【摘要】：隨著信息技術(shù)的發(fā)展,無人機(jī)已經(jīng)成為目前研究的熱點(diǎn)。無人機(jī)能夠自主著陸或者通過攔網(wǎng)回收,同時(shí)能夠自主完成起飛、導(dǎo)航等任務(wù),其中著陸階段是故障高發(fā)階段。因此本文提出了一種GNSS拒止條件下基于多源數(shù)據(jù)融合的視覺輔助無人機(jī)自主著艦系統(tǒng)。本文主要的研究內(nèi)容如下:(1)首先概述了在無人機(jī)自主著陸領(lǐng)域常用的合作地標(biāo)的,總結(jié)不同類型地標(biāo)的優(yōu)缺點(diǎn)。然后從形狀、尺寸、顏色以及材質(zhì)幾個(gè)方面入手設(shè)計(jì)了新型著艦?zāi)繕?biāo)。最后通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比T形和H形的典型著艦地標(biāo)以及本文設(shè)計(jì)的著艦地標(biāo)的性能差異。(2)針對(duì)本文設(shè)計(jì)的著艦地標(biāo)提出了不同階段的視覺處理的方案。對(duì)于無人機(jī)遠(yuǎn)距離著艦,本文提出了基于RGB顏色空間的圖像預(yù)處理方法。對(duì)于無人機(jī)近距離著艦,本文提出了基于HSV顏色空間的圖像預(yù)處理方法。然后利用基于Canny算法的邊緣檢測算法來識(shí)別著艦地標(biāo),對(duì)比了不同特征點(diǎn)檢測算法的性能。(3)本文提出了基于金字塔LK光流法的特征點(diǎn)跟蹤方法,確保了無人機(jī)自主著艦跟蹤系統(tǒng)的精確度與魯棒性,實(shí)現(xiàn)著艦地標(biāo)的穩(wěn)定并且快速跟蹤。(4)文中介紹了視覺導(dǎo)航中幾個(gè)常用坐標(biāo)系以及坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。攝像機(jī)標(biāo)定為視覺位姿估計(jì)提供攝像機(jī)內(nèi)參,最后采用PnP算法結(jié)合攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù)對(duì)無人機(jī)的位姿進(jìn)行了解算。(5)文中針對(duì)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的累積誤差特性,為INS誤差數(shù)據(jù)的仿真提供理論依據(jù),設(shè)計(jì)了卡爾曼濾波器模型來實(shí)現(xiàn)GNSS拒止條件下基于“視覺+INS+雷達(dá)高度計(jì)”多源信息融合的無人機(jī)局部定位技術(shù),然后設(shè)計(jì)了INS累積誤差間歇式修正方案,提高無人機(jī)視覺導(dǎo)航系統(tǒng)的定位精度。本文設(shè)計(jì)了三維視景仿真演示驗(yàn)證系統(tǒng),三維視景仿真與真實(shí)算法仿真相結(jié)合,同步顯示無人機(jī)著艦三維視景和實(shí)時(shí)視覺導(dǎo)航位姿估計(jì)參數(shù),驗(yàn)證本文提出算法的可行性與有效性。最后對(duì)演示驗(yàn)證系統(tǒng)的結(jié)果進(jìn)行了分析,該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)多通道多視場的動(dòng)態(tài)三維聯(lián)動(dòng)視景顯示處理,實(shí)現(xiàn)三維視景演示和算法仿真驗(yàn)證的統(tǒng)一。最后分析了系統(tǒng)的精度性能,本文的無人機(jī)自主著艦系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)無人機(jī)的準(zhǔn)確著艦。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：V279;V249.3
【圖文】：

大中型水面艦艇上成為海基航空力量的有效補(bǔ)充。圖 1.1 所示為中國和美國的無人機(jī)示例。圖1.1 中美無人機(jī)示例無人機(jī)的自主著陸要求在低空低速的情況下，特別是在移動(dòng)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)自主著陸時(shí)，無人機(jī)的各種姿態(tài)信息必須保持高精度，才有可能著陸在一個(gè)規(guī)定的位置上。自主著陸就是說只利用機(jī)載導(dǎo)航設(shè)備對(duì)無人機(jī)進(jìn)行定位和導(dǎo)航，這就要求無人機(jī)務(wù)必能夠自主導(dǎo)航，因此，全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）拒止環(huán)境下高精度的自主導(dǎo)航是無人機(jī)自主著陸的關(guān)鍵技術(shù)。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（INS）、全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)、視覺輔助導(dǎo)航以及組合導(dǎo)航等這幾種是現(xiàn)在世界上各種常用的導(dǎo)航技術(shù)。INS 的優(yōu)勢是不依賴外界信息進(jìn)行定位，但是誤差隨時(shí)間累積，長期精度不好。GNSS 具有連續(xù)精密的導(dǎo)航和定位能力，實(shí)時(shí)性能較出色

并且能夠自主感知和飛行通過未知的室內(nèi)或室外環(huán)境，不需要外部通信或GNSS，無人機(jī)的速度可以達(dá)到 20 米/秒。圖1.2 視覺輔助導(dǎo)航方法圖1.3 FLA 計(jì)劃概念圖該研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一種獨(dú)特的傳感器和算法架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了一種創(chuàng)新的狀態(tài)評(píng)估方法[4]，這種方法開發(fā)出的系統(tǒng)被稱為“結(jié)合慣性狀態(tài)的平滑和映射評(píng)估（SmoothingAndMapping With Inertial State Estimation，SAMWISE）”。SAMWISE 是一種視覺輔助的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，能夠提供高速率、低延遲的狀態(tài)估計(jì)，以便飛行器能夠通過有障礙物并且未映射的室內(nèi)或室外環(huán)境，實(shí)現(xiàn)高動(dòng)態(tài)飛行。SAMWISE 參考了 SLAM 的框架結(jié)構(gòu)，利用因子圖理論，GTSAM 庫中提供的增量平滑和映射 2（iSAM2）作為后端，用增量平滑器降低慣性導(dǎo)航累積誤差對(duì)系統(tǒng)的影響

3圖1.3 FLA 計(jì)劃概念圖該研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一種獨(dú)特的傳感器和算法架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了一種創(chuàng)新的狀態(tài)評(píng)]，這種方法開發(fā)出的系統(tǒng)被稱為“結(jié)合慣性狀態(tài)的平滑和映射評(píng)估（Smoothingpping With Inertial State Estimation，SAMWISE）”。SAMWISE 是一種視覺輔導(dǎo)航系統(tǒng)，能夠提供高速率、低延遲的狀態(tài)估計(jì)，以便飛行器能夠通過有障未映射的室內(nèi)或室外環(huán)境，實(shí)現(xiàn)高動(dòng)態(tài)飛行。SAMWISE 參考了 SLAM 的，利用因子圖理論，GTSAM 庫中提供的增量平滑和映射 2（iSAM2）作為后量平滑器降低慣性導(dǎo)航累積誤差對(duì)系統(tǒng)的影響，SAMWISE 提供了一個(gè)靈活航前端，允許并入多種其他傳感器模式，包括視覺、激光掃描匹配器、氣壓高度計(jì)測量。SAMWISE 處理來自原始傳感器數(shù)據(jù)的測量生成，并且對(duì)傳輸遲具有魯棒性，依靠低延遲的慣性狀態(tài)估計(jì)來維持較低速率 iSAM2 優(yōu)化調(diào)高速率狀態(tài)輸出。

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本文編號(hào)：2743579