环境与目标实时感知技术研究
发布时间：2022-06-03 23:18
环境与目标协同实时感知是一种基于抵近测量思想的测量方法,通过在目标附近布置多个空基图像测量站以解决传统靶场光电交汇测量方法受视角、视距和在线相机数的限制,导致测量精度不足,目标状态感知数据稀疏的问题。当传感器平台不在地面且传感器视场内难以人工布置高精度的辅助合作靶标时,抵近测量平台如何确定自身的位姿成为环境与目标协同感知技术的核心问题。为此,设计了互定位姿的无人机集群协同感知测量场。考虑空基测量场合中传感器平台的机动性强,装调时间有限的条件,研究了协同传感器实时测量技术。首先,对广域测量的时空坐标统一技术中的时统技术和DGPS技术进行特征分析,针对实时感知采用参数化预解析的方法处理测量系统时空坐标统一问题;描述了静止平台的环境与目标一体化测量方法及关键技术,建立了单目测量、双目测量和多目测量的位置姿态模型,以期验证模型模拟结果与相关资料数据的统一性;搭建了仿真相机系统,模拟验证单目相机运动感知模型,并通过实验证明研究方向的正确性。其次,设计了多目无人机测量平台互为特征点的协同感知测量场,以AP3P算法解决了抵近测量平台的位姿确定问题;提出基于P3P危险圆柱问题的布站要求,为协同感知测量...
【文章页数】：100 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 选题背景及研究意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文主要研究内容
第2章 环境与目标一体化协同测量方法与技术
2.1 广域测量的时空坐标统一技术
2.1.1 时统技术
2.1.2 DGPS技术
2.2 基于静止平台的环境与目标一体化测量
2.2.1 单目测量技术
2.2.2 双目测量技术
2.2.3 多目测量技术
2.3 基于单目运动平台的目标定位一体化测量
2.3.1 基于固定靶标的单目运动测量平台
2.3.2 目标与环境协同感知仿真相机系统
2.4 本章小结
第3章 协同感知传感器测量场设计
3.1 环境与目标实时感知系统架构
3.2 基于PNP算法的测量场构型设计
3.2.1 PnP算法选用
3.2.2 AP3P算法精度分析
3.3 基于P3P危险圆柱问题的布站要求
3.3.1 危险圆柱问题定义
3.3.2 危险圆柱对P3P实解的影响
3.3.3 危险圆柱对布站的影响
3.4 协同感知测量场建模
3.4.1 图像传感器感测模型
3.4.2 图像传感器相参模型
3.4.3 图像传感器测速精度模型
3.5 协同感知测量场传感器平台布局设计
3.6 本章小结
第4章 协同感知传感器实时测量技术
4.1 多目相机协同感知流程
4.2 基于结构化特征的实时目标识别技术
4.2.1 结构化特征定义
4.2.2 结构化特征辨识
4.3 基于HSV色彩模型的目标特征实时提取技术
4.3.1 基于HSV色彩模型的目标轮廓提取
4.3.2 目标质心坐标提取
4.4 基于公垂线的多目空间目标定位技术
4.5 本章小结
第5章 多目标协同与实时感知实验
5.1 实验系统搭建
5.1.1 实验目的
5.1.2 系统组成
5.1.3 主要器材及其性能指标
5.1.4 试验系统主要特性分析
5.2 主要试验内容及试验方法
5.2.1 测量场布局及标定试验
5.2.2 无人机试飞
5.2.3 基于多目图像传感器平台的点目标空间轨迹测量试验
5.2.4 基于多目图像传感器平台的多目标空间轨迹测量试验
5.2.5 试验小结
5.3 试验数据结果分析
5.3.1 环境感知能力分析
5.3.2 目标感知能力分析
5.3.3 实时性测量能力分析
5.4 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 结论
6.2 创新点
6.3 展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于二维码识别的P4P算法研究[J]. 李红卫,熊韬. 激光与光电子学进展. 2020(12)
[2]基于光电经纬仪的空中目标测速误差分析[J]. 王冰,张岩岫,高穹,曲卫东. 光电子技术. 2019(02)
[3]基于混合优化的自适应加速稳健PnP算法[J]. 凌寒羽,衣晓,王培元,杨卫国. 电光与控制. 2019(06)
[4]200m自由飞弹道靶模型高精度视觉位姿测量技术[J]. 黄洁,柯发伟,谢爱民,李鑫,宋强,王宗浩,文雪忠,柳森. 实验流体力学. 2018(05)
[5]基于HSV颜色空间肤色检测算法的动态手势识别研究[J]. 李明东. 鄂州大学学报. 2018(05)
[6]基于稀疏光流场分割的运动目标实时检测算法[J]. 李果家,李显凯. 计算机工程与设计. 2017(11)
[7]脉冲激光分布式扫描参数的优化分析[J]. 贾冰,吕琼莹,曹国华. 中国激光. 2017(12)
[8]空间协同位姿单目视觉测量系统设计与实验[J]. 吕耀宇,顾营迎,高瞻宇,徐振邦,刘宏伟,吴清文. 激光与光电子学进展. 2017(12)
[9]基于HSV颜色空间的车身颜色识别算法[J]. 胡焯源,曹玉东,李羊. 辽宁工业大学学报(自然科学版). 2017(01)
[10]交汇测量系统线阵相机标定方法[J]. 吴培,王延杰,孙宏海,姚志军,武治国. 光子学报. 2016(06)
博士论文
[1]基于单目视觉的三维刚体目标测量技术研究[D]. 冷大炜.清华大学 2011
[2]复杂动态场景中运动目标检测与跟踪算法研究[D]. 钟必能.哈尔滨工业大学 2010
硕士论文
[1]多目视觉三维测量方法研究[D]. 吴梦娟.哈尔滨工业大学 2019
[2]基于图像感知技术的前方车辆运行速度辨识研究[D]. 关闯.长安大学 2019
[3]双目与IMU融合的无人机定位技术研究及系统设计[D]. 陶阳.浙江大学 2019
[4]激光光幕靶信号处理系统研究[D]. 萧云峰.长春理工大学 2018
[5]导弹外测数据高可用性实时处理技术研究与应用[D]. 任帅.哈尔滨工业大学 2018
[6]基于结构光和双目视觉的工件3D重建与测量[D]. 喻杨.湖南大学 2018
[7]靶场光测设备目标检测与定位定姿技术研究[D]. 乜铁宁.西安电子科技大学 2018
[8]DGPS辅助低空摄影测量控制点布设优化研究[D]. 吕文雅.昆明理工大学 2018
[9]大尺寸测量场不确定度分析与优化[D]. 葛成鹏.南京航空航天大学 2018
[10]基于双目立体视觉的机器人大型工件空间三维坐标自动定位[D]. 罗志锋.上海交通大学 2017
本文编号：3653661
【文章页数】：100 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 选题背景及研究意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文主要研究内容
第2章 环境与目标一体化协同测量方法与技术
2.1 广域测量的时空坐标统一技术
2.1.1 时统技术
2.1.2 DGPS技术
2.2 基于静止平台的环境与目标一体化测量
2.2.1 单目测量技术
2.2.2 双目测量技术
2.2.3 多目测量技术
2.3 基于单目运动平台的目标定位一体化测量
2.3.1 基于固定靶标的单目运动测量平台
2.3.2 目标与环境协同感知仿真相机系统
2.4 本章小结
第3章 协同感知传感器测量场设计
3.1 环境与目标实时感知系统架构
3.2 基于PNP算法的测量场构型设计
3.2.1 PnP算法选用
3.2.2 AP3P算法精度分析
3.3 基于P3P危险圆柱问题的布站要求
3.3.1 危险圆柱问题定义
3.3.2 危险圆柱对P3P实解的影响
3.3.3 危险圆柱对布站的影响
3.4 协同感知测量场建模
3.4.1 图像传感器感测模型
3.4.2 图像传感器相参模型
3.4.3 图像传感器测速精度模型
3.5 协同感知测量场传感器平台布局设计
3.6 本章小结
第4章 协同感知传感器实时测量技术
4.1 多目相机协同感知流程
4.2 基于结构化特征的实时目标识别技术
4.2.1 结构化特征定义
4.2.2 结构化特征辨识
4.3 基于HSV色彩模型的目标特征实时提取技术
4.3.1 基于HSV色彩模型的目标轮廓提取
4.3.2 目标质心坐标提取
4.4 基于公垂线的多目空间目标定位技术
4.5 本章小结
第5章 多目标协同与实时感知实验
5.1 实验系统搭建
5.1.1 实验目的
5.1.2 系统组成
5.1.3 主要器材及其性能指标
5.1.4 试验系统主要特性分析
5.2 主要试验内容及试验方法
5.2.1 测量场布局及标定试验
5.2.2 无人机试飞
5.2.3 基于多目图像传感器平台的点目标空间轨迹测量试验
5.2.4 基于多目图像传感器平台的多目标空间轨迹测量试验
5.2.5 试验小结
5.3 试验数据结果分析
5.3.1 环境感知能力分析
5.3.2 目标感知能力分析
5.3.3 实时性测量能力分析
5.4 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 结论
6.2 创新点
6.3 展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于二维码识别的P4P算法研究[J]. 李红卫,熊韬. 激光与光电子学进展. 2020(12)
[2]基于光电经纬仪的空中目标测速误差分析[J]. 王冰,张岩岫,高穹,曲卫东. 光电子技术. 2019(02)
[3]基于混合优化的自适应加速稳健PnP算法[J]. 凌寒羽,衣晓,王培元,杨卫国. 电光与控制. 2019(06)
[4]200m自由飞弹道靶模型高精度视觉位姿测量技术[J]. 黄洁,柯发伟,谢爱民,李鑫,宋强,王宗浩,文雪忠,柳森. 实验流体力学. 2018(05)
[5]基于HSV颜色空间肤色检测算法的动态手势识别研究[J]. 李明东. 鄂州大学学报. 2018(05)
[6]基于稀疏光流场分割的运动目标实时检测算法[J]. 李果家,李显凯. 计算机工程与设计. 2017(11)
[7]脉冲激光分布式扫描参数的优化分析[J]. 贾冰,吕琼莹,曹国华. 中国激光. 2017(12)
[8]空间协同位姿单目视觉测量系统设计与实验[J]. 吕耀宇,顾营迎,高瞻宇,徐振邦,刘宏伟,吴清文. 激光与光电子学进展. 2017(12)
[9]基于HSV颜色空间的车身颜色识别算法[J]. 胡焯源,曹玉东,李羊. 辽宁工业大学学报(自然科学版). 2017(01)
[10]交汇测量系统线阵相机标定方法[J]. 吴培,王延杰,孙宏海,姚志军,武治国. 光子学报. 2016(06)
博士论文
[1]基于单目视觉的三维刚体目标测量技术研究[D]. 冷大炜.清华大学 2011
[2]复杂动态场景中运动目标检测与跟踪算法研究[D]. 钟必能.哈尔滨工业大学 2010
硕士论文
[1]多目视觉三维测量方法研究[D]. 吴梦娟.哈尔滨工业大学 2019
[2]基于图像感知技术的前方车辆运行速度辨识研究[D]. 关闯.长安大学 2019
[3]双目与IMU融合的无人机定位技术研究及系统设计[D]. 陶阳.浙江大学 2019
[4]激光光幕靶信号处理系统研究[D]. 萧云峰.长春理工大学 2018
[5]导弹外测数据高可用性实时处理技术研究与应用[D]. 任帅.哈尔滨工业大学 2018
[6]基于结构光和双目视觉的工件3D重建与测量[D]. 喻杨.湖南大学 2018
[7]靶场光测设备目标检测与定位定姿技术研究[D]. 乜铁宁.西安电子科技大学 2018
[8]DGPS辅助低空摄影测量控制点布设优化研究[D]. 吕文雅.昆明理工大学 2018
[9]大尺寸测量场不确定度分析与优化[D]. 葛成鹏.南京航空航天大学 2018
[10]基于双目立体视觉的机器人大型工件空间三维坐标自动定位[D]. 罗志锋.上海交通大学 2017
本文编号：3653661
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3653661.html
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