大多數(shù)無人機(jī)采用的GPS/IMU組合導(dǎo)航系統(tǒng)雖能控制無人機(jī)飛行,但不能發(fā)現(xiàn)并識別空間障礙物信息,這無疑是無人機(jī)飛行中一個不可忽視的安全隱患。如何使無人機(jī)具有自主避障能力,保證無人機(jī)的飛行安全,已是目前中小型無人機(jī)應(yīng)用中急需解決的主要問題之一。本文將雙目視覺技術(shù)引入到無人機(jī)自主避障之中,研究無人機(jī)雙目視覺系統(tǒng)集成、立體匹配、障礙物提取、障礙物距離測量等技術(shù),以構(gòu)建基于雙目視覺的無人機(jī)障礙物識別與距離測量系統(tǒng),為無人機(jī)自主避障提供技術(shù)支撐。本文的主要工作和結(jié)論如下:(1)雙目立體視覺系統(tǒng)集成與標(biāo)定:本文采用兩個同型號輕型攝像機(jī)固定基線組成雙目視覺系統(tǒng),將其與無人機(jī)集成構(gòu)建了無人機(jī)雙目視覺系統(tǒng);采用Opencv法實(shí)現(xiàn)攝像機(jī)標(biāo)定,視頻幀截取與立體校正,并用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文集成方案的有效性及標(biāo)定與圖像預(yù)處理方法的可行性。(2)雙目立體匹配:構(gòu)建了一種Fast與Sift相結(jié)合的立體匹配方法,并采用多線程方式編程實(shí)現(xiàn),極大提高了影像匹配效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能滿足無人機(jī)避障的需求。(3)障礙物提取與距離量測:本文給出了一種采用輪廓檢測與圖像分割相結(jié)合的障礙物自動提取方法,取得了較好的障礙物檢測效果... 

【文章來源】：河南理工大學(xué)河南省

【文章頁數(shù)】：89 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究技術(shù)路線圖

圖2-1雙目視覺系統(tǒng)兩種結(jié)構(gòu)

–2雙目攝像機(jī)Fig.2–2Binocularcamera

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]背景自適應(yīng)的GrabCut圖像分割算法[J]. 楊紹兵,李磊民,黃玉清.  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2017(02)
[2]雙目立體視覺測距技術(shù)[J]. 馬肖,舒博倫,李景春.  電子設(shè)計(jì)工程. 2016(04)
[3]基于角點(diǎn)檢測與SIFT算法的快速匹配方法[J]. 陳長偉.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2014(07)
[4]基于GrabCut改進(jìn)的圖像分割算法[J]. 周良芬,何建農(nóng).  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2013(01)
[5]基于平行雙目立體視覺的測距系統(tǒng)[J]. 劉盼,王金海.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2012(S2)
[6]SURF算法和RANSAC算法相結(jié)合的遙感圖像匹配方法[J]. 陳藝蝦,孫權(quán)森,徐煥宇,耿蕾蕾.  計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索. 2012(09)
[7]基于特征匹配算法的雙目視覺測距[J]. 邵暖,李惠光,劉樂.  燕山大學(xué)學(xué)報(bào). 2012(01)
[8]角點(diǎn)檢測綜述[J]. �？《Y.  科技風(fēng). 2011(20)
[9]雙目立體匹配算法的研究與進(jìn)展[J]. 白明,莊嚴(yán),王偉.  控制與決策. 2008(07)
[10]基于穿戴視覺的人手跟蹤與手勢識別方法[J]. 柳陽,賈云得.  北京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2005(12)

博士論文
[1]基于視覺的智能車輛道路識別與障礙物檢測方法研究[D]. 石金進(jìn).哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[2]無人駕駛車輛運(yùn)動障礙物檢測、預(yù)測和避撞方法研究[D]. 辛煜.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014
[3]結(jié)合深度信息的圖像分割算法研究[D]. 皮志明.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2013
[4]圖像分割的活動輪廓模型研究[D]. 方玲玲.蘇州大學(xué) 2013
[5]基于聚類分析的圖像分割方法研究[D]. 張新野.大連海事大學(xué) 2012
[6]雙目立體視覺深度感知與三維重建若干問題研究[D]. 羅桂娥.中南大學(xué) 2012
[7]基于視覺的微小型無人直升機(jī)位姿估計(jì)與目標(biāo)跟蹤研究[D]. 徐偉杰.浙江大學(xué) 2012

碩士論文
[1]SIFT特征匹配技術(shù)研究與應(yīng)用[D]. 陳晗婧.南京理工大學(xué) 2017
[2]基于圖像識別的智能小車障礙物檢測方法研究[D]. 孫曉峰.昆明理工大學(xué) 2017
[3]基于車載多激光雷達(dá)的地圖構(gòu)建與障礙物檢測[D]. 林輝.浙江大學(xué) 2017
[4]基于FAST檢測及SIFT描述的特征檢測算法[D]. 常旭劍.中北大學(xué) 2015
[5]雙目視覺立體匹配技術(shù)研究及其應(yīng)用[D]. 夏凱.西安建筑科技大學(xué) 2015
[6]無人機(jī)視覺穩(wěn)定避障系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 劉天奇.北京工業(yè)大學(xué) 2015
[7]雙目立體匹配的理論研究及算法優(yōu)化[D]. 龐星.南京理工大學(xué) 2015
[8]雙目立體視覺測距技術(shù)研究[D]. 靳盼盼.長安大學(xué) 2014
[9]基于雙目視覺的立體匹配算法研究[D]. 劉寧海.浙江理工大學(xué) 2014
[10]基于雙目視覺的小型無人飛行器的導(dǎo)航與避障[D]. 蘇東.電子科技大學(xué) 2014



本文編號：2922620