本文關(guān)鍵詞：基于視覺的無人機檢測與跟蹤系統(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)的民用無人機市場得到了快速的發(fā)展及更多的矚目,實現(xiàn)地面任務(wù)的智能化無人機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),搭建了無人機與地面站平臺。無人機端在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)境下實現(xiàn)圖像采集、圖像處理、無人機控制、通信等程序模塊的編寫;在地面站端進行遠程控制程序的編寫。地面小車作為待檢測與跟蹤的目標,以無人機未知路徑循跡前進,無人機通過視覺識別小車位置對其進行跟蹤。其次,本文分別對于人工標志和自然目標的視覺檢測算法進行了研究。對于人工標志,本文設(shè)計了自適應(yīng)顏色分割算法,然后進行了輪廓提取與匹配,并對匹配后的目標進行定位,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,對于SIFT、SURF、ORB三種特征檢測算法進行實現(xiàn)并比較,最終選定了實時性較高、檢測特征豐富的ORB算子。對于實時圖像中的ORB特征點與模板圖像進行匹配,并基于匹配區(qū)域的幾何分布情況進行噪點篩除,最終完成了對目標的檢測。此外,本文還對基于Ada Boost Cascade分類器的目標檢測進行了初步研究,在無復(fù)雜干擾背景的情況達到了較好的檢測效果。然后,本文對目標跟蹤技術(shù)進行了研究。包括對于多特征融合的Camshift算法的研究和改進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LK光流法使得大運動的特征點也能被成功跟蹤。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,本文分析了無人機簡化控制模型,結(jié)合姿態(tài)數(shù)據(jù),進行坐標轉(zhuǎn)換,完成定位數(shù)據(jù)的解算;并為無人機設(shè)計了PID控制器,成功完成了無人機跟蹤小車實驗的測試,達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