四旋翼无人机林冠下同时定位与地图构建技术的研究

发布时间：2020-10-09 00:00

　　四旋翼无人机林业信息监测分为林冠上监测和林冠下监测。相比空旷的林冠上环境,无人机在林冠下飞行面临着无GPS信号、障碍物密集且分布不规则以及环境特征相似等挑战。因此本文面向无人机在林冠下飞行任务的实际需求,提出了基于单目视觉和激光融合的位姿估计与地图构建技术。本文主要工作如下:1.研究并改进了基于单目视觉和激光融合的SLAM(simultaneous localization and mapping)算法。本文采用基于单目视觉里程计的位姿估计算法进行位置和姿态的估计,并在激光地图构建中融合单目视觉里程计的位姿信息对激光数据进行匹配,获得障碍物深度地图,并采用基于局部优化法的图优化SLAM对地图进行改进优化,最后利用高斯模糊法生成障碍物代价地图。2.本文在ROS仿真平台,对本文改进的SLAM算法进行了仿真实验,并进行算法评价。本文分别对本文提出的SLAM与其它的经典算法进行对比。然后进行了仿真飞行实验,验证了本文提出的SLAM算法能够实时地为导航规划提供位姿信息和地图信息。3.设计和搭建四旋翼无人机的同时定位与地图构建系统,并在林冠下进行实验测试。实验结果表明本文设计的四旋翼无人机SLAM能够在林冠下同时实现定位与地图构建。本文研究并改进了基于单目视觉和激光融合的SLAM算法,实现了四旋翼无人机林冠下的同时定位与地图构建,为四旋翼无人机的林冠下监测提供了安全保证。
【学位单位】：北京林业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：V279;S771.5
【部分图文】：

原理图,多视图,原理,场景

只能解决几百个点的小场景的计算问题。逡逑基于集数调整的视觉ＳＬＡＭ需要将图像中相同场景的图像特征点匹配起来（如逡逑下图１－２所示，将NB１的特征点ｘｕ，ｘ２１，１３１进行匹配），通过求解函数（１－１）式，来逡逑获得最优解。逡逑ａｒｇ邋ｍｉｎ逦１１逦＾邋｜邋Ｕ，逦（１－１）逡逑／＝１邋／＝！逦匕逡逑８逡逑

飞行环境,和林,摄像机,单目视觉

待优化相机的变量为Ｃ＝邋！ＣＰＣ２．．．Ｃ；．卜那么在２０帧／ｓ的应用中就会多出２０组待优化逡逑的数据。因此，为了追求解算完整的优化问题反而会影响实时性。逡逑如图１－３所示，相对林冠下的自然环境，室内环境没有强烈的自然光，一些深度逡逑传感器，比如ＲＧＢ－Ｄ摄像机和结构光传感器受到的影响比较小，。通常室内ＳＬＡＭ逡逑使用ＲＧＢ－Ｄ摄像机和单目视觉作为ＳＬＡＭ解决方案（郭芳，２０１２；杨维，２０１５）。逡逑图１－３室内和林冠下飞行环境对比逡逑Ｆｉｇ．邋１－３邋Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ邋ｏｆ邋ｆｌｉｇｈｔ邋ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ邋ｕｎｄｅｒ邋ｉｎｄｏｏｒ邋ａｎｄ邋ｃａｎｏｐｙ逡逑在林冠下的环境中，环境特征高度相似，为激光雷达帧与帧之间的卯配增加难度，逡逑同时自然光对ＲＧＢ－Ｄ摄像机和结构光摄像机具有强烈的干扰，激光雷达加单目视觉逡逑的ＳＬＡＭ解决方案在室外环境中具有较好的鲁棒性（王佳，２０１７；梁潇，２０１６）。而逡逑１１逡逑

激光雷达,林区,地面图,传感器

在林冠下环境因为林冠对光线的遮挡加上地面草地和低小的植物，形成逡逑的图像信息相比单一的室内墙壁和地板，特征点更加丰富，采用视觉里程计在林冠逡逑下环境进行定位，帧间的匹配相比室内更加容易，如图２－１所示为常见的林区地面图逡逑＂Ｐ逡逑署逡逑图２－丨林区地面图像逡逑Ｆｉｇ．邋２－１邋Ｇｒｏｕｎｄ邋ｉｍａｇｅ邋ｉｎ邋ｆｏｒｅｓｔ逡逑激光雷达传感器分为室外激光雷达和室内激光雷达，通常室内传感器成本低逡逑廉、测量距离短、容易受到太阳光的干扰。而室外激光雷达，比如日本北阳公司的逡逑ＵＴＭ－３０ＬＸ－ＥＷ激光雷达传感器，作为常见的室外激光雷达．其拥有测距精度高、测逡逑量距离远和扫描速度快的特点适合作为机载激光雷达为无人机在林冠下飞行提供障逡逑碍物深度信息，其性能参数如表２－１所示。逡逑衣２－１邋ＵＴＭ－３０ＬＸ－ＥＷ激光雷达性能参数表逡逑Ｔａｂｌｅ邋２－１邋Ｐｅｒｆｏｍｉａｎｃｅ邋ｐａｒａｍｅｔｅｒ邋ｏｆ邋ＵＴＭ－３０ＬＸ－ＥＷ邋ｌａｓｅｒ逡逑￥ｉ逦＃１逡逑工作电压逦１２ＶＤＣ±１０％逡逑测量距离逦０．１ｍ？３０ｍ逡逑扫描角度逦２７０°逡逑重量逦２３０ｇ逡逑尺寸逦６０＊６０＊８５ｍｍ逡逑如图２－２所示为林区的激光数据，黑色的圆为激光雷达的位置，红色的点为扫描逡逑到的障碍物的位置，林区环境分为林冠上、林冠中和林冠下环境，林冠下环境主要逡逑的障碍物以圆柱形的树干为主

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