本文關(guān)鍵詞：基于多傳感器的四旋翼無(wú)人機(jī)室內(nèi)自主導(dǎo)航研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在災(zāi)難救援活動(dòng)中,具備靈活機(jī)動(dòng)性的無(wú)人機(jī)正逐步顯示出巨大的優(yōu)勢(shì)。近年來(lái),基于GPS或SLAM的無(wú)人機(jī)導(dǎo)航獲得了良好的實(shí)際效果。然而,在不具備明顯位置標(biāo)識(shí)的室內(nèi)環(huán)境中,如何為無(wú)人機(jī)提供自主導(dǎo)航則構(gòu)成了新的挑戰(zhàn)。本文結(jié)合多傳感器數(shù)據(jù)融合與四旋翼無(wú)人機(jī)控制技術(shù),研究并實(shí)現(xiàn)四旋翼無(wú)人機(jī)在室內(nèi)環(huán)境的自主導(dǎo)航,具有很強(qiáng)的科學(xué)價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。依據(jù)貝葉斯濾波理論及空氣動(dòng)力學(xué)原理,本文建立了無(wú)人機(jī)狀態(tài)模型和運(yùn)動(dòng)模型�？紤]到無(wú)人機(jī)與地面之間的通信延遲及數(shù)據(jù)處理延遲,在狀態(tài)預(yù)測(cè)時(shí)將這種延遲消去。針對(duì)旋翼無(wú)人機(jī)飛行時(shí)的傾斜,以慣性測(cè)量單元(IMU)得到的姿態(tài)作為參考對(duì)圖像進(jìn)行視角變換處理。在經(jīng)過(guò)光流算法得到圖像整體位移后使用尺度變換將像素距離轉(zhuǎn)換為實(shí)際距離,然后將光流與IMU進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在短時(shí)間內(nèi)具有較高的定位精度。在建立基于特征點(diǎn)的觀測(cè)模型基礎(chǔ)上,為了解決數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)時(shí)的錯(cuò)誤關(guān)聯(lián),本文采用了一種整體數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的方法,尋找局部地圖與全局地圖之間的最優(yōu)變換。以基于粒子濾波的蒙特卡羅定位方法計(jì)算無(wú)人機(jī)在全局定位中的位置,同時(shí)采用降低權(quán)重方差、檢測(cè)粒子權(quán)重變化等方法解決粒子濾波存在的粒子多樣性衰竭等問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法具有較強(qiáng)的魯棒性,滿足長(zhǎng)時(shí)間定位需求。為滿足定位系統(tǒng)的需求,本文構(gòu)建了AR. Drone四旋翼無(wú)人機(jī)的硬件及軟件系統(tǒng),以機(jī)器人操作系統(tǒng)(ROS)為基礎(chǔ),開(kāi)發(fā)了無(wú)人機(jī)地面站的導(dǎo)航定位系統(tǒng)及控制系統(tǒng)�？刂葡到y(tǒng)采用帶限幅的PID控制器,并采用預(yù)估的方法抵消時(shí)延對(duì)控制效果的影響。導(dǎo)航系統(tǒng)將基于光流/IMU的貝葉斯定位方法與基于粒子濾波的蒙特卡羅定位方法相結(jié)合,使得系統(tǒng)既能快速處理短時(shí)間內(nèi)的無(wú)人機(jī)定位需求,又能對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間精確定位。最后,為驗(yàn)證所研究的四旋翼無(wú)人機(jī)導(dǎo)航算法與技術(shù),本文采用Gazebo構(gòu)建了仿真系統(tǒng),并將本文研究的算法及開(kāi)發(fā)的導(dǎo)航軟件在仿真環(huán)境中進(jìn)行了測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明,本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)能夠滿足無(wú)人機(jī)室內(nèi)定位的需求,具備良好的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性及魯棒性。
【關(guān)鍵詞】：四旋翼無(wú)人機(jī) 自主導(dǎo)航 室內(nèi)環(huán)境 多傳感器 機(jī)器人操作系統(tǒng)(ROS)
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：V279;TP212
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.3 無(wú)人機(jī)室內(nèi)自主導(dǎo)航的關(guān)鍵問(wèn)題16-17
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容及組織結(jié)構(gòu)17-19
• 1.3.1 論文研究?jī)?nèi)容17
• 1.3.2 論文章節(jié)安排17-19
• 第2章 基于貝葉斯濾波的無(wú)人機(jī)局部導(dǎo)航研究19-37
• 2.1 導(dǎo)航技術(shù)基本原理19-21
• 2.1.1 噪聲及不確定度19
• 2.1.2 基本假設(shè)19-20
• 2.1.3 基本概率模型20-21
• 2.2 傳感器數(shù)據(jù)處理21-27
• 2.2.1 數(shù)據(jù)傳輸延遲21-22
• 2.2.2 基于IMU的俯視圖變換22-23
• 2.2.3 尺度估算23-24
• 2.2.4 基于光流的導(dǎo)航技術(shù)24-27
• 2.3 無(wú)人機(jī)狀態(tài)模型的建立27-32
• 2.3.1 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換及狀態(tài)空間的建立27-28
• 2.3.2 無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)模型28-29
• 2.3.3 狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型29-30
• 2.3.4 狀態(tài)預(yù)測(cè)模型30-31
• 2.3.5 狀態(tài)觀測(cè)模型31-32
• 2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析32-36
• 2.5 本章小結(jié)36-37
• 第3章 基于粒子濾波的無(wú)人機(jī)全局導(dǎo)航研究37-51
• 3.1 特征提取37-38
• 3.2 基于特征的觀測(cè)模型38-42
• 3.2.1 路標(biāo)測(cè)量38
• 3.2.2 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)38-40
• 3.2.3 基于粒子濾波的定位算法40-42
• 3.3 無(wú)人機(jī)定位算法的魯棒性42-49
• 3.3.1 粒子匱乏42-44
• 3.3.2 動(dòng)態(tài)環(huán)境干擾的抑制44-45
• 3.3.3 無(wú)人機(jī)導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析45-49
• 3.4 本章小結(jié)49-51
• 第4章 基于ROS的室內(nèi)四旋翼無(wú)人機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)51-61
• 4.1 無(wú)人機(jī)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)51-53
• 4.2 無(wú)人機(jī)機(jī)載系統(tǒng)的構(gòu)建53-56
• 4.2.1 機(jī)載傳感器及驅(qū)動(dòng)53
• 4.2.2 數(shù)據(jù)鏈路53-56
• 4.3 無(wú)人機(jī)地面站系統(tǒng)設(shè)計(jì)56-60
• 4.3.1 ROS操作系統(tǒng)56-57
• 4.3.2 飛行控制器設(shè)計(jì)57-58
• 4.3.3 定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)58-60
• 4.4 本章小結(jié)60-61
• 第5章 四旋翼無(wú)人機(jī)導(dǎo)航系統(tǒng)的飛行實(shí)驗(yàn)及分析61-73
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置61-62
• 5.2 無(wú)人機(jī)導(dǎo)航的仿真實(shí)驗(yàn)62-67
• 5.2.1 仿真系統(tǒng)的搭建62-63
• 5.2.2 仿真結(jié)果及分析63-67
• 5.3 四旋翼無(wú)人機(jī)實(shí)際飛行實(shí)驗(yàn)67-71
• 5.3.1 導(dǎo)航系統(tǒng)魯棒性實(shí)驗(yàn)67-69
• 5.3.2 導(dǎo)航系統(tǒng)精確性實(shí)驗(yàn)69-71
• 5.4 本章小結(jié)71-73
• 第6章 總結(jié)與展望73-75
• 6.1 總結(jié)73
• 6.2 展望73-75
• 參考文獻(xiàn)75-81
• 致謝81-83
• 作者簡(jiǎn)介83

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  本文關(guān)鍵詞：基于多傳感器的四旋翼無(wú)人機(jī)室內(nèi)自主導(dǎo)航研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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