基于单目视觉的四轴飞行器室内导航研究

摘要

由于具有垂直起降的优点和简单的结构，四轴飞行器近年来已成为一个热门研究领域。目前四轴飞行器导航主要是使用全球定位系统(Global Position System，GPS)，但是GPS信号在楼宇间，树林中，等有遮挡的环境下，会受到干扰甚至丢失，这将使四轴飞行器导航接收不到导航信息或者接受到错误的导航信息，从而造成不必要的生命财产损失。得益于视觉传感器的发展，光流导航系统精度也越来越高，体积越来越便于安装携带，成本也相对较低，被认为是解决无GPS环境下四轴飞行器自主导航的理想方案之一。本文采用基于光流算法的单目视觉技术，对四轴飞行器室内导航进行研究，目的是研究无GPS情况下的导航。
　　本文首先对光流算法的研究和四轴飞行器发展进行了详细的叙述，然后对四轴飞行器建模，在建立了四轴飞行器动力学模型的基础上利用机械系统动力学自动分析软件(Automatic Dynamic Analysis of Mechanical Systems，ADAMS)与数学软件MATLAB建立了四轴飞行器联合仿真平台。
　　接着设计了一种多回路补偿比例积分微分(Proportion Integration Differentiation，PID)控制器，利用MATLAB进行仿真，验证了控制算法的可行性与有效性。
　　并且利用互补滤波器融合光流数据和惯性单元数据，得到精确的定位信息，使用Pixhawk飞控和PX4FLOW单目摄像头搭建四轴飞行器平台进行悬停飞行试验。通过实际飞行试验，可知多回路PID算法配合数据融合能够实现定点悬停任务。
　　针对实验结果反馈出的光流算法的问题，使用基于加速鲁棒特征点(Oriented FASTand Rotated BRIEF, ORB)的光流算法结合随机抽样一致性算法(Random SampleConsensus，RANSAC)进行改进，并对改进后的算法进行仿真实验对比，实验结果表明算法可以准确估计位置。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 课题研究背景及意义

1．2 四轴飞行器的研究现状

1．3 光流导航技术研究现状

1．4 光流导航技术关键问题

1．5 论文研究内容及结构

2 MATLAB与ADAMS联合仿真

2．1 四轴飞行器的ADAMS模型

2．2 联合仿真系统机械子系统的建立

2．3 四轴飞行器的姿态和悬停控制

2．4 实验结果分析

3 光流和惯性传感器数据融合导航技术研究

3．1 光流算法简介

3．2 融合策略

3．2．1 加速度计与陀螺仪的互补滤波器设计

3．2．2 光流传感器对加速度校正

3．3 实验结果分析

4 基于ORB特征点光流算法研究

4．1 ORB特征点光流跟踪算法研究

4．1．1 图像的特征点

4．1．2 ORB特征点检测算法研究

4．2 基于LK金字塔光流的特征点位置估计算法研究

4．2．1 LK光流算法研究

4．2．2 大尺度运动下的LK光流算法研究

4．3 RANSAC算法简介

4．4 基于RANSAC算法的ORB光流算法研究

4．4．1 改进算法的设计

4．4．2 算法的实验验证

4．5 实验结果分析

总结与展望

致谢

参考文献

攻读学位期间的研究成果