本文關(guān)鍵詞：基于超聲波測距與圖像信息相融合的旋翼無人機(jī)避障算法研究

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【摘要】：自主避障飛行對(duì)于無人機(jī)具有非常重要的意義,這可以保證無人機(jī)完成復(fù)雜的、多功能的高難度動(dòng)作。目前國內(nèi)外關(guān)于無人機(jī)避障方面的研究都有很大的突破,一般依賴于三維高程地圖、雙目攝像機(jī)或者其他高精度設(shè)備等技術(shù)來實(shí)現(xiàn),然而對(duì)于低成本、高精度、可靠、機(jī)動(dòng)靈活的自主避障仍有待研究。無人機(jī)避障主要數(shù)據(jù)來源是盡可能的獲取環(huán)境信息,所以高精度旋翼無人機(jī)自主避障在一定程度上實(shí)現(xiàn)是比較困難的,基于實(shí)際需要,我們迫切需要開發(fā)一套低成本、高精度的旋翼無人機(jī)自主避障算法。本課題使用CCD采集圖像,并且采用Canny算子進(jìn)行邊緣檢測,這樣可以保證獲取清晰的圖像輪廓,后期進(jìn)行非極大抑制與滯后閾值處理等手段過濾掉一些次要的因素,使得邊界更加的清晰。本課題對(duì)障礙物的邊界輪廓有較高的要求,為了直接根據(jù)清晰的障礙物輪廓設(shè)計(jì)避障算法。本課題基于圖像采集與處理技術(shù)首先對(duì)環(huán)境障礙物圖像進(jìn)行處理,為避障算法的設(shè)計(jì)提供數(shù)據(jù)來源,實(shí)現(xiàn)一套低成本、高精度的旋翼無人機(jī)自主避障算法。本課題研究過程:首先根據(jù)超聲波測距,探測障礙物距離旋翼無人機(jī)的距離,當(dāng)小于設(shè)定的距離時(shí),產(chǎn)生觸發(fā)信號(hào),觸發(fā)圖像采集傳感器采集障礙物圖像;其次對(duì)采集到的圖像進(jìn)行邊緣檢測算法處理,得到障礙物清晰的邊界輪廓;最后根據(jù)清晰的障礙物輪廓執(zhí)行避障算法。最后,在算法設(shè)計(jì)完善的基礎(chǔ)上,通過對(duì)實(shí)際樣本數(shù)據(jù)參數(shù)的分析,完成了以DSP為數(shù)據(jù)處理、FPGA為圖像處理平臺(tái)的系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)以及相關(guān)硬件器材的選型。本課題將圖像處理技術(shù)和DSP技術(shù)有機(jī)地結(jié)合到一起,提高了障礙物模型處理的實(shí)時(shí)性。相比傳統(tǒng)的將數(shù)據(jù)圖像遠(yuǎn)程傳輸給上位機(jī)進(jìn)行處理的方式,極大地減小了圖像在傳輸過程中所受到的噪聲影響,同時(shí)縮短了避障處理的時(shí)間,大大提高了飛行的實(shí)時(shí)性。
【關(guān)鍵詞】：圖像處理 邊界提取 A* SAS 人工勢場
【學(xué)位授予單位】：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
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 選題背景和研究意義11
• 1.2 課題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 超聲波測距技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 圖像處理技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 無人機(jī)自主避障技術(shù)研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 課題研究目標(biāo)及內(nèi)容15-17
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)17-18
• 第二章 旋翼無人機(jī)避障系統(tǒng)理論18-32
• 2.1 超聲波測距與圖像采集介紹18-25
• 2.1.1 超聲波測距18-20
• 2.1.1.1 超聲波測距原理18-19
• 2.1.1.2 超聲波傳感器誤差模型19-20
• 2.1.2 圖像采集與處理20-25
• 2.2.1.1 CCD成像原理20-21
• 2.2.1.2 CCD傳感器標(biāo)定21-24
• 2.2.1.3 圖像采集傳感器誤差模型24-25
• 2.2 圖像處理25-28
• 2.2.1 圖像灰度化與二值化25-26
• 2.2.2 中值濾波26-27
• 2.2.3 邊緣檢測27-28
• 2.3 避障算法介紹28-31
• 2.3.1 避障算法概述28-29
• 2.3.2 避障路徑搜索算法29-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第三章 避障系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)32-55
• 3.1 避障系統(tǒng)總體方案設(shè)計(jì)32-34
• 3.1.1 系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)32-33
• 3.1.2 旋翼無人機(jī)傳感器安裝33-34
• 3.2 避障系統(tǒng)各功能模塊的設(shè)計(jì)34-51
• 3.2.1 避障系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)34-40
• 3.2.2.1 超聲波發(fā)射模塊35-36
• 3.2.2.2 圖像采集與處理模塊36-39
• 3.2.2.3 測距與圖像信息39-40
• 3.2.2 避障算法總體設(shè)計(jì)40-51
• 3.2.2.1 避障模型建立和求解40-43
• 3.2.2.2 改進(jìn)人工勢場43-48
• 3.2.2.3 改進(jìn)斥力方向48-49
• 3.2.2.4 改進(jìn)SAS與改進(jìn)人工勢場相結(jié)合49-51
• 3.3 避障算法限制條件51-54
• 3.3.1 旋翼無人機(jī)飛行約束條件51-52
• 3.3.2 避障算法規(guī)劃路徑約束條件52-54
• 3.4 本章小結(jié)54-55
• 第四章 避障系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)55-75
• 4.1 圖像采集傳感器標(biāo)定55-60
• 4.2 障礙物圖像數(shù)據(jù)處理60-62
• 4.2.1 濾波60
• 4.2.2 邊緣檢測60-61
• 4.2.3 非極大抑制61-62
• 4.2.4 滯后閾值處理62
• 4.3 旋翼無人機(jī)避障算法具體設(shè)計(jì)與仿真實(shí)現(xiàn)62-68
• 4.3.1 A*避障算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)63-65
• 4.3.2 改進(jìn)SAS避障算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)65-66
• 4.3.3 改進(jìn)后的避障算法研究66-68
• 4.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證68-72
• 4.4.1 超聲波測距68-70
• 4.4.2 避障飛行70-72
• 4.5 結(jié)果分析72-74
• 4.5.1 A*與SAS算法對(duì)比分析72-73
• 4.5.2 改進(jìn)人工勢場結(jié)果分析73
• 4.5.3 避障算法比較與結(jié)果分析73-74
• 4.6 本章小結(jié)74-75
• 第五章 總結(jié)與展望75-77
• 5.1 論文工作總結(jié)75-76
• 5.2 研究展望76-77
• 致謝77-78
• 參考文獻(xiàn)78-81

【相似文獻(xiàn)】

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