城市低空环境下的无人机三维环境感知与避障方法研究

摘要

无人机具有高机动性、低成本、无人员伤亡风险等优点，因此其在军事、民用领域有广泛的应用。但由于城市低空环境复杂且存在较多不可预测的障碍物，无人机在飞行作业或执行任务时，城市中的障碍物尤其是高大建筑物会严重威胁无人机的飞行安全，而目前无人机自主避障技术还不成熟，且城市低空环境下无人机只能在人员可视范围内进行遥控飞行，所以要实现城市低空环境下的无人机安全自主飞行，还亟需解决两个主要问题:一，如何使无人机具有三维环境感知能力，自主进行障碍信息提取;二，如何使无人机在识别障碍物后具有自主避障决策能力，保障执行任务时的飞行安全。 为解决以上两个问题，本文以城市低空环境下的无人机三维环境感知与避障为中心对无人机自主感知与避障方法进行了研究，主要研究内容分为三部分:(1)搭建双目相机及无人机实验系统平台，并对基于立体视觉的三维环境重建方法进行研究;(2)基于立体视觉对障碍物检测方法、城市典型建筑物的识别方法、实时3D图形建模方法进行研究;(3)对未知环境下的路径规划算法与无人机路径跟踪控制方法进行研究，最终实现无人机的自主导航、引导与避障控制。 本文首先介绍无人机三维环境感知与避障方面的国内外相关研究概况及本研究目的意义，之后是搭建无人机立体视觉实验系统平台，包括硬件平台搭建和软件程序架构，然后通过搭建的双目相机硬件与立体匹配算法等程序软件进行三维环境重建，设计障碍物探测和楼房识别算法，并通过城市低空下的无人机自主环境感知实验验证了环境感知方法的可行性;之后为实现无人机避障路径规划，本文提出了一种基于快速搜索随机树算法改进的目标引力变步长快速搜索随机树路径规划算法，并采用直线拟合与线性插值方法对规划路径进行平滑处理，之后对无人机进行动力学建模并设计路径跟踪控制器，通过多种障碍环境下的无人机安全避障飞行的仿真实验验证了自主避障方法的有效性。

目录

声明

摘要

第1章绪论

1．1课题背景及研究意义

1．2国内外研究现状

1．2．1国外研究现状

1．2．2国内研究现状

1．3本文主要研究内容

第2章实验系统平台搭建

2．1引言

2．2．1实验系统硬件架构

2．2．2系统软件架构

2．3．1无人机系统硬件搭建

2．3．2立体视觉子系统搭建及规格参数

2．4立体视觉原理及实现方法

2．4．1摄像机成像原理

2．4．2立体视觉基本原理

2．4．3立体视觉三维测量实现方法

2．5本章小结

第3章城市低空环境下的无人机环境感知与3D建模

3．1引言

3．2三维环境障碍检测

3．2．1研究方案设计

3．2．2三维点云图像获取

3．2．3三维点云数据过滤

3．2．4三维聚类与障碍物检测

3．3建筑物识别

3．3．1常用的特征提取与目标识别方法

3．3．2基于Haar特征与HOG特征的分类识别

3．4基于0penGL的建筑物3D建模

3．4．1计算机图形学与OpenGL绘图

3．4．2基于OpenGL的3D绘图方法

3．4．3障碍物实时动态3D模型建立

3．4实验结果与分析

3．5本章小结

第4章无人机自主避障方法研究

4．1引言

4．2自主避障研究方案设计

4．3无人机路径规划

4．3．1路径规划概念

4．3．2路径规划分类与常见规划方法

4．3．3人工势场法与RRT算法分析

4．3．4改进的路径规划算法与航迹优化方法

4．4四旋翼无人机动力学建模

4．4．1飞行器运动模型

4．4．2螺旋桨空气动力模型

4．4．3电机动力模型

4．4．4四旋翼无人机动力学模型

4．5路径跟踪控制

4．5．1线性二次型最优控制理论基础

4．5．2路径跟踪控制器设计

4．5．4仿真实验与结果分析

4．6本章小结

第5章总结与展望

5．1总结

5．2展望

参考文献

致谢

攻读硕士研究生期间主要成果