發(fā)布時(shí)間：2020-06-05 14:58

【摘要】：隨著無(wú)人機(jī)的發(fā)展,越來(lái)越多的無(wú)人機(jī)產(chǎn)品出現(xiàn)滿足著人們的不同需求。由于無(wú)人機(jī)飛行控制自動(dòng)化、智能化等方面日益增長(zhǎng)的需求,我們需要準(zhǔn)確感知無(wú)人機(jī)的位置與姿態(tài)信息。傳統(tǒng)方法通常具有累計(jì)誤差大、易受外界干擾等缺點(diǎn),本文通過視覺信號(hào)對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行測(cè)量不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)目標(biāo)的低成本非接觸測(cè)量而且能夠檢測(cè)到大量有效信息。為了實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)位姿估計(jì),本文使用視覺傳感器提取圖像中的關(guān)鍵信息對(duì)無(wú)人機(jī)的位置與姿態(tài)進(jìn)行測(cè)量與計(jì)算。本文首先建立視覺測(cè)量的坐標(biāo)系,并分析攝像機(jī)的投影成像原理及其中包含的數(shù)學(xué)模型。攝像機(jī)成像原理和雙目匯聚模型是本文進(jìn)行位姿估計(jì)的基礎(chǔ),為求解相機(jī)模型參數(shù),使用標(biāo)定板照片對(duì)雙目相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)進(jìn)行求解。其次,為了從復(fù)雜的視覺圖像中提取關(guān)鍵坐標(biāo)信息,提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的雙卷積網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)測(cè)算法,通過第一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)、基于預(yù)測(cè)坐標(biāo)的圖像分割以及第二個(gè)卷積網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵點(diǎn)優(yōu)化三個(gè)步驟最終輸出無(wú)人機(jī)四個(gè)旋翼軸心坐標(biāo)的信息。為了定位雙目相機(jī)之間的匹配點(diǎn),使用基于Faster RCNN的目標(biāo)檢測(cè)方法對(duì)目標(biāo)形心進(jìn)行定位匹配,經(jīng)過特征圖提取、候選區(qū)域篩選、ROI池化尺寸修改和損失函數(shù)最小化等步驟得到最后的坐標(biāo)輸出。再次,本文使用雙卷積網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)到的4個(gè)特征點(diǎn),輸入PNP算法進(jìn)行計(jì)算得到無(wú)人機(jī)空間姿態(tài)信息,通過雙目相機(jī)間的關(guān)系建立雙目交匯模型,向模型輸入目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)到的雙目匹配坐標(biāo)得到無(wú)人機(jī)的位置信息。最后,將無(wú)人機(jī)姿態(tài)與位置的測(cè)量方法合并成為一個(gè)系統(tǒng),并對(duì)該位姿檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法具有可行性,能夠滿足無(wú)人機(jī)視覺測(cè)量的工作。本文創(chuàng)新點(diǎn)體現(xiàn)在提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的視覺關(guān)鍵信息檢測(cè)方法與傳統(tǒng)視覺成像原理相結(jié)合的位置與姿態(tài)測(cè)量與計(jì)算方法,該方法能夠在無(wú)人機(jī)自主導(dǎo)航、自主著落、自動(dòng)避障的領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。本研究得到國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(編號(hào):91646108,61473222)資助。
【圖文】：

如圖 1-1 所示可分為單旋翼、多旋翼、固定行器的優(yōu)勢(shì)在于飛行距離較遠(yuǎn)以及持續(xù)飛行繪以及軍事偵查等。旋翼飛行器雖然不具備續(xù)形下實(shí)現(xiàn)垂直起飛和自動(dòng)停旋等動(dòng)作，這些特事偵查以及影視航拍等工作。多旋翼飛行器根擁有四個(gè)驅(qū)動(dòng)電機(jī)的無(wú)人機(jī)結(jié)構(gòu)合理、性能操縱中改變 pwm 波輸出調(diào)整螺旋槳轉(zhuǎn)速?gòu)亩藱C(jī)憑借著合理的結(jié)構(gòu)、靈活的操縱方式以公司的極大青睞，成為無(wú)人機(jī)飛行領(lǐng)域研究

圖 2-6 棋盤格標(biāo)定板圖片F(xiàn)ig 2-6 Chessboard Calibration Board Picture圖 2-7 雙目標(biāo)定板角點(diǎn)提取結(jié)果Fig 2-7 Corner Extraction Results of Bi-Target Fixed Pla
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP181;V279

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2698215