本文關(guān)鍵詞：基于視覺的無人機(jī)檢測與跟蹤系統(tǒng)研究

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【摘要】：隨著自動控制領(lǐng)域的發(fā)展,無人機(jī)系統(tǒng)以其廣泛的應(yīng)用前景受到了廣泛的關(guān)注。尤其在近幾年,國內(nèi)的民用無人機(jī)市場得到了快速的發(fā)展及更多的矚目,實(shí)現(xiàn)地面任務(wù)的智能化無人機(jī)仍是目前有待深入研究的方向之一。本文以四旋翼飛行器作為無人機(jī)對象,基于視覺處理算法、嵌入式軟件開發(fā)、飛行器控制等研究內(nèi)容,實(shí)現(xiàn)其對地面智能小車的檢測與跟蹤。首先,本文基于檢測與跟蹤任務(wù),搭建了無人機(jī)與地面站平臺。無人機(jī)端在ODROID-U3 ARM開發(fā)板上搭載Linux操作系統(tǒng)、ROS拓展構(gòu)架、Open CV視覺環(huán)境,在嵌入式環(huán)境下實(shí)現(xiàn)圖像采集、圖像處理、無人機(jī)控制、通信等程序模塊的編寫;在地面站端進(jìn)行遠(yuǎn)程控制程序的編寫。地面小車作為待檢測與跟蹤的目標(biāo),以無人機(jī)未知路徑循跡前進(jìn),無人機(jī)通過視覺識別小車位置對其進(jìn)行跟蹤。其次,本文分別對于人工標(biāo)志和自然目標(biāo)的視覺檢測算法進(jìn)行了研究。對于人工標(biāo)志,本文設(shè)計了自適應(yīng)顏色分割算法,然后進(jìn)行了輪廓提取與匹配,并對匹配后的目標(biāo)進(jìn)行定位,算法可在不同光線情況下穩(wěn)定檢測。對于小車本體為代表的自然目標(biāo),對于SIFT、SURF、ORB三種特征檢測算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)并比較,最終選定了實(shí)時性較高、檢測特征豐富的ORB算子。對于實(shí)時圖像中的ORB特征點(diǎn)與模板圖像進(jìn)行匹配,并基于匹配區(qū)域的幾何分布情況進(jìn)行噪點(diǎn)篩除,最終完成了對目標(biāo)的檢測。此外,本文還對基于Ada Boost Cascade分類器的目標(biāo)檢測進(jìn)行了初步研究,在無復(fù)雜干擾背景的情況達(dá)到了較好的檢測效果。然后,本文對目標(biāo)跟蹤技術(shù)進(jìn)行了研究。包括對于多特征融合的Camshift算法的研究和改進(jìn)LK光流法的研究。多特征融合算法使得Camshift算法對顏色相近背景有更好的抗干擾性;改進(jìn)LK光流法使得大運(yùn)動的特征點(diǎn)也能被成功跟蹤。此外通過卡爾曼濾波算法避免了算法短時遮擋等原因?qū)е碌母櫴栴}。最后,本文分析了無人機(jī)簡化控制模型,結(jié)合姿態(tài)數(shù)據(jù),進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,完成定位數(shù)據(jù)的解算;并為無人機(jī)設(shè)計了PID控制器,成功完成了無人機(jī)跟蹤小車實(shí)驗(yàn)的測試,達(dá)到了較好的跟蹤效果。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V279

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本文編號：1139921