環(huán)境與目標(biāo)協(xié)同實時感知是一種基于抵近測量思想的測量方法,通過在目標(biāo)附近布置多個空基圖像測量站以解決傳統(tǒng)靶場光電交匯測量方法受視角、視距和在線相機數(shù)的限制,導(dǎo)致測量精度不足,目標(biāo)狀態(tài)感知數(shù)據(jù)稀疏的問題。當(dāng)傳感器平臺不在地面且傳感器視場內(nèi)難以人工布置高精度的輔助合作靶標(biāo)時,抵近測量平臺如何確定自身的位姿成為環(huán)境與目標(biāo)協(xié)同感知技術(shù)的核心問題。為此,設(shè)計了互定位姿的無人機集群協(xié)同感知測量場�？紤]空基測量場合中傳感器平臺的機動性強,裝調(diào)時間有限的條件,研究了協(xié)同傳感器實時測量技術(shù)。首先,對廣域測量的時空坐標(biāo)統(tǒng)一技術(shù)中的時統(tǒng)技術(shù)和DGPS技術(shù)進(jìn)行特征分析,針對實時感知采用參數(shù)化預(yù)解析的方法處理測量系統(tǒng)時空坐標(biāo)統(tǒng)一問題;描述了靜止平臺的環(huán)境與目標(biāo)一體化測量方法及關(guān)鍵技術(shù),建立了單目測量、雙目測量和多目測量的位置姿態(tài)模型,以期驗證模型模擬結(jié)果與相關(guān)資料數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性;搭建了仿真相機系統(tǒng),模擬驗證單目相機運動感知模型,并通過實驗證明研究方向的正確性。其次,設(shè)計了多目無人機測量平臺互為特征點的協(xié)同感知測量場,以AP3P算法解決了抵近測量平臺的位姿確定問題;提出基于P3P危險圓柱問題的布站要求,為協(xié)同感知測量... 

【文章頁數(shù)】：100 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 選題背景及研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究內(nèi)容
第2章 環(huán)境與目標(biāo)一體化協(xié)同測量方法與技術(shù)
    2.1 廣域測量的時空坐標(biāo)統(tǒng)一技術(shù)
        2.1.1 時統(tǒng)技術(shù)
        2.1.2 DGPS技術(shù)
    2.2 基于靜止平臺的環(huán)境與目標(biāo)一體化測量
        2.2.1 單目測量技術(shù)
        2.2.2 雙目測量技術(shù)
        2.2.3 多目測量技術(shù)
    2.3 基于單目運動平臺的目標(biāo)定位一體化測量
        2.3.1 基于固定靶標(biāo)的單目運動測量平臺
        2.3.2 目標(biāo)與環(huán)境協(xié)同感知仿真相機系統(tǒng)
    2.4 本章小結(jié)
第3章 協(xié)同感知傳感器測量場設(shè)計
    3.1 環(huán)境與目標(biāo)實時感知系統(tǒng)架構(gòu)
    3.2 基于PNP算法的測量場構(gòu)型設(shè)計
        3.2.1 PnP算法選用
        3.2.2 AP3P算法精度分析
    3.3 基于P3P危險圓柱問題的布站要求
        3.3.1 危險圓柱問題定義
        3.3.2 危險圓柱對P3P實解的影響
        3.3.3 危險圓柱對布站的影響
    3.4 協(xié)同感知測量場建模
        3.4.1 圖像傳感器感測模型
        3.4.2 圖像傳感器相參模型
        3.4.3 圖像傳感器測速精度模型
    3.5 協(xié)同感知測量場傳感器平臺布局設(shè)計
    3.6 本章小結(jié)
第4章 協(xié)同感知傳感器實時測量技術(shù)
    4.1 多目相機協(xié)同感知流程
    4.2 基于結(jié)構(gòu)化特征的實時目標(biāo)識別技術(shù)
        4.2.1 結(jié)構(gòu)化特征定義
        4.2.2 結(jié)構(gòu)化特征辨識
    4.3 基于HSV色彩模型的目標(biāo)特征實時提取技術(shù)
        4.3.1 基于HSV色彩模型的目標(biāo)輪廓提取
        4.3.2 目標(biāo)質(zhì)心坐標(biāo)提取
    4.4 基于公垂線的多目空間目標(biāo)定位技術(shù)
    4.5 本章小結(jié)
第5章 多目標(biāo)協(xié)同與實時感知實驗
    5.1 實驗系統(tǒng)搭建
        5.1.1 實驗?zāi)康?br>        5.1.2 系統(tǒng)組成
        5.1.3 主要器材及其性能指標(biāo)
        5.1.4 試驗系統(tǒng)主要特性分析
    5.2 主要試驗內(nèi)容及試驗方法
        5.2.1 測量場布局及標(biāo)定試驗
        5.2.2 無人機試飛
        5.2.3 基于多目圖像傳感器平臺的點目標(biāo)空間軌跡測量試驗
        5.2.4 基于多目圖像傳感器平臺的多目標(biāo)空間軌跡測量試驗
        5.2.5 試驗小結(jié)
    5.3 試驗數(shù)據(jù)結(jié)果分析
        5.3.1 環(huán)境感知能力分析
        5.3.2 目標(biāo)感知能力分析
        5.3.3 實時性測量能力分析
    5.4 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 創(chuàng)新點
    6.3 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]基于圖像感知技術(shù)的前方車輛運行速度辨識研究[D]. 關(guān)闖.長安大學(xué) 2019
[3]雙目與IMU融合的無人機定位技術(shù)研究及系統(tǒng)設(shè)計[D]. 陶陽.浙江大學(xué) 2019
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[5]導(dǎo)彈外測數(shù)據(jù)高可用性實時處理技術(shù)研究與應(yīng)用[D]. 任帥.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
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[7]靶場光測設(shè)備目標(biāo)檢測與定位定姿技術(shù)研究[D]. 乜鐵寧.西安電子科技大學(xué) 2018
[8]DGPS輔助低空攝影測量控制點布設(shè)優(yōu)化研究[D]. 呂文雅.昆明理工大學(xué) 2018
[9]大尺寸測量場不確定度分析與優(yōu)化[D]. 葛成鵬.南京航空航天大學(xué) 2018
[10]基于雙目立體視覺的機器人大型工件空間三維坐標(biāo)自動定位[D]. 羅志鋒.上海交通大學(xué) 2017



本文編號：3653661