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时间:2018-07-06
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1、广东工业大学硕士学位论文(工程硕士)基于单目视觉的微小型无人机自定位系统研究熊炯涛二○一七年五月分类号:学校代号:11845UDC:密级:学号:2111405104广东工业大学硕士学位论文(工程硕士)基于单目视觉的微小型无人机自定位系统研究熊炯涛校内导师姓名、职称:刘怡俊教授校外导师姓名、职称:韩龙高级工程师学科(专业)或领域名称:计算机技术学生所属学院:计算机学院论文答辩日期:2017年5月ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegreeofMaste
2、r(MasterofEngineering)LOCALIZATIONSYSTEMofMICROUNMANNEDAERIALVEHICLESbasedonMONOCULARVISIONCandidate:XiongJiongtaoSupervisor:Prof.LiuYijunMay2017SchoolofComputerScienceandTechnologyGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou,Guangdong,P.R.China,510006摘要摘要近年来,微小型无人机的自主导航受到越来越
3、多的关注。微小型无人飞行器(MAV)在军事和民用应用中具有巨大的潜力,例如监视,搜索和救援、室内制图和三维重建等。微小型无人机的各种应用已经在室内和户外环境中得到证明。微小型无人机通常使用GPS进行导航定位,然而,GPS信号受电磁干扰影响,在室内及城市高楼、山地峡谷间等情况下往往接收不到稳定的GPS卫星信号,导致无人机定位失败。因此,在GPS信号受到干扰或是失效的情况下,微小型无人机的导航定位仍然是一个关键性和基础性的研究课题。本文的工作,围绕有限负载、动力及计算资源的微小型无人机平台展开,主要研究了视觉传感器主导,多传感器融合的微小型无
4、人飞机的导航定位问题。本文主要工作和创新点如下:1)根据微小型无人机的自身特性,利用机载单目视觉传感器,提出了一种基于环境自然特征的六自由度定位方法。本文通过分析SIFT、SURF和ORB三种经典并常用的特征点检测匹配算法,并对这三种算法做了相应的性能比较试验,验证了ORB算法的快速性、精确性和鲁棒性。接着,通过选用ORB算法保证对自然环境特征检测与匹配的实时性和鲁棒性,随后,通过RANSAC优化算法对误匹配点进行剔除,最后,根据PnP模型求解出微小型无人机3D空间位姿信息。同时,为了得到微小型无人机在3D空间中精确的局部相对位姿,本文也
5、对单目视觉定位系统中的初始位姿估计、重定位以及位姿跟踪等问题进行了研究与实现。2)单纯的单目视觉定位出来的结果往往只在比例上正确,缺少空间位姿上绝对的度量,本文通过多传感器数据融合技术解决单目视觉定位绝对尺度缺失问题。为了实现非线性系统关联信息的融合,本文通过扩展卡尔曼滤波器(EKF)方法,将超声波、IMU等辅助传感器得出的速度姿态信息与单目视觉定位信息相融合,得出比较精确的绝对空间位姿。3)搭建了实验验证环境,对本文提出的融合了多传感器的单目视觉定位系统进行了功能性的相关验证。用四旋翼无人机进行了室内导航定位实验,同时与高精度的激光雷达
6、定位系统进行比较,验证了视觉定位算法的有效性与精确性。关键词:微小型无人机;单目视觉定位;位姿跟踪;多传感器融合;扩展卡尔曼滤波I广东工业大学硕士学位论文ABSTRACTInrecentyears,micro-UAVautonomousnavigationhasattractedmoreandmoreattention.Micro-unmannedaerialvehicles(MAV)havegreatpotentialinmilitaryandcivilianapplications,suchassurveillance,searcha
7、ndrescue,interiormappingand3Dreconstruction.Variousapplicationsofmicro-UAVshavebeenproveninbothindoorandoutdoorenvironments.MicroUAVstypicallyuseGPSfornavigationandpositioning,however,theGPSsignalisaffectedbyelectromagneticinterference,intheindoorandurbanhigh-rise,mountai
8、ncanyonandothercircumstancesoftencannotreceiveastableGPSsatellitesignal,resultinginunmannedaeria
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