基于單目視覺(jué)的旋翼無(wú)人機(jī)自主避障研究

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1、分類(lèi)號(hào)TP391密級(jí)3基于單目視覺(jué)的旋翼無(wú)人機(jī)自主避障研究研究生姓名：楊維指導(dǎo)教師姓名、職稱(chēng)：朱文球教授學(xué)科專(zhuān)業(yè)：計(jì)算機(jī)技術(shù)研究方向：數(shù)字圖像處理湖南工業(yè)大學(xué)二○一五年十二月五日分類(lèi)號(hào)Ｔ巧９１密級(jí)基于單目視覺(jué)的多旋翼無(wú)人機(jī)自主避障硏究Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｏｂｓ１；ａｃｌｅａｖｏｉｄａｎｃｅｂａｓｅｄｏｎｍｏｎｏｃｕｌａｒｖｉｓｉｏｎｆｏｒｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅｓ研究生姓名：楊維指導(dǎo)教師姓名、職稱(chēng)：朱文球教授學(xué)科專(zhuān)業(yè)；計(jì)算機(jī)技術(shù)研究方向：數(shù)字圖像處理論文答辯日期會(huì)

2、主＿ＭｉｉＬ化答辯委員湖南工業(yè)大學(xué)二〇—五年十二月五日湖南工業(yè)大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。除文中己經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的作品成果。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承祖。＾＾＞作者簽名；日期；於年／月／廣日／）湖南工業(yè)大學(xué)論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)本人了解湖南工業(yè)大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：學(xué)校有權(quán)保留學(xué)位論

3、文，允許學(xué)位論文被查閱和借閱；學(xué)?？晒紝W(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容，可采用復(fù)印、縮印或其他手段保存學(xué)位論文；學(xué)?？筛鶕?jù)國(guó)家或湖南省有關(guān)部口規(guī)定送交學(xué)位論文。ｒ作者簽名隹導(dǎo)師簽名日期；知／年／如／ｒ日摘要旋翼無(wú)人機(jī)廣泛應(yīng)用于人類(lèi)生產(chǎn)生活的各個(gè)方面，在航拍，救援、搜索等方面發(fā)揮重要的作用，被廣受歡迎。旋翼無(wú)人機(jī)的自主飛行問(wèn)題是該行業(yè)的一個(gè)研究重點(diǎn)，以小型多旋翼無(wú)人機(jī)為研究對(duì)象，研究其飛行過(guò)程的自主避障問(wèn)題，主要是檢測(cè)其飛行路徑上的障礙物并采取一定的規(guī)避策略，使其能夠避開(kāi)障礙物，讓旋翼無(wú)人機(jī)能夠自主飛行而不用事先設(shè)定其飛行軌跡。1.以

4、單目攝像機(jī)作為旋翼無(wú)人機(jī)獲取圖像信息的傳感器，把整個(gè)避障流程分解成五個(gè)模塊：圖像預(yù)處理、特征點(diǎn)檢測(cè)、特征點(diǎn)匹配、深度信息計(jì)算和避障策略。在特征點(diǎn)檢測(cè)方面，選擇SIFT特征檢測(cè)方法，針對(duì)其特征描述子的高維性，對(duì)其進(jìn)行降維處理，首先將原方法的正方形鄰域利用同心圓進(jìn)行分割，統(tǒng)計(jì)每個(gè)圓環(huán)內(nèi)的像素點(diǎn)的梯度幅值，并將圓弧經(jīng)過(guò)的像素點(diǎn)，按照幅值的一半分別計(jì)入內(nèi)外相鄰的圓環(huán)，且方向保持原理方向不變，最后將原128維的特征向量降至40維，同時(shí)把搜索范圍由原來(lái)的16x16像素?cái)U(kuò)大至20x20像素；2.深度信息計(jì)算方面，首先根據(jù)檢測(cè)出的特征點(diǎn)鄰域直徑生成圖像模板，

5、再由模板匹配的方法計(jì)算匹配點(diǎn)對(duì)之間的尺度變化關(guān)系，通過(guò)相似定理推導(dǎo)出關(guān)于距離信息的計(jì)算公式，融合旋翼無(wú)人機(jī)的速度信息計(jì)算出場(chǎng)景的深度信息，再進(jìn)行凸包運(yùn)算將場(chǎng)景的深度信息簡(jiǎn)化為一個(gè)深度圖；避障策略方面，首先將簡(jiǎn)化的深度圖按照制定的避障距離進(jìn)行分層，接著在感興趣區(qū)域內(nèi)采用塊搜索的方式進(jìn)行安全區(qū)域的搜索，以達(dá)到避障效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的SIFT描述子能保證原來(lái)的精度，并且降低了時(shí)間復(fù)雜度，按照比例大小計(jì)算出的簡(jiǎn)化深度圖能夠滿(mǎn)足避障的條件，基于區(qū)域塊搜索的方法比搜索整個(gè)圖像所耗時(shí)間大大減少，對(duì)旋翼無(wú)人機(jī)自主避障的實(shí)時(shí)性有比較大的提高。說(shuō)明基于單目

6、視覺(jué)的方法在旋翼無(wú)人機(jī)的自主避障問(wèn)題上具有一定的可行性和研究意義。關(guān)鍵詞：旋翼無(wú)人機(jī)，單目視覺(jué)，避障，最佳尺度比，區(qū)域塊搜索IABSTRACTUnmannedaerialvehicles(UAVs)arewidelyusedinallaspectsinhumanlifeandplayedamajorroleintaskssuchassearchingandrescuing,environmentmonitoringandsoon.ObstacledetectionandavoidanceisachallengingproblemforUAVs

7、.ThemajorworkofthispaperistodealwiththeproblemusingmonocularvisioninordertoavoidobstacleswhenUAVsonitsflight.LettheUAVscanautonomousflightwithoutpriorsettingitsflightpath.MonocularcameraasasensortoobtaintheinformationforUAV,thewholeprocessoftheobstacleavoidancearedividedint

8、ofiveparts:imagepreprocessing,featuredetection,featurematching,depthinformationcal