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

发布时间：2017-09-04 17:49

  本文关键词：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

  更多相关文章： 图像处理 边界提取 A* SAS 人工势场

【摘要】：自主避障飞行对于无人机具有非常重要的意义,这可以保证无人机完成复杂的、多功能的高难度动作。目前国内外关于无人机避障方面的研究都有很大的突破,一般依赖于三维高程地图、双目摄像机或者其他高精度设备等技术来实现,然而对于低成本、高精度、可靠、机动灵活的自主避障仍有待研究。无人机避障主要数据来源是尽可能的获取环境信息,所以高精度旋翼无人机自主避障在一定程度上实现是比较困难的,基于实际需要,我们迫切需要开发一套低成本、高精度的旋翼无人机自主避障算法。本课题使用CCD采集图像,并且采用Canny算子进行边缘检测,这样可以保证获取清晰的图像轮廓,后期进行非极大抑制与滞后阈值处理等手段过滤掉一些次要的因素,使得边界更加的清晰。本课题对障碍物的边界轮廓有较高的要求,为了直接根据清晰的障碍物轮廓设计避障算法。本课题基于图像采集与处理技术首先对环境障碍物图像进行处理,为避障算法的设计提供数据来源,实现一套低成本、高精度的旋翼无人机自主避障算法。本课题研究过程:首先根据超声波测距,探测障碍物距离旋翼无人机的距离,当小于设定的距离时,产生触发信号,触发图像采集传感器采集障碍物图像;其次对采集到的图像进行边缘检测算法处理,得到障碍物清晰的边界轮廓;最后根据清晰的障碍物轮廓执行避障算法。最后,在算法设计完善的基础上,通过对实际样本数据参数的分析,完成了以DSP为数据处理、FPGA为图像处理平台的系统总体设计以及相关硬件器材的选型。本课题将图像处理技术和DSP技术有机地结合到一起,提高了障碍物模型处理的实时性。相比传统的将数据图像远程传输给上位机进行处理的方式,极大地减小了图像在传输过程中所受到的噪声影响,同时缩短了避障处理的时间,大大提高了飞行的实时性。
【关键词】：图像处理 边界提取 A* SAS 人工势场
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V279
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-18
• 1.1 选题背景和研究意义11
• 1.2 课题的国内外研究现状11-15
• 1.2.1 超声波测距技术发展现状11-12
• 1.2.2 图像处理技术发展现状12-13
• 1.2.3 无人机自主避障技术研究现状13-15
• 1.3 课题研究目标及内容15-17
• 1.4 论文结构17-18
• 第二章 旋翼无人机避障系统理论18-32
• 2.1 超声波测距与图像采集介绍18-25
• 2.1.1 超声波测距18-20
• 2.1.1.1 超声波测距原理18-19
• 2.1.1.2 超声波传感器误差模型19-20
• 2.1.2 图像采集与处理20-25
• 2.2.1.1 CCD成像原理20-21
• 2.2.1.2 CCD传感器标定21-24
• 2.2.1.3 图像采集传感器误差模型24-25
• 2.2 图像处理25-28
• 2.2.1 图像灰度化与二值化25-26
• 2.2.2 中值滤波26-27
• 2.2.3 边缘检测27-28
• 2.3 避障算法介绍28-31
• 2.3.1 避障算法概述28-29
• 2.3.2 避障路径搜索算法29-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第三章 避障系统总体设计32-55
• 3.1 避障系统总体方案设计32-34
• 3.1.1 系统方案设计32-33
• 3.1.2 旋翼无人机传感器安装33-34
• 3.2 避障系统各功能模块的设计34-51
• 3.2.1 避障系统硬件设计34-40
• 3.2.2.1 超声波发射模块35-36
• 3.2.2.2 图像采集与处理模块36-39
• 3.2.2.3 测距与图像信息39-40
• 3.2.2 避障算法总体设计40-51
• 3.2.2.1 避障模型建立和求解40-43
• 3.2.2.2 改进人工势场43-48
• 3.2.2.3 改进斥力方向48-49
• 3.2.2.4 改进SAS与改进人工势场相结合49-51
• 3.3 避障算法限制条件51-54
• 3.3.1 旋翼无人机飞行约束条件51-52
• 3.3.2 避障算法规划路径约束条件52-54
• 3.4 本章小结54-55
• 第四章 避障系统实现55-75
• 4.1 图像采集传感器标定55-60
• 4.2 障碍物图像数据处理60-62
• 4.2.1 滤波60
• 4.2.2 边缘检测60-61
• 4.2.3 非极大抑制61-62
• 4.2.4 滞后阈值处理62
• 4.3 旋翼无人机避障算法具体设计与仿真实现62-68
• 4.3.1 A*避障算法设计与实现63-65
• 4.3.2 改进SAS避障算法设计与实现65-66
• 4.3.3 改进后的避障算法研究66-68
• 4.4 实验验证68-72
• 4.4.1 超声波测距68-70
• 4.4.2 避障飞行70-72
• 4.5 结果分析72-74
• 4.5.1 A*与SAS算法对比分析72-73
• 4.5.2 改进人工势场结果分析73
• 4.5.3 避障算法比较与结果分析73-74
• 4.6 本章小结74-75
• 第五章 总结与展望75-77
• 5.1 论文工作总结75-76
• 5.2 研究展望76-77
• 致谢77-78
• 参考文献78-81

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本文编号：792975