小型飞行器基于视觉自主探索与场景理解

发布时间：2017-09-30 06:29

  本文关键词：小型飞行器基于视觉自主探索与场景理解

  更多相关文章： 自主环境探索 场景理解 参数标定 地图构建

【摘要】：近年来,小型飞行器已从原来的军用级产品转变为个人消费级产品。可现阶段大多数飞行器产品还是依赖手动操控,来完成一些简单的航拍任务。如何使小型飞行器具有自主飞行能力,并以此为基础完成复杂任务,成为了当今无人机领域中的研究热点。本文提出了一种基于单目视觉的自主环境探索与场景理解方法。为了保证自主系统的可靠定位和环境感知数据的实时采集与处理,飞行器实验平台配备了机载计算机以及GPS、摄像头等传感器。本文先以栅格分割方法为基础,利用支持向量机算法实现了自然道路的检测,并标记出道路可通行区域。考虑到自主环境探索中航迹的平滑与连续,系统以3Hz的频率为飞行器提供飞行航向信息,从而为后续飞行器基于视觉的自主场景理解提供技术保障。飞行器场景理解任务包括对道路几何参数的在线估计、道路阻塞判断、以及大范围室外场景地图的构建。为了提高参数估计的准确性,本文基于图像的颜色特征、纹理特征利用SLIC超像素分割对场景进行聚类,再利用自己设计研制的标定板,对飞行器飞行高度、地面物体几何参数、图像分辨率三者之间进行标定,完成了对道路几何参数的在线估计任务。机载视觉系统的多尺度空-地参数标定是后续地图构建的前提与基础。为了完成小型飞行器对野外大范围场景的地图构建,本文使用GPS系统记录下飞行器环境探索中的自主飞行轨迹,实时估计道路宽度、道路长度等数据,并在线完成场景中的障碍物信息、显著性物体信息的检测,最终实现了大范围室外地图的构建。在室外自然场景中开展了一系列的飞行实验与测试,实验结果及数据分析表明论文所提方法可满足小型飞行器对室外道路的自主探索与室外场景理解的需求。
【关键词】：自主环境探索 场景理解 参数标定 地图构建
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V279;TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-15
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 研究现状与关键问题9-11
• 1.2.1 研究现状9-10
• 1.2.2 关键问题10-11
• 1.3 本文的主要工作及创新点11-15
• 1.3.1 主要研究工作11-13
• 1.3.2 研究创新点13-15
• 2 小型飞行器基于单目视觉的自主探索15-28
• 2.1 飞行器基于视觉的航向判断15-24
• 2.1.1 固定尺度栅格分割15-16
• 2.1.2 特征的分类与选取16-21
• 2.1.3 基于支持向量机的道路探索21-24
• 2.2 飞行器的自主路径规划24-28
• 2.2.1 飞行器的动力学模型24-25
• 2.2.2 飞行路径规划25-28
• 3 基于单目视觉的室外场景理解28-42
• 3.1 超像素分割与道路检测28-30
• 3.2 道路几何参数在线估计30-37
• 3.2.1 多尺度空-地参数自动标定30-35
• 3.2.2 道路曲线拟合35-37
• 3.2.3 道路参数在线估计37
• 3.3 实验结果与分析37-42
• 4 大范围室外地图构建42-52
• 4.1 关键场景信息的在线提取42-47
• 4.1.1 障碍物信息的提取42-43
• 4.1.2 基于显著性特性的目标提取43-47
• 4.2 面向大范围室外环境的地图构建47-49
• 4.3 实验结果与分析49-52
• 结论52-54
• 参考文献54-57
• 攻读硕士学位期间发表学术专利情况57
• 课题资助情况57-58
• 致谢58-59

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 王史春;;四旋翼飞行器力学模型与控制系统设计[J];中北大学学报(自然科学版);2014年02期

2 张涛;芦维宁;李一鹏;;智能无人机综述[J];航空制造技术;2013年12期

3 毛昭军,汪德虎;姿态测量/激光测距的无人机目标定位模型[J];火力与指挥控制;2003年05期

4 高善必;;最小二乘法[J];数学进展;1957年03期

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本文编号：946683