 小结
第四章 基于YOLOv3和SVM的地面目标检测
    4.1 引言
    4.2 基于YOLOv3和SVM的地面目标检测
        4.2.1 地面目标检测算法设计及流程
        4.2.2 YOLOv3 检测模块
        4.2.3 HOG特征提取
        4.2.4 SVM分类模块
    4.3 实验结果及分析
        4.3.1 YOLOv3 检测算法实验结果
        4.3.2 SVM算法实验结果
        4.3.3 整体实验结果
    4.4 小结
第五章 基于TLD和 f DSST的跟踪算法
    5.1 引言
    5.2 TLD算法及相关滤波算法
        5.2.1 TLD算法框架
        5.2.2 相关滤波算法
        5.2.3 两种算法的缺陷
    5.3 基于TLD和 fDSST的目标跟踪算法
        5.3.1 算法整体流程
        5.3.2 fDSST跟踪器
        5.3.3 检测器
        5.3.4 P-N学习器
    5.4 实验结果及分析
    5.5 小结
第六章 四旋翼飞行器及视觉信息处理平台搭建
    6.1 引言
    6.2 地面目标跟踪系统硬件架构
        6.2.1 整体设计方案
        6.2.2 四旋翼飞行器
        6.2.3 视觉信息处理平台
    6.3 地面目标跟踪系统软件架构
        6.3.1 整体设计思路
        6.3.2 飞行控制系统
        6.3.3 飞控地面站监控系统
        6.3.4 视觉信息处理系统
        6.3.5 视觉信息处理平台地面站监控系统
    6.4 四旋翼飞行器地面目标跟踪方案及实验结果
        6.4.1 姿态补偿策略
        6.4.2 轻量级检测网络策略
        6.4.3 跟踪过程及状态切换
        6.4.4 实验结果分析
    6.5 小结
第七章 总结与展望
    7.1 总结
    7.2 展望
参考文献
致谢
在学期间的研究成果及发表的学术论文



本文编号:3774454

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