基于机载嵌入式平台的无人机视觉辅助自主降落

发布时间：2017-08-13 08:02

  本文关键词：基于机载嵌入式平台的无人机视觉辅助自主降落

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【摘要】：近年来,小型多旋翼无人机在航拍、测绘、电力巡线、空中侦察等领域被广泛关注并大量应用。随着应用领域的拓宽,对于无人机智能化的需求也越来越高。而计算机视觉具有信息量大、独立性高等优点,能够为无人机的智能飞行提供丰富的外界信息,所以,无人机的视觉导航研究对于无人机智能化的提高具有深远的意义。论文首先分析了四旋翼无人机的基本运动状态。讨论了延长无人机航时的方案,测试了多种旋翼-电机-电池组合的力效数据。依据得到的数据搭建了多种尺寸、航时与负载能力的多旋翼载机。使用牛顿欧拉方程建立了无人机的数学模型,并对电机-旋翼组合进行建模,得到了无人机的状态方程。然后,设计并实现了无人机视觉导航硬件平台。根据通用性、负载均衡、接口可靠等设计原则,创新性地提出了一种包含双处理器的飞行控制器架构。完成了飞行控制器各个分系统的硬件设计,并设计了飞控系统通讯协议。根据机载视觉对于处理能力的需求,选择了合适的机载嵌入式处理器与摄像机。完成了包含机体与动力系统、飞控系统、视觉导航系统、图像稳定传输系统四部分在内的整体硬件设计。接着,研究了无人机视觉辅助自主降落中所涉及的控制方法与图像处理方法。介绍了针孔摄像机模型,推导了摄像机的位姿表示,并在该基础上完成了位姿估计算法的推导。设计了一个包含两个阶段的无人机自主降落过程与云台追踪控制器。基于不同的硬件结构与控制方式,详细阐述了三种降落模式的工作原理与优缺点。针对最后阶段丢失视觉反馈的问题,创新性地提出了图像算法与控制方式的改进方案。最后,完成了各项飞行试验。姿态、速度、位置控制器达到了较高的控制精度,并实现了无人机高精度的自主降落功能。
【关键词】：四旋翼无人机 嵌入式系统 自主降落 相对位姿估计 飞行控制器
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V279
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 论文研究的目的与意义9-11
• 1.2 国内外研究现状11-15
• 1.2.1 四旋翼无人机的研究现状11-12
• 1.2.2 无人机视觉导航研究现状12-15
• 1.3 本文的主要研究内容15-17
• 第2章 无人机数学模型的建立17-34
• 2.1 飞行状态分析17-19
• 2.1.1 无人机的坐标系定义17-18
• 2.1.2 基本飞行状态分析18-19
• 2.2 机体与动力系统设计19-28
• 2.2.1 无人机的长航时设计20-27
• 2.2.2 多旋翼无人机基本指标27-28
• 2.3 运动方程的推导28-33
• 2.4 本章小结33-34
• 第3章 无人机硬件设计34-53
• 3.1 总体设计34-35
• 3.2 飞控系统的硬件设计35-48
• 3.2.1 飞控总体设计35-38
• 3.2.2 传感器系统38-41
• 3.2.3 主控制器设计41-44
• 3.2.4 电源管理模块（PMU）设计44-45
• 3.2.5 数据记录仪设计45-46
• 3.2.6 飞控系统中的通讯协议46-48
• 3.3 视觉导航系统的硬件设计48-50
• 3.3.1 硬件结构48-49
• 3.3.2 嵌入式计算机Odroid-xu449
• 3.3.3 机载摄像机49-50
• 3.4 整体电源架构50-51
• 3.5 本章小结51-53
• 第4章 基于视觉的无人机自主降落53-74
• 4.1 图像处理算法探究53-58
• 4.1.1 坐标系定义53-54
• 4.1.2 摄像机模型54-56
• 4.1.3 无人机的位姿表示56-57
• 4.1.4 位姿估计算法57-58
• 4.2 视觉辅助自主降落的控制算法58-66
• 4.2.1 自主降落中的无人机控制59-61
• 4.2.2 自主降落中的云台控制61-62
• 4.2.3 自主降落工作模式62-65
• 4.2.4 自主降落过程65-66
• 4.3 最后阶段预测66-72
• 4.3.1 图像算法的改进67-71
• 4.3.2 地面目标移动速度的预测71-72
• 4.4 本章小结72-74
• 第5章 无人机系统验证74-82
• 5.1 姿态控制74
• 5.2 速度控制74-76
• 5.3 位置控制76-77
• 5.4 自主降落77-81
• 5.4.1 降落过程的飞行状态78-79
• 5.4.2 自主降落精度79-81
• 5.5 本章小结81-82
• 结论82-84
• 参考文献84-87
• 攻读学位期间发表的学术论文87-89
• 致谢89

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本文编号：666209