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无人直升机障碍物检测与路径规划研究

作　者: 董培建
导　师: 盛焕烨
学　校: 上海交通大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 无人直升机自主飞行障碍物检测双目视觉
分类号: V275.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

具有自主飞行能力的小型无人直升机具有重要的军事、民用和科学研究价值,其在侦察,航拍,核化污染区的取样与监控等方面都能发挥至关重要的作用,有着广泛的应用前景。本文以小型无人直升机为研究对象,研究无人机在执行飞行任务过程中,对前方环境尤其是障碍物进行检测并提供实时的路径规划以避开障碍物继续飞行,使得无人机具有灵活的飞行能力而不会局限于同定的飞行环境和严格的飞行路线。本文主要针对两部平行放置的光学摄像头拍摄的图像,基于平行双目视觉原理,定义了以下处理流程来实现障碍物的检测:图像预处理,特征点检测,特征点匹配,三维重建及障碍物检测。该五个处理模块相互独立,可以比较容易地各自改进更先进的技术和算法来进行扩展和升级而不影响整个工程的应。本文主要采用了高斯滤波器对图像进行预处理,利用适合检测Edge和Corner的Harris算子作为特征点检测手段,以及基于区域相关的松弛法进行特征点匹配,从而完成三维重建,再采用了基于立体分层的点模型进行障碍物检测和路径规划。最后,本系统将输出分层之后的障碍物图像,障碍物信息的列表,以及如何避开障碍物的飞机飞行命令。通过最后的实验可以看到,本系统所检测出的障碍物信息和实际的障碍物信息相符,误差在可接受的范围之内,说明基于双目视觉的小型无人直升机障碍物检测方法具有良好的可靠性和有效性。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第1章绪论  8-13
  1.1 小型无人直升机  8-9
    1.1.1 小型无人直升机概述  8
    1.1.2 小型无人直升机的发展现状  8-9
  1.2 小型无人直升机障碍物检测  9-10
    1.2.1 飞行器障碍物检测技术的发展现状  9-10
  1.3 选题依据  10-11
  1.4 论文主要内容  11-13
第2章文献综述  13-18
  2.1 GPS 系统  13-14
    2.1.1 GPS 简介  13-14
    2.1.2 GPS 的缺陷  14
  2.2 传感器系统  14-16
    2.2.1 各种常用传感器简介  14-16
  2.3 基于双目视觉的障碍物检测  16-18
    2.3.1 基于双目视觉三维重建的关键技术  16-18
第3章双目立体视觉几何学及摄像头标定  18-27
  3.1 双目立体视觉几何学  18-23
    3.1.1 双目视觉的基本几何关系  18-19
    3.1.2 图像坐标系、摄像头坐标系与世界坐标系  19-21
    3.1.3 深度计算  21-23
  3.2 摄像头标定及图像校准  23-27
    3.2.1 摄像头模型与摄像头参数  23-24
    3.2.2 摄像头标定  24-25
    3.2.3 几何畸变校准  25-27
第4章图像预处理和特征点检测  27-33
  4.1 图像预处理  27-29
    4.1.1 图像去噪  27-29
  4.2 特征点检测  29-33
    4.2.1 Edges 检测  30
    4.2.2 Comer 检测  30-31
    4.2.3 Harris 算子  31-32
    4.2.4 Harris 算子的优点  32-33
第5章特征点匹配及三维重建  33-39
  5.1 特征点匹配原理及规则  33-35
    5.1.1 匹配原理  33-34
    5.1.2 匹配规则  34-35
  5.2 基于区域相关的松弛匹配  35-38
    5.2.1 角点的初始匹配  35-36
    5.2.2 角点的精匹配  36-38
  5.3 三维币建  38-39
第6章路径规划理论  39-42
  6.1 立体分层模型  39-41
  6.2 避障策略  41-42
第7章无人机避障系统及实验  42-51
  7.1 无人机避障系统  42-43
  7.2 实验及分析  43-51
第8章总结与展望  51-53
参考文献  53-56
攻读硕士学位期间发表的学术论文  56-57
致谢  57-60
上海交通大学学位论文答辩决议书  60

无人直升机障碍物检测与路径规划研究

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