基于視覺的微小型無人直升機位姿估計與目標跟蹤研究.pdf

1、無人機在軍事和民用上都具有廣闊的應用前景，近年來已成為全球范圍內(nèi)的研究熱點之一。實現(xiàn)自主導航是無人機能夠在實際中應用的前提。相比基于慣性傳感器和全球定位系統(tǒng)的傳統(tǒng)導航方式，基于視覺的導航方式實時感知環(huán)境信息，能夠完成相對位姿估計、避障機動飛行和地面目標跟蹤這類與環(huán)境相關的任務，越來越受到重視。本論文選擇微小型無人直升機作為實驗平臺，針對無人直升機視覺導航中的位姿估計問題和地面目標跟蹤問題展開研究。本論文的主要工作為:
　　 第一

2、章首先介紹了本論文的研究背景和選題意義，隨后綜述了國內(nèi)外無人機視覺導航技術(shù)研究現(xiàn)狀，把無人機位姿估計方法按照使用的原理進行分類，并對地面目標跟蹤硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)進行分析，最后闡明了本論文的主要研究內(nèi)容和篇章結(jié)構(gòu)。
　　 第二章對相關的基礎理論做簡單介紹，首先闡述了常用坐標系和姿態(tài)表示方法，接著介紹了與射影幾何、攝像機模型和彩色圖像相關的知識，最后討論了基于擴展卡爾曼濾波的同步定位與地圖構(gòu)建算法。
　　 第三章針對微小型

3、無人直升機在城市環(huán)境中飛行時的姿態(tài)估計問題，提出了一種在朝下拍攝的圖像中檢測建筑物側(cè)面垂直地面的邊緣直線的消影點的方法。消影點檢測方法的具體做法是先用Hough變換檢測邊緣直線，再進行反向Hough交換同時求取消影點與垂直邊緣直線。根據(jù)射影幾何關系從消影點坐標直接解算無人直升機的姿態(tài)。實驗結(jié)果表明該方法能可靠地檢測出消影點，直接解算得到的姿態(tài)值是準確的。
　　 第四章針對微小型無人直升機在高空飛行時的姿態(tài)估計問題，提出了一種在朝

4、前拍攝的圖像中檢測地平線的方法。地平線檢測方法的具體做法是先用Hough變換檢測出較長的直線作為候選地平線，再結(jié)合暗原色先驗圖像中的區(qū)域信息確定地平線。繼而在擴展卡爾曼濾波理論框架下，結(jié)合地平線觀測模型與剛體旋轉(zhuǎn)模型估計無人直升機的姿態(tài)，并通過預測地平線參數(shù)及其殘差協(xié)方差來判斷檢測到的地平線是否正確，如果錯誤則進行糾正。實驗結(jié)果表明該方法能準確可靠地檢測出地平線。
　　 第五章針對微小型無人直升機在近似懸停旋轉(zhuǎn)時的姿態(tài)估計問題:

5、對“視覺羅盤”——基于單目視覺同步定位與地圖構(gòu)建的姿態(tài)測量方法進行改進。微小型無人直升機具有較大的角加速度，需要提高運動模型中系統(tǒng)噪聲方差的設定值才能使視覺羅盤繼續(xù)工作，但是導致匹配計算量增大，匹配錯誤發(fā)生率提高。改進包括使用多分辨率路標選取策略初始化新路標，使用逐層主動搜索匹配算法對路標進行快速匹配。實驗結(jié)果表明改進后的方法具有匹配計算量減少，匹配錯誤發(fā)生率降低的優(yōu)點。
　　 第六章針對微小型無人直升機在近地面飛行時的位姿估計

6、問題，對基于單目視覺同步定位與地圖構(gòu)建的位姿估計方法進行改進。改進包括用路標簇表示多個同時初始化的路標來減少攝像機參數(shù)冗余，增強攝像機位姿約束作用;提高路標初始深度設定值以減少在濾波更新后出現(xiàn)負深度的幾率;用2點隨機抽樣一致性數(shù)據(jù)關聯(lián)算法應對攝像機多個軸上的角速度快速變化。實驗結(jié)果表明改進后的單目視覺SLAM方法位姿估計精度可以達到自主飛行需要。
　　 第七章針對微小型無人直升機的地面目標跟蹤問題，搭建了一套微小型無人直升機地面

7、目標跟蹤硬件系統(tǒng)，并提出了一種基于均值漂移和似然圖像橢圓亮斑檢測的視覺跟蹤算法。為硬件系統(tǒng)先后設計加工了兩代云臺，第一代云臺采用傳統(tǒng)兩軸兩框架結(jié)構(gòu)，第二代云臺采用兩軸三框架結(jié)構(gòu)，解決了兩軸兩框架結(jié)構(gòu)云臺轉(zhuǎn)動中存在奇異點的問題。視覺跟蹤算法用目標／混合區(qū)域面積加權(quán)的直方圖頻度比值作為似然度，以抑制背景對目標的干擾;將目標跟蹤轉(zhuǎn)變?yōu)樗迫粓D像橢圓亮斑檢測，用均值漂移估計橢圓亮斑的中心位置，用橢圓高斯差分算子估計橢圓亮斑的方向角和長、短半軸尺度