本文關(guān)鍵詞：基于單目視覺無人機(jī)避障系統(tǒng)的算法研究

  更多相關(guān)文章： 無人機(jī)避障 Harris特征提取 輸電線識(shí)別 距離估計(jì)

【摘要】：隨著航空科技的不斷進(jìn)步,為了完成載人飛機(jī)無法完成的高危險(xiǎn)任務(wù),無人機(jī)的發(fā)展受到了廣泛的關(guān)注。由于無人機(jī)的很多任務(wù)都需要在未知復(fù)雜的低空環(huán)境下執(zhí)行,統(tǒng)計(jì)分析表明,絕大部分飛行事故都是由于無人機(jī)在飛行中撞到輸電線所致。因此,為保證任務(wù)的順利執(zhí)行,使無人機(jī)系統(tǒng)能夠識(shí)別和避開飛行路徑中的輸電線非常關(guān)鍵。單目視覺系統(tǒng)具有體積小、功耗低、隱蔽性好,價(jià)格低廉等特點(diǎn),本文主要研究無人機(jī)單目視覺避障系統(tǒng)中圖像的預(yù)處理方法、輸電線的識(shí)別算法以及基于圖像匹配技術(shù)利用單目攝像機(jī)采集的序列圖像特征點(diǎn)匹配信息的距離估計(jì)相關(guān)算法。本文根據(jù)無人機(jī)無人機(jī)機(jī)載攝像頭拍攝的圖像的特點(diǎn),研究了圖像預(yù)處理方法。通過光學(xué)校正方法改善了圖像亮度不均衡和對(duì)比度下降的缺陷;針對(duì)圖像運(yùn)動(dòng)模糊和噪聲干擾的情況,采用維納濾波和基于邊緣檢測(cè)的小波去噪算法,提高了圖像復(fù)原的質(zhì)量。通過對(duì)輸電線特征的分析,提出基于Harris特征點(diǎn)簇、Hough變換和輸電線分類器的輸電線提取與識(shí)別方法,采用基于Find-Union的Harris特征提取算法得到符合直線特征的Harris特征點(diǎn)簇,利用Hough變換和基于Segment-Tree的直線生長(zhǎng)法得到候選輸電線;然后通過基于輸電線特征設(shè)計(jì)的輸電線分類器實(shí)現(xiàn)了輸電線的自動(dòng)提取與識(shí)別。對(duì)包含輸電線的圖像中輸電線上的Harris特征點(diǎn)實(shí)現(xiàn)基于IMED的特征匹配,利用特征點(diǎn)在圖像上的移動(dòng)和無人機(jī)的運(yùn)動(dòng)速度之間的關(guān)系進(jìn)行無人機(jī)與輸電線障礙的距離估計(jì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法不但可以有效地識(shí)別輸電線,還可以對(duì)無人機(jī)與輸電線的距離進(jìn)行估計(jì)。本文提出一種無人機(jī)運(yùn)動(dòng)時(shí)的速度與距離模型,通過距離參數(shù)判斷無人機(jī)是否處于危險(xiǎn)狀態(tài),根據(jù)不同的危險(xiǎn)級(jí)別,采取相應(yīng)的控制策略,比如安全、警戒和減速,來保證無人機(jī)及時(shí)規(guī)避輸電線障礙。
【關(guān)鍵詞】：無人機(jī)避障 Harris特征提取 輸電線識(shí)別 距離估計(jì)
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V279
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 符號(hào)對(duì)照表11-12
• 縮略語對(duì)照表12-15
• 第一章 緒論15-21
• 1.1 研究背景和意義15-16
• 1.2 無人機(jī)避障系統(tǒng)的應(yīng)用發(fā)展現(xiàn)狀16-17
• 1.3 實(shí)現(xiàn)視覺避障的步驟與關(guān)鍵技術(shù)17-19
• 1.4 論文研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)19-21
• 第二章 圖像的預(yù)處理21-35
• 2.1 圖像序列采集與處理系統(tǒng)21-22
• 2.2 圖像的光學(xué)校正22-26
• 2.2.1 基于非線性灰度變換的直方圖均衡法23-26
• 2.2.2 仿真實(shí)驗(yàn)26
• 2.3 圖像的復(fù)原26-33
• 2.3.1 圖像運(yùn)動(dòng)模糊處理28-30
• 2.3.2 圖像去噪處理30-33
• 2.4 本章小結(jié)33-35
• 第三章 基于Find-Union的特征點(diǎn)提取35-43
• 3.1 特征檢測(cè)基本理論35-37
• 3.1.1 特征檢測(cè)原理35-36
• 3.1.2 常用角點(diǎn)檢測(cè)方法36-37
• 3.2 特征點(diǎn)提取37-40
• 3.2.1 Harris特征檢測(cè)原理37-39
• 3.2.2 Harris特征檢測(cè)步驟39-40
• 3.2.3 仿真實(shí)驗(yàn)40
• 3.3 基于Find-Union的特征點(diǎn)選取40-42
• 3.3.1 算法基本步驟41-42
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果42
• 3.4 本章小結(jié)42-43
• 第四章 輸電線識(shí)別43-57
• 4.1 常用的直線檢測(cè)算法43-47
• 4.1.1 Radon變換直線檢測(cè)43-44
• 4.1.2 Hough變換直線檢測(cè)44
• 4.1.3 LSD直線檢測(cè)44-46
• 4.1.4 三種方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析46-47
• 4.2 基于Harris特征的Hough直線檢測(cè)47-49
• 4.2.1 Hough直線檢測(cè)47-48
• 4.2.2 基于Segment-Tree的直線生長(zhǎng)法48-49
• 4.3 輸電線識(shí)別49-54
• 4.3.1 輸電線特征描述49-50
• 4.3.2 輸電線分類算法50-52
• 4.3.3 仿真結(jié)果52-54
• 4.4 本章小結(jié)54-57
• 第五章 距離估計(jì)與控制57-69
• 5.1 特征點(diǎn)匹配57-60
• 5.1.1 IMED匹配算法原理57-58
• 5.1.2 基于IMED的Harris匹配算法58-59
• 5.1.3 消除錯(cuò)配59-60
• 5.2 距離估計(jì)60-66
• 5.2.1 攝像機(jī)的成像模型61-63
• 5.2.2 單目視覺測(cè)距63-65
• 5.2.3 仿真實(shí)驗(yàn)65-66
• 5.3 距離模型與控制決策66-68
• 5.3.1 運(yùn)動(dòng)距離模型66-67
• 5.3.2 控制策略67-68
• 5.4 本章小結(jié)68-69
• 第六章 總結(jié)與展望69-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 致謝75-77
• 作者簡(jiǎn)介77-78

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