四旋翼飛行器由于體積小、可垂直起降,飛行隱蔽性好等諸多優(yōu)點,受到了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注,應(yīng)用也愈加廣泛。計算機視覺技術(shù)近年來蓬勃發(fā)展成為了當(dāng)下最火熱的研究方向之一,而目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)一直是計算機視覺領(lǐng)域的研究熱點。基于視覺的四旋翼飛行器地面目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)是以四旋翼無人機為平臺,應(yīng)用計算機視覺技術(shù)完成對地面任務(wù)目標(biāo)的偵查、監(jiān)視、跟蹤和打擊的多功能綜合復(fù)雜系統(tǒng),在軍事和民用領(lǐng)域均有廣泛應(yīng)用。本文建立了四旋翼飛行器數(shù)學(xué)模型并設(shè)計了一種抗干擾、魯棒性強的控制方法。研究了基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法、結(jié)合TLD框架改進(jìn)了相關(guān)濾波跟蹤算法,設(shè)計并搭建了實物平臺驗證所研究算法的有效性。論文的主要工作如下:首先,建立四旋翼飛行器的非線性數(shù)學(xué)模型。根據(jù)對四旋翼飛行器受力和力矩的分析,分別建立了平動方程和轉(zhuǎn)動方程,推導(dǎo)出四旋翼飛行器的非線性數(shù)學(xué)模型并給出了仿真過程需用到的氣動參數(shù)。然后,基于建立的四旋翼飛行器模型設(shè)計了反步控制器,詳細(xì)闡述反步控制器推導(dǎo)過程,得出控制量表達(dá)式。針對反步控制器中未考慮干擾的缺點,加入干擾觀測器估計干擾,在設(shè)計控制器時加以補償,且證明了加入干擾觀測器后的閉環(huán)控制系統(tǒng)穩(wěn)定性。通過詳盡的...

【文章頁數(shù)】：119 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
注釋表
縮略詞
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 目標(biāo)檢測與目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 四旋翼飛行器控制技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 基于視覺的無人機系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容
第二章 四旋翼飛行器建模與分析
    2.1 引言
    2.2 坐標(biāo)系介紹
        2.2.1 相關(guān)坐標(biāo)系介紹
        2.2.2 坐標(biāo)系變換
    2.3 四旋翼飛行原理與運動狀態(tài)分析
    2.4 四旋翼飛行器數(shù)學(xué)模型建立
        2.4.1 平動方程
        2.4.2 轉(zhuǎn)動方程
    2.5 四旋翼飛行器模型參數(shù)
    2.6 小結(jié)
第三章 基于干擾觀測器的四旋翼飛行器反步控制
    3.1 引言
    3.2 反步控制器設(shè)計
        3.2.1 四旋翼飛行器系統(tǒng)模型變換
        3.2.2 反步控制器設(shè)計
    3.3 基于干擾觀測器的反步控制器設(shè)計
        3.3.1 問題描述與四旋翼飛行器模型變換
        3.3.2 干擾觀測器設(shè)計
        3.3.3 基于干擾觀測器的反步控制器設(shè)計
    3.4 仿真與實驗驗證
        3.4.1 四旋翼飛行器姿態(tài)回路仿真結(jié)果及分析
        3.4.2 四旋翼飛行器位置回路仿真結(jié)果及分析
    3.5 小結(jié)
第四章 基于YOLOv3和SVM的地面目標(biāo)檢測
    4.1 引言
    4.2 基于YOLOv3和SVM的地面目標(biāo)檢測
        4.2.1 地面目標(biāo)檢測算法設(shè)計及流程
        4.2.2 YOLOv3 檢測模塊
        4.2.3 HOG特征提取
        4.2.4 SVM分類模塊
    4.3 實驗結(jié)果及分析
        4.3.1 YOLOv3 檢測算法實驗結(jié)果
        4.3.2 SVM算法實驗結(jié)果
        4.3.3 整體實驗結(jié)果
    4.4 小結(jié)
第五章 基于TLD和 f DSST的跟蹤算法
    5.1 引言
    5.2 TLD算法及相關(guān)濾波算法
        5.2.1 TLD算法框架
        5.2.2 相關(guān)濾波算法
        5.2.3 兩種算法的缺陷
    5.3 基于TLD和 fDSST的目標(biāo)跟蹤算法
        5.3.1 算法整體流程
        5.3.2 fDSST跟蹤器
        5.3.3 檢測器
        5.3.4 P-N學(xué)習(xí)器
    5.4 實驗結(jié)果及分析
    5.5 小結(jié)
第六章 四旋翼飛行器及視覺信息處理平臺搭建
    6.1 引言
    6.2 地面目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)硬件架構(gòu)
        6.2.1 整體設(shè)計方案
        6.2.2 四旋翼飛行器
        6.2.3 視覺信息處理平臺
    6.3 地面目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)軟件架構(gòu)
        6.3.1 整體設(shè)計思路
        6.3.2 飛行控制系統(tǒng)
        6.3.3 飛控地面站監(jiān)控系統(tǒng)
        6.3.4 視覺信息處理系統(tǒng)
        6.3.5 視覺信息處理平臺地面站監(jiān)控系統(tǒng)
    6.4 四旋翼飛行器地面目標(biāo)跟蹤方案及實驗結(jié)果
        6.4.1 姿態(tài)補償策略
        6.4.2 輕量級檢測網(wǎng)絡(luò)策略
        6.4.3 跟蹤過程及狀態(tài)切換
        6.4.4 實驗結(jié)果分析
    6.5 小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文



本文編號：3774454