四旋翼無人機林業(yè)信息監(jiān)測分為林冠上監(jiān)測和林冠下監(jiān)測。相比空曠的林冠上環(huán)境,無人機在林冠下飛行面臨著無GPS信號、障礙物密集且分布不規(guī)則以及環(huán)境特征相似等挑戰(zhàn)。因此本文面向無人機在林冠下飛行任務的實際需求,提出了基于單目視覺和激光融合的位姿估計與地圖構建技術。本文主要工作如下:1.研究并改進了基于單目視覺和激光融合的SLAM(simultaneous localization and mapping)算法。本文采用基于單目視覺里程計的位姿估計算法進行位置和姿態(tài)的估計,并在激光地圖構建中融合單目視覺里程計的位姿信息對激光數據進行匹配,獲得障礙物深度地圖,并采用基于局部優(yōu)化法的圖優(yōu)化SLAM對地圖進行改進優(yōu)化,最后利用高斯模糊法生成障礙物代價地圖。2.本文在ROS仿真平臺,對本文改進的SLAM算法進行了仿真實驗,并進行算法評價。本文分別對本文提出的SLAM與其它的經典算法進行對比。然后進行了仿真飛行實驗,驗證了本文提出的SLAM算法能夠實時地為導航規(guī)劃提供位姿信息和地圖信息。3.設計和搭建四旋翼無人機的同時定位與地圖構建系統(tǒng),并在林冠下進行實驗測試。實驗結果表明本文設計的四旋翼無人機SLAM能夠在林冠下同時實現(xiàn)定位與地圖構建。本文研究并改進了基于單目視覺和激光融合的SLAM算法,實現(xiàn)了四旋翼無人機林冠下的同時定位與地圖構建,為四旋翼無人機的林冠下監(jiān)測提供了安全保證。
【學位單位】：北京林業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：V279;S771.5
【部分圖文】：

只能解決幾百個點的小場景的計算問題。逡逑基于集數調整的視覺ＳＬＡＭ需要將圖像中相同場景的圖像特征點匹配起來（如逡逑下圖１－２所示，將NB１的特征點ｘｕ，ｘ２１，１３１進行匹配），通過求解函數（１－１）式，來逡逑獲得最優(yōu)解。逡逑ａｒｇ邋ｍｉｎ邐１１邐＾邋｜邋Ｕ，邐（１－１）逡逑／＝１邋／＝！邐匕逡逑８逡逑

待優(yōu)化相機的變量為Ｃ＝邋�。茫校茫玻�；．卜那么在２０幀／ｓ的應用中就會多出２０組待優(yōu)化逡逑的數據。因此，為了追求解算完整的優(yōu)化問題反而會影響實時性。逡逑如圖１－３所示，相對林冠下的自然環(huán)境，室內環(huán)境沒有強烈的自然光，一些深度逡逑傳感器，比如ＲＧＢ－Ｄ攝像機和結構光傳感器受到的影響比較小，。通常室內ＳＬＡＭ逡逑使用ＲＧＢ－Ｄ攝像機和單目視覺作為ＳＬＡＭ解決方案（郭芳，２０１２；楊維，２０１５）。逡逑圖１－３室內和林冠下飛行環(huán)境對比逡逑Ｆｉｇ．邋１－３邋Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ邋ｏｆ邋ｆｌｉｇｈｔ邋ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ邋ｕｎｄｅｒ邋ｉｎｄｏｏｒ邋ａｎｄ邋ｃａｎｏｐｙ逡逑在林冠下的環(huán)境中，環(huán)境特征高度相似，為激光雷達幀與幀之間的卯配增加難度，逡逑同時自然光對ＲＧＢ－Ｄ攝像機和結構光攝像機具有強烈的干擾，激光雷達加單目視覺逡逑的ＳＬＡＭ解決方案在室外環(huán)境中具有較好的魯棒性（王佳，２０１７；梁瀟，２０１６）。而逡逑１１逡逑

在林冠下環(huán)境因為林冠對光線的遮擋加上地面草地和低小的植物，形成逡逑的圖像信息相比單一的室內墻壁和地板，特征點更加豐富，采用視覺里程計在林冠逡逑下環(huán)境進行定位，幀間的匹配相比室內更加容易，如圖２－１所示為常見的林區(qū)地面圖逡逑＂Ｐ逡逑署逡逑圖２－丨林區(qū)地面圖像逡逑Ｆｉｇ．邋２－１邋Ｇｒｏｕｎｄ邋ｉｍａｇｅ邋ｉｎ邋ｆｏｒｅｓｔ逡逑激光雷達傳感器分為室外激光雷達和室內激光雷達，通常室內傳感器成本低逡逑廉、測量距離短、容易受到太陽光的干擾。而室外激光雷達，比如日本北陽公司的逡逑ＵＴＭ－３０ＬＸ－ＥＷ激光雷達傳感器，作為常見的室外激光雷達．其擁有測距精度高、測逡逑量距離遠和掃描速度快的特點適合作為機載激光雷達為無人機在林冠下飛行提供障逡逑礙物深度信息，其性能參數如表２－１所示。逡逑衣２－１邋ＵＴＭ－３０ＬＸ－ＥＷ激光雷達性能參數表逡逑Ｔａｂｌｅ邋２－１邋Ｐｅｒｆｏｍｉａｎｃｅ邋ｐａｒａｍｅｔｅｒ邋ｏｆ邋ＵＴＭ－３０ＬＸ－ＥＷ邋ｌａｓｅｒ逡逑￥ｉ邐＃１逡逑工作電壓邐１２ＶＤＣ±１０％逡逑測量距離邐０．１ｍ？３０ｍ逡逑掃描角度邐２７０°逡逑重量邐２３０ｇ逡逑尺寸邐６０＊６０＊８５ｍｍ逡逑如圖２－２所示為林區(qū)的激光數據，黑色的圓為激光雷達的位置，紅色的點為掃描逡逑到的障礙物的位置，林區(qū)環(huán)境分為林冠上、林冠中和林冠下環(huán)境，林冠下環(huán)境主要逡逑的障礙物以圓柱形的樹干為主

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8 吳慧W

本文編號：2832936