面向井下无人机自主导航的位姿估计与障碍物检测技术研究

发布时间：2020-11-10 04:16

　　 煤炭是我国国民经济发展的重要能源,煤炭开采也因此备受关注。但由于矿井本身构造复杂,井下地质环境多样,人工作业往往效率低下且事故频发。随着信息技术的不断发展,无人机将逐步代替人力,在未来少人或无人井下作业中发挥重要作用。本文以井下无人机自主导航为研究对象,针对井下巷道的特殊环境,以单目视觉传感器为基础,对导航中涉及的位姿估计、障碍物检测和路径规划等关键技术进行了研究。具体研究成果如下:(1)针对井下无人机自主导航中涉及的位姿估计问题,提出了一种基于单目视觉的井下无人机人工路标辅助位姿估计方法。以相同形制的反光标识牌作为人工路标,通过视觉注意机制对其进行快速识别。利用机载单目摄像机中心点与邻近反光标识牌及其投影点之间的几何关系,推断出无人机的位姿。仿真结果表明,本文提出的位姿估计方法可以满足矿井巷道中无人机位姿估计对精度和实时性的要求,且具有更高的算法效率。(2)针对井下无人机自主导航中涉及的障碍物检测问题,提出了一种基于单目视觉的井下无人机障碍物检测方法。首先,为了改善矿井图像低对比度和模糊的问题,提出了一种基于极值抑制和中值的加权均值滤波算法,并结合CLAHE算法对图像增强。其次,提出一种基于形态学处理的全局阈值二值化与局部阈值二值化取交集的方法,将障碍物从背景中分离出来,并利用Suzuki轮廓跟踪法提取障碍物轮廓。最后,根据障碍物形状特征参数,使用最小外接矩形精确定位障碍物区域。仿真结果表明,采用本文所提出的障碍物检测算法,得到的障碍物轮廓清晰且识别结果正确,能够满足井下无人机障碍物检测的要求。(3)针对井下无人机自主导航中涉及的路径规划问题,提出了一种基于单目视觉具有动态避障能力的井下无人机路径规划方法。首先,结合基于四叉树的ORB算法与三角测量法对巷道中的障碍物定位。其次,提出一种基于尺度Huber函数的高斯牛顿法对障碍物定位结果进行优化,并通过混合栅格法和构型空间法对巷道环境建模。最后,基于优化后的障碍物定位信息以及巷道环境模型,使用A*算法实现路径规划。仿真结果表明,采用本文所提出的路径规划算法,可以成功绕开前方障碍物,安全到达目的地,满足井下无人机进行最优路径规划的要求。上述工作为后续井下无人机自主导航系统的实际开发与飞行测试提供了一定技术基础,也为其他特殊场景下无人机自主导航系统的设计提供了一定研究参考。
【学位单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TD67
【部分图文】：

?按照使用摄像机数量的不同，无人机视觉导航可以分为搭载双目摄像机的方??法、搭载深度摄像机的方法和搭载单目摄像机的方法，如图１－１所示。??袋??ａ）单目视觉无人机?ｂ）双目视觉无人机?ｃ）深度视觉无人机??图１－１搭载不同视觉传感器的无人机??Ｆｉｇ．?１－１?ＵＡＶ?ｗｉｔｈ?ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ?ｖｉｓｕａｌ?ｓｅｎｓｏｒｓ??ａ）?ＵＡＶ?ｗｉｔｈ?ｍｏｎｏｃｕｌａｒ?ｖｉｓｉｏｎ；?ｂ）?ＵＡＶ?ｗｉｔｈ?ｂｉｎｏｃｕｌａｒ?ｖｉｓｉｏｎ；?ｃ）?ＵＡＶ?ｗｉｔｈ?ｄｅｐｔｈ?ｖｉｓｉｏｎ??双目摄像机系统又称为立体视觉系统，主要通过同步釆集左右两个摄像机的??３??

在小至几十厘米的无人机上都能采用，而且可以克服双目和深度视觉诸多的??局限性。为此，本文中井下无人机采用基于前向单目视觉的导航方法。??图１－２为井下无人机单目视觉导航系统的结构，通过机载单目摄像机传感器的??输入，导航系统经过位姿估计、障碍物检测和路径规划的内部处理，输出连续控??制，驱动无人机到达目标位置，完成监控或视频巡视等任务。??Ｅｆ３３?ｔ?ｔ??Ｔ?机载计算机????ＢＢｈ—?—＞ＩＢＩ??Ｉ?ｉ?＾??ｍ?＿??ｗｔＭｍ?＾??ｍｍ?传感器?Ｗｍ??图１－２无人机单目视觉导航系统??Ｆｉｇ．?１－２?Ｍｏｎｏｃｕｌａｒ－ｖｉｓｉｏｎ?ｂａｓｅｄ?ＵＡＶ?ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ?ｓｙｓｔｅｍ??１．２．２无人机视觉导航关键技术的研究现状??本课题中涉及的无人机视觉导航关键技术包括无人机位姿估计、障碍物检测??和路径规划。??（１）无人机位姿估计研宄现状??位置和姿态是井下无人机的重要信息，它不仅关系到无人机的稳定飞行，还??４??

要任务是根据任务要求，按照最低工作成本、最短飞行时间、最短飞行路线等性??能指标，避开静态或者动态障碍物的威胁，确定一条从起点到目标点的最佳路径，??如图１－３所示。??最佳＾行路％、?障碍物２??＼?．Ｍ?／ｎ＼??＇＂＇ｘ?、ｈ’?、??１?ｘ?１?Ｚ?目标点??／Ｖ?￣￣￣Ｕ?、．．．．．＾??起点?障碍物１???图１－３无人机路径规划图??Ｆｉｇ．?１－３?Ｐａｔｈ?ｐｌａｎｎｉｎｇ?ｍａｐ?ｏｆ?ＵＡＶ??根据用于计算最佳路径的环境信息类型，井下无人机路径规划可分为全局路??径规划和局部路径规划。全局路径规划是依据己知的井下巷道环境信息，通过对??环境建模，然后在环境模型的基础上找到一条最优路径。局部路径规划是在环境??信息未知或部分未知的情况下，通过传感器不断地获取周围环境信息，避开障碍??物的威胁，实时计算出一条无碰撞路径。??常用的全局路径规划算法包括启发式搜索法和一系列智能算法。Ａ＊算法［２６］是??一种典型的启发式搜索方法，它由传统的Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法发展而来。近年来，Ａ＊算??法得到了极大发展，并衍生出许多其他改进的启发式搜索方法。Ｓｚｃｚｅｒｂａ等人［２７］??提出了用于路径规划的稀疏Ａ＊搜索算法
【参考文献】

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本文编号：2877463