無人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)具有實(shí)時(shí)、精細(xì)、遠(yuǎn)程等優(yōu)勢(shì),是現(xiàn)代林業(yè)信息監(jiān)測(cè)的重要方式,并在林冠上監(jiān)測(cè)得到了廣泛應(yīng)用。而林冠下也蘊(yùn)藏著豐富的林區(qū)環(huán)境信息,因此對(duì)林冠下進(jìn)行信息監(jiān)測(cè)也尤為重要。林冠上的環(huán)境較為空曠可以很好的接收GNSS信號(hào),但林冠下環(huán)境由于樹冠遮擋在監(jiān)測(cè)時(shí)面臨著GNSS信號(hào)缺失的問題。為解決無人機(jī)林冠下監(jiān)測(cè)由于信號(hào)缺失導(dǎo)致無法自主定位導(dǎo)航的問題,本文提出了基于RGB-D相機(jī)和慣性測(cè)量單元進(jìn)行傳感器信息融合的方法,實(shí)現(xiàn)四旋翼無人機(jī)在林冠下復(fù)雜環(huán)境中的地圖構(gòu)建與無人機(jī)定位。本文完成的主要工作如下:(1)建立四旋翼無人機(jī)數(shù)學(xué)模型。根據(jù)四旋翼無人機(jī)的飛行原理,分析無人機(jī)的模型參數(shù),采用牛頓歐拉法分析四旋翼無人機(jī)的動(dòng)力學(xué)模型,建立四旋翼無人機(jī)的系統(tǒng)狀態(tài)方程,并進(jìn)行了 PID控制器的設(shè)計(jì)。(2)研究圖像的特征點(diǎn)提取與匹配的方法。首先利用RGB-D相機(jī)可以高效獲取圖像中路標(biāo)深度信息的特點(diǎn),完成圖像信息獲取。然后利用ORB特征點(diǎn)進(jìn)行所獲取圖像特征點(diǎn)的提取與匹配。最后在特征匹配后端改進(jìn)了 RANSAC算法,并進(jìn)行了誤匹配點(diǎn)的篩除工作,在滿足實(shí)時(shí)性要求的情況下,對(duì)特征點(diǎn)匹配的精確度進(jìn)行了提高。(3)提出一套R(shí)GB-D相機(jī)與IMU融合定位系統(tǒng)方案。利用IMU預(yù)積分理論以及緊耦合視覺慣性融合方法對(duì)圖像提取的關(guān)鍵幀進(jìn)行位姿估計(jì);采取幀間滑窗法的非線性優(yōu)化方法進(jìn)行IMU與視覺的信息融合。最后針對(duì)林冠下環(huán)境中無人機(jī)執(zhí)行飛行監(jiān)測(cè)任務(wù)時(shí)的實(shí)際需求,搭建了基于RGB-D視覺與IMU慣性信息融合的四旋翼無人機(jī)SLAM系統(tǒng)平臺(tái),并開展無人機(jī)林冠下定位與地圖構(gòu)建的平臺(tái)實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法相較于ORBSLAM算法精度高、魯棒性好,可以完成無人機(jī)在林冠下的定位和地圖構(gòu)建。
【學(xué)位單位】：北京林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：S771.8
【部分圖文】：

ｎｅｃｔｕｓｏｎｅｗｃｏｍｅ，ｚａ，ｅｔ邋ａ，一－統(tǒng)，該系統(tǒng)將原始的深度數(shù)據(jù)用于計(jì)算稠密的頂點(diǎn)圖和法向圖金字塔，使用迭代最近逡逑算法（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ邋Ｃｌｏｓｅｓｔ邋Ｐｏｉｎｔ，邋ＩＣＰ）跟蹤相機(jī)姿態(tài)（Ｒｕｓｉｎｋｉｅｗｉｃｚ邋Ｓ，邋Ｌｅｖｏｙ邋Ｍ，２００２）。逡逑該算法需要借助ＧＰＵ工具實(shí)現(xiàn)以滿足實(shí)時(shí)性，對(duì)硬件設(shè)備要求較高，并無閉環(huán)檢逡逑測(cè)環(huán)節(jié)、算法精確度不高、地圖位姿易產(chǎn)生漂移。在２０１４年，Ｅｎｄｒｅｓ等人在此基礎(chǔ)逡逑上開發(fā)出了一套基于特征的ＲＧＢ－Ｄ邋ＳＬＡＭ系統(tǒng)（Ｅｎｄｒｅｓ邋Ｆ，邋Ｓｐｒｕｎｋ邋Ｃ，ｅｔ邋ａｌ，２０１４），其逡逑前端通過特征匹配并利用隨機(jī)抽樣一致性（Ｃｈｕｍ邋Ｏ，邋Ｍａｔａｓ邋Ｊ，ｅｔ邋ａｌ，２００３）的方法減小了逡逑匹配誤差，然后利用ＩＣＰ算法計(jì)算幀到幀運(yùn)動(dòng)，后端通過閉環(huán)約束來執(zhí)行姿態(tài)圖優(yōu)逡逑化。雖然和之前方法比較有所進(jìn)步，但在地圖構(gòu)建的實(shí)時(shí)性、精度與漂移問題處理方逡逑面仍需改善。逡逑２０１５邋年，Ｍｕｒ－Ａｒｔａｌ邋等人提出了邋ＯＲＢ邋ＳＬＡＭ邋方案（Ｍｕｒ－Ａｒｔａｌ邋Ｒ，Ｍｏｎｔｉｃｌ邋Ｊ邋Ｍ邋Ｍ，ｃｔ逡逑ａｌ，２０１５），算法的視覺里程計(jì)前端部分利用ＯＲＢ特征提取圖像信息，利用特征點(diǎn)進(jìn)行逡逑地標(biāo)點(diǎn)跟蹤，后端采用圖優(yōu)化，同時(shí)在回環(huán)部分采用詞袋（Ｂａｇ－ｏｆ－Ｗｏｒｄｓ）模型，在逡逑ＣＰＵ可以進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算。２０１７年算法擴(kuò)展成為ＯＲＢ邋ＳＬＡＭ２邋（Ｍｕｒ－Ａｒｔａｌ邋Ｒ，Ｔａｒｄ６ｓ邋Ｊ逡逑Ｄ，２０１７），改進(jìn)的方案添加了雙目相機(jī)和ＲＧＢ－Ｄ相機(jī)的實(shí)現(xiàn)方案，下面是ＲＧＢＤ相逡逑機(jī)進(jìn)行ＯＲＢ邋ＳＬＡＭ２方案的流程圖。逡逑

圖２．１四旋翼無人機(jī)動(dòng)力結(jié)構(gòu)圖逡逑Ｆｉｇｕｒｅ２．丨邋Ｆｏｕｒ－ｒｏｔｏｒ邋ＵＡＶ邋ｐｏｗｅｒ邋ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ逡逑四旋翼無人機(jī)的動(dòng)力結(jié)構(gòu)如圖２．１所示。四旋翼無人機(jī)的升力由四個(gè)轉(zhuǎn)子帶動(dòng)旋逡逑槳產(chǎn)生，通過改變四個(gè)轉(zhuǎn)子的相對(duì)速度可以實(shí)現(xiàn)對(duì)于飛行器的控制（王亭亭，蔡志浩逡逑等２０１８）。當(dāng)旋槳產(chǎn)生垂直于旋槳平面的推力Ｔ和繞Ｘ和Ｙ軸的力矩Ｍ，旋槳的反逡逑轉(zhuǎn)獲得繞Ｚ軸的力矩。前后轉(zhuǎn)子逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，左右轉(zhuǎn)子順時(shí)針旋轉(zhuǎn)，消除了平衡飛行逡逑中的陀螺效應(yīng)和空氣動(dòng)力學(xué)扭矩。逡逑通過同時(shí)增大或者減小四個(gè)螺旋槳的速度可以調(diào)節(jié)無人機(jī)的爬升和下降；通過再逡逑使兩對(duì)轉(zhuǎn)子之間產(chǎn)生角速度差可以實(shí)現(xiàn)偏轉(zhuǎn)（產(chǎn)生反作用力矩）；通過改變一對(duì)轉(zhuǎn)子逡逑的相對(duì)螺旋槳速度使得無人機(jī)傾斜，可以實(shí)現(xiàn)圍繞縱軸（俯仰）和橫軸（滾轉(zhuǎn)）的旋逡逑轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)水平運(yùn)動(dòng)。逡逑１０逡逑

２．２四旋翼無人機(jī)坐標(biāo)系逡逑假設(shè)無人機(jī)機(jī)身滿足剛性假設(shè)，同時(shí)所有螺旋槳都在同一水平面上，四旋

本文編號(hào)：2812724