关键词:
四旋翼无人机
自主降落
二进制编码
嵌入式系统
视觉导航
摘要:
近年来,无人机控制技术日渐成熟,四旋翼无人机因为成本低廉,易于控制,飞行能力灵活等特点,在航拍、植保、电力巡线、战地侦察等领域被大量应用。实现无人机自主飞行的需求受到广泛关注,而无人机自主降落技术是实现自主飞行的重要前提,视觉传感器具有低成本高灵活的特点,将计算机视觉技术与视觉反馈应用到无人机等自主系统的控制回路中,对于其智能控制的发展具有重要意义。本课题来源于无人机空地协同项目。为了实现无人机在外出作业过程中的补给与回收,实现自主返航充电,达到持续自主运作的目标。项目要求采用视觉传感器作为环境传感器,并利用嵌入式系统实现四旋翼无人机在移动目标上的自主降落。论文主要研究内容如下:首先,设计了视觉辅助自主降落系统,确定了无地面站辅助的形式,根据计算需求确定了机载计算机,以及飞行控制处理器的选型。为了提高视觉定位的精度以及工作半径,选择了合适的机载相机以及与之配套的双轴云台。其次,设计了以二进制编码为基础的标识物识别算法。对比了几种主流的借助二维码标识物进行识别与定位的算法,确定了基于Ar Uco算法的视觉定位方法。推导了自动生成标识物字典的算法,降低了环境干扰以及字典内标识物的混淆几率,并具有普适性,可将其用于其他二进制编码定位系统。再次,研究了无人机自主降落过程中的导航定位问题。介绍了针孔摄像机的线性模型,推导出标识物坐标系与相机坐标系之间的相对关系,编写了视觉定位的程序,介绍了其工作流程,针对无人机飞行时的机械振动问题做了算法补偿,并对视觉定位的精度做了试验验证。最后,研究了自主降落的控制算法并进行了试验。根据位置信息推导出地面目标速度信息,并针对地面目标运动过程中被环境短暂遮蔽的情况,采用Kalman滤波器预测目标运动轨迹,并减少了视觉识别的运算量。最后在机载计算的条件下进行了自主降落试验,视觉定位与无人机控制都达到了较高的精度,最终实现了针对移动平台的自主降落。