【摘要】：近年來,多旋翼無人機因其自身簡單的構造、高自由度、高機動性和穩(wěn)定的飛行能力,救援賑災現(xiàn)場和民用領域的無人機越來越多。鑒于此,本文基于多旋翼無人機研究了視覺追蹤系統(tǒng)的設計,包括視頻流中目標識別與定位算法和無人機與目標間距離控制算法,最后在實物平臺搭建了無人機視頻采集端與電腦地面站端進行驗證。本文主要研究內容有:(1)通過對圖像去噪的基礎理論與常見算法研究,本文在圖像處理前期,提出使用圖像復原算法對采集到的視頻幀進行去模糊操作。以此來解決由于無人機攝像頭對焦失敗產(chǎn)生的散焦模糊或無人機與目標相對運動產(chǎn)生的運動模糊。根據(jù)PSNR值大小來評判實驗結果成效。(2)實現(xiàn)目標自動搜索。圖像去模糊操作很好的保持了目標的邊緣信息,為目標搜索提供損失度較低的圖像。無人機拍攝畫面中采用模板匹配的方式定位目標,實驗結果表明相關系數(shù)匹配法能夠正確定位到目標位置,該方法取得了很好的效果。(3)對KCF算法進行改進。通過加入目標模板的方式實現(xiàn)目標抗遮擋的長時追蹤效果。其中模板用于和定位到的目標進行相似度計算,以此來判斷目標狀態(tài)。目標狀態(tài)分為:全遮擋、半遮擋和未遮擋。抗遮擋實驗結果顯示改進算法能夠完成既定任務,表現(xiàn)良好。(4)目標跟隨。學習bebop_autonomy無人機自動駕駛軟件平臺,了解如何通過發(fā)送指令消息控制無人機姿態(tài)。姿態(tài)控制中最為重要的一項是目標和無人機間的距離保持。本文設定5m為參考追蹤距離,通過無人機yaw軸與目標標記框中心的加角控制無人機繞yaw軸旋轉程度,無人機pitch軸與目標標記框中心的加角控制無人機是否開啟追蹤。最后,對無人機目標識別與追蹤系統(tǒng)進行實測。測試結果表明本文設計方案能夠完成既定任務,包括Wi-Fi信號傳輸過程中的視頻傳輸和信令傳輸;圖像處理中的圖像復原和目標識別與追蹤工作;追蹤階段的自動搜尋目標、開啟改進KCF算法以及保持目標與無人機間距離。本文設計的系統(tǒng)在追蹤效果上有很好的表現(xiàn),能夠實現(xiàn)“抗遮擋”的長時追蹤,同時能夠兼顧計算力和實時性。
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：V279
【圖文】：

圖 1-1 Nixie 可穿戴無人機Fig.1-1 Nixie wearable drone一種新的視覺傳感導航系統(tǒng)，可它擁有強大的處理器核心和五套算法，為用戶提供有保障的飛行信息并感知障礙物，與適當?shù)娘w中對可能發(fā)生的碰撞及時避讓；定位精度可達厘米級；在復雜地視覺定位系統(tǒng)有效高度達到 20 米

圖 1-1 Nixie 可穿戴無人機Fig.1-1 Nixie wearable drone一種新的視覺傳感導航系統(tǒng)，可它擁有強大的處理器核心和五套算法，為用戶提供有保障的飛行信息并感知障礙物，與適當?shù)娘w中對可能發(fā)生的碰撞及時避讓；定位精度可達厘米級；在復雜地視覺定位系統(tǒng)有效高度達到 20 米

圖 1-3 Skydio R1 無人機Fig.1-3 Skydio R1 drone識別的研究現(xiàn)狀理的移動目標識別技術，通常是、目標追蹤，獲得目標在各幀上到目標移動速度、運動軌跡等參務。機器感知的外部信息，是視先的機器視覺技術基于雙目立體獲取被測物體的兩個圖像，并通三維幾何信息和攝像機距被測物動追蹤任務中的實時立體圖像回定位提供精確位置支持[22]。

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本文編號：2796028