發(fā)布時間：2017-05-21 21:15

  本文關(guān)鍵詞：小型無人直升機視覺定位與跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計與研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：小型無人機直升機具有體積小、重量輕、成本低、可懸停、可垂直起降、無人員傷亡、隱蔽性好等優(yōu)點。無論是在軍用還是在民用上,都得到廣泛的應(yīng)用,例如：軍事偵察、地質(zhì)勘探、目標追蹤等。而大部分應(yīng)用又離不開機載視覺技術(shù)的發(fā)展,基于視覺的目標定位與跟蹤也是很多無人機應(yīng)用領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。與聲納、激光、雷達等傳感器相比,視覺傳感器的信息量更加豐富,可以直觀的對目標或場景進行監(jiān)測。 本文以小型無人機為實驗平臺,對機載視覺定位與跟蹤系統(tǒng)進行了全面的設(shè)計、研究與開發(fā)。針對視覺系統(tǒng)開發(fā)過程中的理論算法和工程問題,本文對其進行了闡述與研究。本文的研究目的在于完成小型無人機視覺系統(tǒng)的硬件搭建、軟件開發(fā)、以及定位與跟蹤算法的理論研究和實驗驗證。其中,本文突出論述了研究中需要解決的幾大問題,包括增強目標識別算法在惡劣氣象條件下的自適應(yīng)性、研究針對無人機非穩(wěn)定平臺特性的目標定位算法、解決發(fā)動機的強烈機械振動帶來的噪聲影響、優(yōu)化視覺系統(tǒng)并提高其整體實時性等。同時,本文在最后給出了詳細的視覺系統(tǒng)硬件設(shè)計方案以及實驗過程和結(jié)果。 對于地面移動目標的自動識別,主要問題在于真實實驗中會有尾氣油煙遮擋目標,而且還可能出現(xiàn)霧靄、陰天等天氣。這些都需要目標識別算法具有較強的適應(yīng)能力。同時,視覺系統(tǒng)在目標識別過程中無人工參與,因此還需要識別算法具有較高的識別率和魯棒性。本文將Retinex理論、矩不變算法、色調(diào)分割等多個理論和算法相結(jié)合,并進行簡化、改進和創(chuàng)新,最終達到預(yù)期性能。本文還對基于HMAX模型對人類大腦視覺皮層的仿生視覺進行了探索性的研究,為將來無人機視覺的發(fā)展做鋪墊,使其走向智能化。 在目標的定位方面,本文主要研究的問題是如何確保和提高定位的精度。無人機姿態(tài)的變化和發(fā)動機的劇烈振動是造成定位誤差的主要原因。本文融合組合慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的姿態(tài)信息提出了一種快速的位置校正算法,該算法可消除無人機在隨機動態(tài)飛行時姿態(tài)變化對定位的影響。然后,為了解決機械振動導(dǎo)致的定位振蕩和噪聲模型不易建立的問題。本文首先對無味卡爾曼濾波器(UKF)進行了簡化,以解決噪聲模型不確定的問題,同時將數(shù)字低通濾波器(DLF)的強平滑性融合到UKF中,以彌補簡化后UKF濾波器平滑性變?nèi)醯膯栴}。最終本文提出了一種新的LUKF濾波器,可以達到跟蹤性和平滑性兼顧的效果。 本文在最后詳細論述了視覺系統(tǒng)硬件的選型與搭建,以及系統(tǒng)軟件的結(jié)構(gòu)和流程。并且展示了部分地面實驗和試飛實驗的結(jié)果,旨在驗證視覺系統(tǒng)各方面性能,并對實驗結(jié)果進行了詳細的分析。最終給出系統(tǒng)性能的結(jié)論性總結(jié)。
【關(guān)鍵詞】：小型無人直升機 視覺系統(tǒng) 目標識別 定位與跟蹤 UKF濾波 仿生視覺 Retinex理論
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：V279;TP391.41
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-8
• Abstract8-10
• 目錄10-13
• 第一章 緒論13-21
• 1.1 概述13-15
• 1.1.1 無人機視覺技術(shù)的發(fā)展歷程13-14
• 1.1.2 捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)介紹14
• 1.1.3 融合導(dǎo)航信息的視覺定位14-15
• 1.2 課題背景及研究意義15-19
• 1.2.1 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀15-18
• 1.2.2 課題研究意義18-19
• 1.3 論文主要內(nèi)容及章節(jié)安排19-21
• 第二章 小型無人直升機視覺定位跟蹤系統(tǒng)設(shè)計21-27
• 2.1 無人機視覺系統(tǒng)設(shè)計介紹21-23
• 2.1.1 視覺系統(tǒng)硬件設(shè)計21-22
• 2.1.2 視覺系統(tǒng)軟件設(shè)計22-23
• 2.2 研究的主要問題及基本解決方案23-26
• 2.2.1 完全自動的目標識別與提取23-24
• 2.2.2 基于三軸-六自由度平臺的目標定位24-25
• 2.2.3 濾除機械振動引起的噪聲25-26
• 2.2.4 提高各部分算法實時性26
• 2.3 本章小結(jié)26-27
• 第三章 地面目標的識別與定位算法27-61
• 3.1 地面目標的識別27-44
• 3.1.1 基于Retinex理論的色彩增強27-32
• 3.1.2 基于色彩分布的疑似目標提取32-35
• 3.1.3 改進的Hu矩目標輪廓匹配算法35-44
• 3.2 圖像信息的畸變校正44-47
• 3.2.1 攝像頭參數(shù)標定44-45
• 3.2.2 廣角畸變校正45-47
• 3.3 融合導(dǎo)航信息的目標定位47-53
• 3.3.1 垂向機體坐標系47
• 3.3.2 目標位置校正47-52
• 3.3.3 真實空間的目標定位52-53
• 3.4 基于仿生視覺模型的目標識別53-59
• 3.4.1 HMAX模型概述53-54
• 3.4.2 Gabor濾波器的設(shè)計54-57
• 3.4.3 特征提取與Max濾波57-58
• 3.4.4 基于GRBF的目標特征匹配58-59
• 3.5 本章小結(jié)59-61
• 第四章 目標狀態(tài)估計與跟蹤策略61-81
• 4.1 目標狀態(tài)估計61-75
• 4.1.1 UKF濾波器原理63-65
• 4.1.2 UKF濾波器的設(shè)計與改進65-71
• 4.1.3 目標實際位置和速度估計71-75
• 4.2 基于Mean-shift的跟蹤算法改進75-79
• 4.2.1 Mean-shift算法原理及缺陷75-76
• 4.2.2 實時建立二維概率分布圖76-78
• 4.2.3 全局與局部轉(zhuǎn)換搜索機制78-79
• 4.3 本章小結(jié)79-81
• 第五章 無人機視覺系統(tǒng)平臺搭建及實驗結(jié)果分析81-99
• 5.1 實驗系統(tǒng)硬件平臺搭建81-86
• 5.1.1 控制與處理核心82-84
• 5.1.2 導(dǎo)航系統(tǒng)84
• 5.1.3 視覺傳感器84-85
• 5.1.4 無線數(shù)字傳輸模塊85
• 5.1.5 地面監(jiān)控站85-86
• 5.2 視覺系統(tǒng)軟件平臺開發(fā)86-91
• 5.2.1 實時圖像處理模塊86-88
• 5.2.2 機載數(shù)據(jù)存儲模塊88-89
• 5.2.3 系統(tǒng)間通信模塊89
• 5.2.4 地面監(jiān)控系統(tǒng)89-90
• 5.2.5 離線測試與鏡頭參數(shù)標定90-91
• 5.3 視覺系統(tǒng)性能驗證實驗91-98
• 5.3.1 地面定位實驗及實驗分析92-95
• 5.3.2 實際飛行實驗與實驗總結(jié)95-98
• 5.4 本章小結(jié)98-99
• 第六章 總結(jié)與展望99-101
• 6.1 論文總結(jié)99-100
• 6.2 研究展望100-101
• 參考文獻101-106
• 作者簡介106
• 碩士期間發(fā)表的論文106

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前9條

1 劉危,解旭輝,李圣怡;捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的姿態(tài)算法[J];北京航空航天大學學報;2005年01期

2 秦博,王蕾;無人機發(fā)展綜述[J];飛航導(dǎo)彈;2002年08期

3 董國忠;王省書;胡春生;;無人機的應(yīng)用及發(fā)展趨勢[J];國防科技;2006年10期

4 徐貴力;倪立學;程月華;;基于合作目標和視覺的無人飛行器全天候自動著陸導(dǎo)引關(guān)鍵技術(shù)[J];航空學報;2008年02期

5 LUM Kai-Yew;CHEN Ben M.;LEE Tong H.;;Development of a vision-based ground target detection and tracking system for a small unmanned helicopter[J];Science in China(Series F:Information Sciences);2009年11期

6 陳迪仕;李平;韓波;禹科;諶婷;;基于RTLinux的飛控系統(tǒng)進程間通信方案[J];計算機工程;2012年14期

7 陳碩,沈模衛(wèi);顏色恒常理論及模型探索[J];心理科學;2003年02期

8 吳顯亮;石宗英;鐘宜生;;無人機視覺導(dǎo)航研究綜述[J];系統(tǒng)仿真學報;2010年S1期

9 王林;彭輝;朱華勇;沈林成;;應(yīng)用無人機跟蹤地面目標——最新研究進展[J];系統(tǒng)仿真學報;2010年S1期

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 丁衛(wèi);基于超小型無人機的地面目標實時圖像跟蹤[D];上海大學;2007年

2 任沁源;基于視覺信息的微小型無人直升機地標識別與位姿估計研究[D];浙江大學;2008年

3 徐玉;微小型無人直升機飛控平臺與姿態(tài)融合算法研究[D];浙江大學;2008年

4 谷雨;空中機器人視覺導(dǎo)航與控制若干問題研究[D];浙江大學;2009年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 申星;面向小型無人直升機的SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)研究[D];浙江大學;2012年

2 馬動濤;無人直升機控制系統(tǒng)設(shè)計及控制方法研究[D];西北工業(yè)大學;2005年

  本文關(guān)鍵詞：小型無人直升機視覺定位與跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計與研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：384867