【摘要】：隨著無人機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,無人機(jī)應(yīng)用從主要面向軍事領(lǐng)域,到如今逐漸多元化,廣泛應(yīng)用于航拍、巡檢、無人機(jī)物流等多個專業(yè)領(lǐng)域。相信在不久的將來,無人機(jī)必將在人們?nèi)粘Ｉ钪邪缪菰絹碓街匾慕巧τ跓o人機(jī)而言,自主定位一直是無人機(jī)的一項核心能力,是無人機(jī)實現(xiàn)避障導(dǎo)航,路徑規(guī)劃的前提與基礎(chǔ)。針對無人機(jī)在無GPS或GPS信號較弱的情況,本文利用雙目相機(jī)與慣性測量單元(IMU)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,為無人機(jī)提供準(zhǔn)確的位置,姿態(tài)和速度信息,完成了一套雙目與IMU融合的無人機(jī)自主定位系統(tǒng)的搭建與算法優(yōu)化。本文主要工作與成果如下:(1)闡述了雙目標(biāo)定、基于Allan方差的IMU固有參數(shù)標(biāo)定及相機(jī)與IMU外參標(biāo)定的基本原理。設(shè)計了一種雙目相機(jī)標(biāo)定誤差及相機(jī)與IMU外參標(biāo)定誤差的評價指標(biāo)。通過標(biāo)定實驗,得到了雙目相機(jī)與IMU的內(nèi)外參數(shù)并對標(biāo)定結(jié)果進(jìn)行了誤差校驗。(2)介紹了基于光流跟蹤的雙目視覺定位的基本流程。研究了圖像角點檢測、光流跟蹤、誤匹配點去除、相機(jī)運動估計的基本原理。完成了均勻化FAST角點的算法設(shè)計。利用IMU信息,改進(jìn)了光流跟蹤算法與幀間誤匹配點去除算法,實驗表明本文改進(jìn)算法提高了計算效率。(3)設(shè)計了 一套基于非線性優(yōu)化的雙目視覺與IMU融合定位算法。并在Euroc數(shù)據(jù)集上,和目前主流的開源雙目視覺與IMU融合定位算法OKVIS進(jìn)行了對比測試。實驗結(jié)果顯示:綜合定位精度與計算負(fù)載兩個方面,本文設(shè)計算法表現(xiàn)最佳。(4)搭建了基于雙目與IMU融合的無人機(jī)自主定位系統(tǒng)。在實際場景中,開展了實驗驗證研究。實驗表明,本文設(shè)計算法定位誤差約為1.6%,基本滿足無GPS信號情況下的無人機(jī)定位需求。
【圖文】：

圖１．１無人機(jī)應(yīng)用逡逑１逡逑

系之間的旋轉(zhuǎn)與平移。逡逑徑向畸變由于鏡頭加工誤差產(chǎn)生，徑向畸變主要包含桶形失真和枕形失真，逡逑如圖２．２所示。桶形失真隨著離光軸的距離增加而減小，而枕形失真隨著離光軸逡逑的距離增加而增大。無論是桶形失真還是枕形失真，穿過圖像中心和光軸有交點逡逑的直線始終保持形狀不變。對于普通針孔相機(jī)模型，徑向畸變參數(shù)通常用逡逑表不。逡逑—廣十邋［ｒ——■邐—邋－ｒ邋１邋ｉ＇ｉ－一逡逑｜ｈ—＾邐ｈｔｉｚｚｚｚｒ逡逑：．ｉ邋ｉ邋１邋１邋ｉ邋１邋ｊ邋一－Ｌｔ４邋＂４邐ｉ邐逡逑ｉｉ：常陽像邐Ｍ形火ｒｔ邐枕形火Ａ：逡逑圖２．２徑向畸變的兩種類型逡逑切向畸變主要由于相機(jī)的組裝過程中，透鏡和成像面不是嚴(yán)格平行產(chǎn)生的，，逡逑如圖２．３所示。切向畸變參數(shù)通常用ｐ１，ｐ２表示。逡逑ｋ邐：逡逑：邐Ｉ逡逑垂直楩Ｘ邐１邐＾＼逡逑—邐……—ｒ邋—逡逑？￥面邐；邐！逡逑圖２．３切向畸變來源示意圖逡逑假設(shè)去畸變前的像素坐標(biāo)：（％邋Ｖ），去畸變后的像素坐標(biāo)為逡逑（＾ｄｉｓｔｏｒｔｅｄ，邋＾ｄｉｓｔｏｒｔｅｄ），
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：V279;V249

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 陳斌濤;劉任任;陳益強(qiáng);劉軍發(fā);蔣鑫龍;劉定俊;;動態(tài)環(huán)境中的WiFi指紋自適應(yīng)室內(nèi)定位方法[J];傳感技術(shù)學(xué)報;2015年05期

2 寧靜;;采用紅外織網(wǎng)的室內(nèi)定位技術(shù)[J];激光與紅外;2011年07期

3 馮琦,周德云;軍用無人機(jī)發(fā)展趨勢[J];電光與控制;2003年01期

4 秦博,王蕾;無人機(jī)發(fā)展綜述[J];飛航導(dǎo)彈;2002年08期

本文編號：2597253