基于视觉的多旋翼无人机位置和姿态测量方法研究

摘要

近年来，无人机技术得到了快速发展，并且开始广泛地应用在各个领域。导航和定位技术是无人机的核心技术，对于无人机的性能至关重要。视觉技术具有良好的局部信息获取能力和较强的抗干扰能力，可以作为无人机导航和定位的一种辅助技术。本文以多旋翼无人机在光伏电站自动运维中的应用为背景，开展了对基于视觉技术的多旋翼无人机位置和姿态测量方法的研究。主要研究内容如下：
　　首先，对基于视觉的无人机位置和姿态测量系统进行了总体设计。研究了基于投影变换的无人机位置和姿态测量的基本原理，确定了系统的性能指标。选择双圆靶标作为参考靶标，并建立了世界坐标系，确定了21个特征点在世界坐标系中的坐标。推导了从世界坐标系到摄像机坐标系的转换关系，进一步地推导特征点从参考靶标平面到图像平面的单应性变换。通过求解单应性变换所对应的齐次线性方程组来得到摄像机坐标系在世界坐标系中的位置和姿态的近似解。
　　其次，研究了从摄像机采集的图像中提取和标记特征点的方法。对摄像机采集的图像进行预处理，将其转换成二值图像。使用Two-pass连通区域标记算法对二值图像进行标记，从被标记的图像中提取出参考靶标。使用边缘检测算法和曲线拟合算法得到参考靶标外轮廓椭圆曲线的方程。使用本文提出的滚动切线法提取并标记出所有21个特征点。
　　最后，给出了对无人机位置和姿态的近似解的优化方案，并使用 Powell’s Dogleg算法对其进行了非线性优化。搭建了实验平台，采集了20幅图像进行实验。实验结果显示，单轴位置误差绝对值的平均值分别为17.95cm、11.50cm、3.65cm，单轴姿态误差绝对值的平均值分别为8.43度、9.11度、0.56度，表明对无人机位置和姿态的估测结果达到了比较高的精度。

目录

第1章 绪 论

1.1课题来源

1.2 课题背景及研究的目的和意义

1.3 国内外研究现状及分析

1.4 主要研究内容

第2章 无人机位置和姿态视觉测量系统的总体设计

2.1无人机位置和姿态视觉测量的基本原理及设计指标

2.2参考靶标的选择和世界坐标系的建立

2.3摄像机的成像模型及坐标系转换

2.4摄像机的标定

2.5本章小结

第3章 无人机位置和姿态参数视觉测量系统中的图像处理方法

3.1图像处理方法的整体流程

3.2摄像机采集图像的预处理

3.3连通区域的标记及参考靶标的识别和提取

3.4 参考靶标外轮廓方程的获取

3.5参考靶标上特征点提取和标记

3.6本章小结

第4章 无人机位置和姿态近似解的优化

4.1 摄像机位置和姿态的近似解及其优化

4.2实验结果及分析

4.3本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

声明

致谢