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基于视觉的旋翼无人机自主避障关键技术研究

基于视觉的旋翼无人机自主避障关键技术研究

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作者：李朋月战略支援部队信息工程大学

学位级别：硕士

随着近年的无人机技术发展,无人机在悬空线巡检、交通巡逻,航空摄影测量、智能物流等方面得到广泛的应用。然而当前无人机巡航过程主要依靠GPS和IMU提供的定位信息和姿态信息,主要的自主飞行功能由人工实现,距离实现无人机的自主化和智... 详细信息

随着近年的无人机技术发展,无人机在悬空线巡检、交通巡逻,航空摄影测量、智能物流等方面得到广泛的应用。然而当前无人机巡航过程主要依靠GPS和IMU提供的定位信息和姿态信息,主要的自主飞行功能由人工实现,距离实现无人机的自主化和智能化仍有一定距离。随着传感器技术和计算机技术的不断提高,视觉由于信息丰富、负载小、环境还原度高的特点,为无人机自主飞行提供了重要支撑。无人机自主避障是智能无人机的基础功能,是无人机飞行的安全保证,为此针对中低空环境中旋翼无人机自主避障需求,对环境障碍物根据图像特征进行分类,结合云台相机采集的视频影像完成不同类型障碍物的检测与定位。论文的主要工作与创新点如下:1.在深入研究当前无人机障碍物检测与定位技术的基础上,介绍了当前的图像采集及处理系统的相关原理,分析了当前图像预处理相关原理和处理效果。根据视觉检测原理建立常用参考系坐标之间的关系,构建相机标定模型,完成机载云台相机的内参数标定;最后对无人机巡航的中低空环境中的障碍物进行探讨,将主要障碍物分成悬空线类和面类障碍物两种,为后续障碍物的检测和定位提供重要支撑。2.针对真实环境中的悬空线类障碍物检测技术,深入分析悬空线的三维和图像特征,为解决当前悬空线检测容易受光照影响存在的误检、断裂等主要问题,本文提出了一种结合图像梯度和距离编组构建悬空线类障碍物检测算法。利用图像梯度自适应的提取图像边缘点以适应光照变化,根据悬空线图像特征提取目标悬空线的线基元,并对其进行编组拟合,通过不同光照和运动速度场景下的真实飞行实验验证了该算法检测的有效性和准确性。3.为解决无人机实时飞行场景中面类障碍物检测的需求,本文研究当前光流检测障碍物的原理,探究传统HS和LK光流算法检测流程,为解决面类障碍物检测实时性和大位移的问题,结合ORB特征点检测算法与金字塔LK光流法,提出一种实时性较高的面类障碍物检测方法,并通过对比实验验证算法的可靠性。4.深入分析悬空线类和面类障碍物的图像特征,根据图像特征和光流场与运动场的关系建立悬空线类和面类障碍物的测距模型,设计基于相机位移的障碍物判定模型,对障碍物的威胁性进行判定评估,并通过对比实验验证了两类障碍物测距模型的鲁棒性和时效性。

关键词：自主避障悬空线检测光流法障碍物定位障碍物判定

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