基于NAO机器人与无人机的空地协同系统研究及应用

摘要

地面移动机器人由于其自身功能的限制对全局环境感知较为局限，无人机可以在特定高度对地面环境的全局范围观测但负载和续航能力较为缺乏，因此空地机器人协作系统具有优势互补的特点。本文以NAO机器人和无人机建成空地机器人协作平台，主要研究内容如下:
　　在无人机对地检测中，由于无人机在高空对地面环境感知的同时会受到地面阴影等的影响造成检测偏差，提出了颜色特征加轮廓识别的对目标的检测方法，在路径处理中运用图像处理方法组合的办法以消除无关特征提取出完整路径，使用细化加角点特征检测的方法实现对角点的提取，完成地面的搜索需求。
　　在路径规划问题当中，由于生成地面路径为二维数组迷宫，因此通过比较常用的两种路径规划方法，即深度优先与广度优先，选取了广度优先算法作为路径规划，以此进行导航。
　　在空地机器人的通信结合中，根据NAO机器人与无人机的实际条件选取了无线宽带作为适合的通信方法，结合角点特征对拐点方向数据编码，实现空地机器人通讯。
　　在地面机器人执行地面任务中，对NAO机器人使用霍夫变换进行航向纠偏、侧偏修正，在目标识别和抓取中经计算目标在图像当中的位置后使用运动学原理完成对小棒的抓取，最后用Python语言编写程序并用实验进行了验证。

目录

声明

摘要

第一章绪论

1．1研究背景及意义

1．2研究现状

1．3研究内容

1．4论文章节安排

第二章空地机器人协同系统与迷宫模型

2．1系统任务流程

2．2空地机器人结构设计

2．3迷宫模型

2．4本章小结

第三章基于计算机视觉的无人机对地检测

3．1无人机图像处理过程

3．2目标识别技术

3．3路径处理技术

3．4角点特征检测

3．5本章小结

第四章路径规划算法研究与实现

4．1常用路径规划算法

4．2所选算法与结果分析

4．3本章小结

第五章NAO机器人与无人机通信的研究与实现

5．1无线通信模式

5．2数据编码

5．3通信设置

5．4本章小结

第六章NAO机器人执行地面任务的研究与实现

6．1路径检测

6．2航偏矫正

6．3目标识别

6．4目标抓取

6．5实验结果与分析

6．6本章小结

7．1总结

7．2展望

参考文献

致谢

个人简介