本文關(guān)鍵詞：小型飛行器基于視覺自主探索與場景理解

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【摘要】：近年來,小型飛行器已從原來的軍用級產(chǎn)品轉(zhuǎn)變?yōu)閭�人消費級產(chǎn)品�？涩F(xiàn)階段大多數(shù)飛行器產(chǎn)品還是依賴手動操控,來完成一些簡單的航拍任務(wù)。如何使小型飛行器具有自主飛行能力,并以此為基礎(chǔ)完成復(fù)雜任務(wù),成為了當(dāng)今無人機領(lǐng)域中的研究熱點。本文提出了一種基于單目視覺的自主環(huán)境探索與場景理解方法。為了保證自主系統(tǒng)的可靠定位和環(huán)境感知數(shù)據(jù)的實時采集與處理,飛行器實驗平臺配備了機載計算機以及GPS、攝像頭等傳感器。本文先以柵格分割方法為基礎(chǔ),利用支持向量機算法實現(xiàn)了自然道路的檢測,并標記出道路可通行區(qū)域�？紤]到自主環(huán)境探索中航跡的平滑與連續(xù),系統(tǒng)以3Hz的頻率為飛行器提供飛行航向信息,從而為后續(xù)飛行器基于視覺的自主場景理解提供技術(shù)保障。飛行器場景理解任務(wù)包括對道路幾何參數(shù)的在線估計、道路阻塞判斷、以及大范圍室外場景地圖的構(gòu)建。為了提高參數(shù)估計的準確性,本文基于圖像的顏色特征、紋理特征利用SLIC超像素分割對場景進行聚類,再利用自己設(shè)計研制的標定板,對飛行器飛行高度、地面物體幾何參數(shù)、圖像分辨率三者之間進行標定,完成了對道路幾何參數(shù)的在線估計任務(wù)。機載視覺系統(tǒng)的多尺度空-地參數(shù)標定是后續(xù)地圖構(gòu)建的前提與基礎(chǔ)。為了完成小型飛行器對野外大范圍場景的地圖構(gòu)建,本文使用GPS系統(tǒng)記錄下飛行器環(huán)境探索中的自主飛行軌跡,實時估計道路寬度、道路長度等數(shù)據(jù),并在線完成場景中的障礙物信息、顯著性物體信息的檢測,最終實現(xiàn)了大范圍室外地圖的構(gòu)建。在室外自然場景中開展了一系列的飛行實驗與測試,實驗結(jié)果及數(shù)據(jù)分析表明論文所提方法可滿足小型飛行器對室外道路的自主探索與室外場景理解的需求。
【關(guān)鍵詞】：自主環(huán)境探索 場景理解 參數(shù)標定 地圖構(gòu)建
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V279;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-15
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 研究現(xiàn)狀與關(guān)鍵問題9-11
• 1.2.1 研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 關(guān)鍵問題10-11
• 1.3 本文的主要工作及創(chuàng)新點11-15
• 1.3.1 主要研究工作11-13
• 1.3.2 研究創(chuàng)新點13-15
• 2 小型飛行器基于單目視覺的自主探索15-28
• 2.1 飛行器基于視覺的航向判斷15-24
• 2.1.1 固定尺度柵格分割15-16
• 2.1.2 特征的分類與選取16-21
• 2.1.3 基于支持向量機的道路探索21-24
• 2.2 飛行器的自主路徑規(guī)劃24-28
• 2.2.1 飛行器的動力學(xué)模型24-25
• 2.2.2 飛行路徑規(guī)劃25-28
• 3 基于單目視覺的室外場景理解28-42
• 3.1 超像素分割與道路檢測28-30
• 3.2 道路幾何參數(shù)在線估計30-37
• 3.2.1 多尺度空-地參數(shù)自動標定30-35
• 3.2.2 道路曲線擬合35-37
• 3.2.3 道路參數(shù)在線估計37
• 3.3 實驗結(jié)果與分析37-42
• 4 大范圍室外地圖構(gòu)建42-52
• 4.1 關(guān)鍵場景信息的在線提取42-47
• 4.1.1 障礙物信息的提取42-43
• 4.1.2 基于顯著性特性的目標提取43-47
• 4.2 面向大范圍室外環(huán)境的地圖構(gòu)建47-49
• 4.3 實驗結(jié)果與分析49-52
• 結(jié)論52-54
• 參考文獻54-57
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)專利情況57
• 課題資助情況57-58
• 致謝58-59

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

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4 高善必;;最小二乘法[J];數(shù)學(xué)進展;1957年03期

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本文編號：946683