【摘要】：伴隨計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自動(dòng)化及信息通信科技的高度發(fā)展,無(wú)人機(jī)自主巡線作業(yè)技術(shù)也逐漸成為各行各業(yè)爭(zhēng)相研究應(yīng)用熱點(diǎn)技術(shù)。無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃是實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)電力自主巡線作業(yè)的核心技術(shù)之一,在無(wú)人機(jī)自主巡線作業(yè)過(guò)程中通過(guò)對(duì)無(wú)人機(jī)作業(yè)環(huán)境計(jì)算及傳感器環(huán)境感知來(lái)為無(wú)人機(jī)提供一條安全、便捷的路徑來(lái)幫助無(wú)人機(jī)完成作業(yè)。本文以無(wú)人機(jī)電力自主巡線作為研究點(diǎn),針對(duì)無(wú)人機(jī)在自主巡線作業(yè)中涉及的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究,其主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)無(wú)人機(jī)靜態(tài)航跡規(guī)劃算法研究:無(wú)人機(jī)靜態(tài)航跡規(guī)劃在無(wú)人機(jī)自主巡航作業(yè)過(guò)程中主要扮演無(wú)人機(jī)基礎(chǔ)巡航路徑導(dǎo)航的角色,但是由于啟發(fā)信息驅(qū)動(dòng)的傳統(tǒng)蟻群算法在路徑選擇過(guò)程中具有隨機(jī)性且容易陷入早熟而放緩算法收斂速度。因此,基于蟻群算法分布式結(jié)構(gòu),本文通過(guò)將人工勢(shì)場(chǎng)算法局部導(dǎo)向性作為蟻群算法選擇概率中的啟發(fā)因子,將人工勢(shì)場(chǎng)算法局部搜索環(huán)境適應(yīng)能力與蟻群算法全局最優(yōu)性優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)來(lái)對(duì)蟻群算法進(jìn)行改進(jìn),在秉承蟻群算法的全局性及魯棒性同時(shí),提高勢(shì)場(chǎng)蟻群算法全局最優(yōu)路徑的搜索能力。(2)基于改進(jìn)光流算法的無(wú)人機(jī)前向目標(biāo)檢測(cè)研究:在無(wú)人機(jī)執(zhí)行航跡巡線作業(yè)過(guò)程中,由于隨機(jī)環(huán)境與靜態(tài)環(huán)境有所偏差導(dǎo)致無(wú)人機(jī)靜態(tài)航跡規(guī)劃難以保障無(wú)人機(jī)安全完成自主巡航任務(wù)。因此,本文以單目前向視覺(jué)傳感器作為媒介,通過(guò)光流法來(lái)檢測(cè)無(wú)人機(jī)前向靜態(tài)目標(biāo),并利用三幀差法來(lái)對(duì)無(wú)人機(jī)前向目標(biāo)與景物進(jìn)行分離來(lái)簡(jiǎn)化光流目標(biāo)檢測(cè)環(huán)境,并通過(guò)光流深度信息來(lái)計(jì)算無(wú)人機(jī)與目標(biāo)之間的相對(duì)距離,提高光流算法潛在障礙物檢測(cè)精度。(3)光流障礙物檢測(cè)及平衡法動(dòng)態(tài)避障研究:本文以無(wú)人機(jī)及靜態(tài)航跡規(guī)劃算法及無(wú)人機(jī)動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)作為基礎(chǔ),以靜態(tài)航跡規(guī)劃所計(jì)算路徑作為導(dǎo)航,通過(guò)對(duì)前向作業(yè)環(huán)境光流檢測(cè)出的無(wú)人機(jī)前向目標(biāo)相對(duì)距離進(jìn)行測(cè)算,并通過(guò)光流平衡避障法來(lái)對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行姿態(tài)控制,提高無(wú)人機(jī)自主巡線過(guò)程中的安全性。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：V279;V249

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2653188