目前,微小型飛行器的自主飛行對GPS的依賴性較高,GPS信號一旦受到干擾或者丟失,依靠GPS的機載導航系統(tǒng)就無法給微小型飛行器提供可靠精準的導航信息,這時飛行器便會失控而發(fā)生事故。所以在衛(wèi)星拒止的情況下,飛行器的自主飛行需要依靠其他傳感器感知周圍環(huán)境的變化來提供相對的定位信息。由昆蟲視覺定位所啟發(fā)的光流導航系統(tǒng)作為飛行器室內(nèi)定位的主流方案,在近幾年的研究中已逐步成熟。然而,在光照變化、載體大速度運動等特殊情況下仍然會存在定位失效的問題。激光雷達作為一種感知型傳感器,因其測距精度高等特點被廣泛運用于SLAM（同步定位與構(gòu)圖技術(shù)）中。激光雷達SLAM可以為飛行器提供精度較高的導航定位信息。本文主要針對微小型飛行器,以光流導航算法、激光雷達SLAM導航算法為基礎(chǔ),開展了微小型飛行器的光流、激光雷達以及慣性的多信息融合導航技術(shù)的研究和實現(xiàn)等工作。論文首先對光流、激光雷達SLAM算法原理以及它們在不同情況下的誤差特性進行了研究與分析。對于光流算法,分析了其在光照變化以及載體大速度運動下的定位誤差結(jié)果。對于激光雷達SLAM算法,分析了其在稀疏特征的環(huán)境以及載體大速度運動下的定位誤差原因。為后續(xù)的算... 

【文章來源】：南京航空航天大學江蘇省211工程院校

【文章頁數(shù)】：92 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

蘇黎世聯(lián)邦理工學院的光流導航無人機

圖1.1 蘇黎世聯(lián)邦理工學院的光流導航無人機圖1.2 基于多旋翼的融合導航系統(tǒng)硬件組成1.2.2 激光雷達SLAM研究現(xiàn)狀激光雷達SLAM的研究前期集中于以濾波、圖優(yōu)化的方式實現(xiàn)整個SLAM框架，后期則集中于針對不同任務(wù)環(huán)境搭建整個導航定位系統(tǒng)。早在上世紀80年代，基于EKF的SLAM就被用來對機器人的位姿和路標的位置實現(xiàn)估計，在定位的同時構(gòu)建以路標為元素的稀疏地圖[1]。之后，眾多學者在此基礎(chǔ)上不斷研究改進，在不同的平臺上實現(xiàn)了EKF-SLAM[23]，但因為EKF對非線性系統(tǒng)的線性化導致所構(gòu)建的地圖隨時間的推移誤差越來越大，因此很難在大規(guī)模環(huán)境下進行定位與導航，直到一種非線性濾波UKF在2004年被研究者提出后，該方法便很快被用于激光雷達SLAM中

德國航空宇航局研制的四旋翼

【參考文獻】：
期刊論文
[1]激光雷達SLAM技術(shù)及其在無人車中的應(yīng)用研究進展[J]. 李晨曦,張軍,靳欣宇,李廣敬,李強.  北京聯(lián)合大學學報. 2017(04)
[2]基于無人機和LIDAR的三維場景建模研究[J]. 張航,陳彬,薛含章,朱正秋,王戎驍.  系統(tǒng)仿真學報. 2017(09)
[3]基于FastSLAM算法的無人機著陸方法[J]. 張燁林,王養(yǎng)柱,韓震.  電光與控制. 2017(09)
[4]粗匹配和局部尺度壓縮搜索下的快速ICP-SLAM[J]. 張金藝,梁濱,唐笛愷,姚維強,鮑深.  智能系統(tǒng)學報. 2017(03)
[5]INS/光流/磁強計/氣壓計組合導航系統(tǒng)在無人機中的應(yīng)用[J]. 李濤,梁建琦,閆浩,朱志飛,唐軍.  激光與光電子學進展. 2017(02)
[6]基于SDSoC的SIFT特征點檢測[J]. 張波,韓俊剛.  計算機技術(shù)與發(fā)展. 2016(12)
[7]多傳感器數(shù)據(jù)融合的無人機速率估算與定位[J]. 呂濤,張長利,王樹文,王潤濤,張伶鳦,劉超,欒吉玲,周雅楠.  農(nóng)機化研究. 2016(10)
[8]引入Harris角點檢測的運動圖像邊緣輪廓提取[J]. 于海鵬,王佳欣,文政穎.  河南工程學院學報(自然科學版). 2016(03)
[9]基于幾何特征關(guān)聯(lián)的室內(nèi)掃描匹配SLAM方法[J]. 廖自威,李榮冰,雷廷萬,杭義軍.  導航與控制. 2016 (03)
[10]基于改進ORB和對稱匹配的圖像特征點匹配[J]. 陳天華,王福龍,張彬彬.  計算機系統(tǒng)應(yīng)用. 2016(05)

博士論文
[1]基于多傳感器融合的室內(nèi)機器人自主導航方法研究[D]. 張文.中國科學技術(shù)大學 2017
[2]基于激光雷達的室內(nèi)AGV地圖創(chuàng)建與定位方法研究[D]. 滿增光.南京航空航天大學 2014

碩士論文
[1]基于二維碼和角點標簽的無人小車室內(nèi)定位算法研究實現(xiàn)[D]. 尚明超.西南交通大學 2017
[2]激光雷達AGV室內(nèi)環(huán)境地圖繪制與定位算法研究[D]. 曲政.山東大學 2017
[3]基于EKF視覺組合導航方法的研究[D]. 李偉.天津工業(yè)大學 2017
[4]基于ROS平臺的室內(nèi)定位算法設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 雷碧波.浙江理工大學 2017
[5]基于激光雷達的室內(nèi)機器人SLAM研究[D]. 李昀澤.華南理工大學 2016
[6]基于多傳感器信息融合的目標檢測及應(yīng)用技術(shù)研究[D]. 楊小平.南昌航空大學 2016
[7]激光雷達/微慣性室內(nèi)自主建圖與導航技術(shù)研究[D]. 廖自威.南京航空航天大學 2016
[8]基于3D激光點云的無人車城市環(huán)境SLAM問題研究[D]. 李玉.北京理工大學 2016
[9]基于柵格地圖的改進SLAM算法研究與實現(xiàn)[D]. 楊佳.華中科技大學 2015
[10]基于多傳感器的四旋翼無人機室內(nèi)自主導航研究[D]. 胡禹超.東北大學 2014



本文編號：3614028