基于DM642视频跟踪的无人机群控单元研究

摘要

最近几年，国内外专家纷纷提出无人机协同编队飞行的概念，旨在构建基于各类传感器的无人机群飞梯队。无人机编队飞行具有任务执行能力强，应对突发情况能力好，搜索和侦查视野范围大等特点，因此，该研究方向具有着广阔的发展前景与未来。
　　本文在无人机群飞群控的系统中，运用视频图像处理的方法对群飞中的两机跟从飞行单元做了研究。视频序列在飞行过程中能帮助上位机获得尽可能多的飞行数据与状态参数，结合一些传感通讯技术，可以在编队飞行中实现对目标检测跟踪与邻机感知以及3D地形仿真等。
　　本论文的跟踪系统主要分为软件算法和硬件平台搭建两部分，在软件部分，本文针对相关图像预处理算法、运动检测算法与视频跟踪算法对无人机视频跟踪技术做了探索与研究。具体来说，在图像预处理模块，本文利用去彩色化、高斯平滑等手段将每帧图像的待处理数据量降低，并对图像进行了去噪处理;在运动检测算法模块，本文使用改进的帧间差分法与质心检测的算法实现了对运动中的四旋翼无人机进行了运动检测;然后，采用基于Kalman滤波的最大方差估计法对视频跟踪进行了研究实验。同时，还通过在DSP板上添加的超声波测距传感器实现了对距离信息的采集、通过无线通信模块实现了机间通信，以及DM642内部的McBSP多通道缓冲串口完成了机内通讯，最后还提出了利用ZigBee技术组建无人机群机通信网络的概念。本文完成了以视频处理技术为主，传感通讯为辅的无人机群控单元研究。
　　根据系统的要求，本文以专业图像处理芯片DSP6000系列中的DM642为核心构建了硬件平台，以CCS3.3作为主要开发环境，实现了视频驱动、目标检测、目标跟踪等算法，并在硬件平台上进行了实验验证算法可行性。
　　实验结果表明，检测与跟踪结果可行性较高，准确性较好，满足可行性与实用性。可用于无人机两机协同飞行过程中的运动跟踪，为进一步解决无人机的群飞群控技术提供了重要的信息。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 无人机群飞发展现状

1．3 视频跟踪技术研究现状

1．4 主要研究内容与论文组织结构

2 群控单元总体方案设计

2．1 四旋翼无人机结构与飞行原理介绍

2．2 群控单元设计总体方案

3 群控单元运动检测算法研究

3．1 引言

3．2 图像预处理

3．2．1 图像灰度化

3．2．2 图像去噪

3．3 改进帧间差分法

3．3．1 常用的运动检测方法

3．3．2 改进的帧间差分法

3．4 数学形态学处理

3．5 质心检测法

3．6 本章小结

4 群控单元运动跟踪算法研究

4．1 运动跟踪算法分类

4．2 Kalman视频跟踪算法

4．2．1 Kalman滤波算法

4．2．2 视频跟踪算法的应用

4．3 相对定位

4．4 本章小结

5 硬件平台与邻机感知

5．1 硬件平台的搭建

5．1．1 硬件整体方案

5．1．2 芯片选型及概述

5．1．3 DM642最小系统设计

5．2 邻机感知

5．2．1 引言

5．2．2 机内通讯

5．2．3 机间通讯

5．2．4 传感信息

5．2．4 群飞组网技术模块

5．3 本章小结

6 群控单元各模块实验测试

6．1 机内通讯实验

6．2 机间通讯实验

6．3 传感实验

6．4 ZigBee通讯实验

6．5 视频跟踪实验

6．6 群控单元飞行仿真实验

6．7 本章小结

7 总结与展望

致谢

参考文献

附录

读硕士学位期间科研情况