基于立体视觉和激光扫描的无人机自主导航场景测量研究

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1、中图分类号：TP391论文编号：102870312-S255学科分类号：080402硕士学位论文基于立体视觉和激光扫描的无人机自主导航场景测量研究研究生姓名周龙学科、专业测试计量技术及仪器研究方向计算机测控系统指导教师徐贵力教授南京航空航天大学研究生院自动化学院二О一二年二月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringSceneMeasurementinUAVNavigationbasedonStereoVisionandLaserScannin

2、gAThesisinInstrumentScienceandTechnologybyZhouLongAdvisedbyProf.XuGuiliSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringFebruary,2012承诺书本人声明所呈交的博/硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本文授权南京航空航天大

3、学可以将学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：南京航空航天大学硕士学位论文摘要无人机自主导航技术是当前的一个研究热点问题，本文研究了一种基于立体视觉和激光扫描的无人机自主导航场景测量技术。首先构建了双目立体视觉系统，并对该系统内部和外部参数进行了标定，对双目立体视觉系统获取的无人机自主导航场景图像进行了极线校正。其次，针对现有匹配算法难以在真实幅度失真图像中获取高匹配精度，提出了一种基于Census变换和改进自适应窗口的立体匹配算法，即根据图像结构和色彩信息获得基于十字骨

4、架的Census变换窗口；利用Hamming距作为匹配代价，使用两次累加降低计算复杂度，并研究了一种基于均值偏移的视差提精方法。实验结果表明，本方法能很好的处理现有算法难以解决的幅度失真问题，视差精度与当前优秀的局部算法相当。然后，针对Census变换丢掉了图像像素自身信息而容易造成误匹配问题，提出将Census变换和图像色彩信息结合为联合匹配代价的局部匹配方法，有效的解决了Census变换和图像灰度单独作为匹配代价时存在的误匹配问题。实验结果表明，该算法使幅度失真图像的匹配误差降低了40%左右，能够更好地处理幅度失真问题。最后，在分析无人机自主导航场景测量中立体视觉存在问题和激光扫

5、描应用缺陷的基础上，提出了一种立体视觉和激光扫描相结合的场景测量方案，即利用立体匹配算法计算视差图，对其进行区域生长并采用EGBIS分割算法对参考图像进行彩色图像分割，由此确定感兴趣目标区域，之后只针对该区域进行激光扫描获得精确的深度信息，有效的解决了激光扫描实时性不高和立体视觉深度信息不准确的问题，为无人机自主导航提供准确目标信息。关键词：无人机自主导航，立体视觉，立体匹配，激光扫描，Census变换，目标检测i基于立体视觉和激光扫描的无人机自主导航场景测量研究ABSTRACTStereovisionandlaserscanningarewidelyusedinthefieldof

6、UAVnavigation.Consequently,inthispaper,someissuesofstereovisionandlaserscanninginUAVnavigaitonareresearchedandthenaschemetomeasurescene3Ddepthbasedonthetwotechnologiesisdesigned.Firstofall,binocularstereovisionsystemisconstructed.Internalandexternalparametersofthesystemarecalibrated.Therealscen

7、eimagesobtainedfromthesystemarerectifiedbasedonepipolarrectification.Secondly,consideringtheexistingstereomatchingalgorithmsitisdifficulttoobtainhighmatchingaccuracyfromimageswithradiometricdifferences,sotoovercomethisproblemanove