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无人机视觉稳定避障系统的设计与实现

发布时间:2017-08-10 05:06

  本文关键词:无人机视觉稳定避障系统的设计与实现


  更多相关文章: 无人机 单目视觉 电子稳像 障碍物检测 组合导航


【摘要】:无人机由于其能够在危险、极端等环境下代替人工作,可以最大限度降低人员损失、减少人员利用成本而迅速发展。其在军事侦察、遥感测绘、抗险救灾、管线巡察、影视航拍等方面都得到了广泛应用。而无人机视觉导航作为无人机自动航迹规划、实时目标跟踪及多机协同合作等工作的基础,成为了现阶段研究的重点。本文设计实现一套无人机视觉稳定避障系统,由无人机机载信息采集系统和PC地面站回控无人机系统组成,其中又将机载信息采集系统分为组合导航信息体系和图像传输存储体系两部分。通过划分几个子系统的方式,将整个系统各部分独立,具有组合灵活、方便移植等特点。在机载信息采集系统中,本文针对实验室已完成的通过平移补偿的实时电子稳像系统进行改进,设计了一种基于仿射变换的机载电子稳像系统,可实现对视频中平移和旋转叠加抖动的处理。本文在FAST特征点匹配的基础上,对仿射变换模型的平移和旋转参量进行估计,经过滤波分离抖动与扫描运动,进而由空间变换累加法和最近邻域插值法相结合的方法完成对图像的运动补偿。系统以ADSP-BF609对称500MHz双核处理器为核心,进行了并行算法和系统的优化设计。针对处理的PAL制标准视频,系统满足实时性要求且稳定可靠。在PC地面站回控无人机系统中,本文设计了一种基于单目定焦图像平移的测距方法,实验表明该方法简单易行,且精度满足系统需求。通过距离计算无人机投影,结合AABB包围盒碰撞检测方法,可准确的判断与障碍物是否相交。针对旋翼无人机可垂直飞行的特点,本文改进了威胁锥模型,使无人机以最近碰撞点为圆心避绕障碍物,实现无人机的有效避障。最后,本文完成了系统中MEMS惯性器件的标定、组合导航信息采集和机载图像采集输出的测试,并对电子稳像系统及单目避障回控系统进行了实验测试与分析,验证了系统的完整性和实时性以及算法的有效性。
【关键词】:无人机 单目视觉 电子稳像 障碍物检测 组合导航
【学位授予单位】:北京工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP391.41;V279
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-10
  • 第1章 绪论10-18
  • 1.1 课题背景与研究意义10-12
  • 1.1.1 无人机及无人机视觉导航概述10-11
  • 1.1.2 电子稳像技术概述11-12
  • 1.2 课题相关技术及发展现状12-16
  • 1.2.1 电子稳像技术12-13
  • 1.2.2 障碍物检测技术13-14
  • 1.2.3 嵌入式处理器技术14-16
  • 1.3 本文的研究内容及结构16-18
  • 1.3.1 研究内容16-17
  • 1.3.2 论文结构17-18
  • 第2章 系统设计方案18-26
  • 2.1 系统总体设计18-19
  • 2.2 无人机机载信息采集系统19-23
  • 2.2.1 组合导航信息体系19-21
  • 2.2.2 图像传输存储体系21-23
  • 2.3 地面站回控无人机系统23-24
  • 2.4 本章小结24-26
  • 第3章 基于仿射变换的机载电子稳像系统设计26-52
  • 3.1 仿射变换的基本理论26-28
  • 3.2 FAST特征点匹配28-37
  • 3.2.1 特征点的几种检测算法30-34
  • 3.2.2 FAST检测算法及代表点提取34-36
  • 3.2.3 代表点匹配36-37
  • 3.3 仿射变换参量计算及稳像补偿37-41
  • 3.3.1 仿射变换参量估计37-38
  • 3.3.2 运动滤波38-40
  • 3.3.3 运动补偿40-41
  • 3.4 基于BF609双核DSP的电子稳像算法实现41-46
  • 3.4.1 双核DSP并行算法设计41-42
  • 3.4.2 多缓冲区循环结构设计42-44
  • 3.4.3 系统优化44-46
  • 3.5 实验与分析46-51
  • 3.5.1 单帧补偿效果46-48
  • 3.5.2 连续多帧补偿效果48-49
  • 3.5.3 单核优化测试结果49-50
  • 3.5.4 双核测试结果50-51
  • 3.6 本章小结51-52
  • 第4章 基于单目视觉避障回控算法设计52-76
  • 4.1 基于单目定焦图像的平移测距方法52-59
  • 4.1.1 摄像机成像模型52-54
  • 4.1.2 定焦图像测距方法54-59
  • 4.2 视线障碍碰撞检测及判定59-65
  • 4.2.1 图像处理59-62
  • 4.2.2 碰撞检测及障碍判定62-65
  • 4.3 基于视觉信息的实时避障规划65-69
  • 4.3.1 威胁锥模型65-67
  • 4.3.2 旋翼无人机避障策略67-69
  • 4.4 实验与分析69-74
  • 4.4.1 定焦测距实验69-70
  • 4.4.2 障碍物判定实验70-72
  • 4.4.3 地面站回控航线72-74
  • 4.5 本章小结74-76
  • 第5章 系统测试76-86
  • 5.1 组合导航系统测试76-81
  • 5.1.1 MEMS惯性器件标定76-78
  • 5.1.2 组合导航模式与效果78-80
  • 5.1.3 系统硬件实物80-81
  • 5.2 图像传输系统测试81-85
  • 5.2.1 采集图像测试81-82
  • 5.2.2 预输出图像测试82-83
  • 5.2.3 输出图像测试83-84
  • 5.2.4 系统硬件实物84
  • 5.2.5 无人机及载荷实物84-85
  • 5.3 本章小结85-86
  • 结论86-88
  • 参考文献88-92
  • 攻读硕士学位期间所发表的学术论文92-94
  • 致谢94

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本文编号:648951

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