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基于视觉的室内自主侦查飞行器设计与研究.rar

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    编号:20180914220233210    类型:共享资源    大小:20.11MB    格式:RAR    上传时间:2018-09-15
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    基于 视觉 室内 自主 侦查 飞行器 设计 研究
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    西 南 科 技 大 学研 究 生 学 位 论 文基于视觉的室内自主侦查飞行器设计与研究年 级 2014 级 姓 名 何科君 申请学位级别 硕 士 专 业 控制科学与工程 指 导 教 师 楚红雨 副研究员 Classified Index: TP242.6U.D.C: 621.3Southwest Universityof Science and TechnologyMaster Degree ThesisDesign and Research on Indoor Autonomous Aircraft for Investigation Based on VisionGrade: 2014Candidate: He KejunAcademic Degree Applied for: MasterSpeciality: Control Science and EngineeringSupervisor: Associate Professor Chu HongyuMay 24th, 2017独 创 性 声 明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,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,也不包含为获得西南科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名: 日期:关于论文使用和授权的说明本人完全了解西南科技大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留学位论文的复印件,允许该论文被查阅和借阅;学校可以公布该论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)签名: 导师签名: 日期:西南科技大学硕士研究生学位论文 第 I 页 摘 要近年来,无人机受到了广泛关注,其中四旋翼飞行器具有结构简单、机动性能强、可垂直起降和悬停等特点,在执行室内环境监视、侦查和救援任务中具有明显优势,成为无人机领域的研究热点。但目前广泛应用的全球卫星定位系统(Global Positioning System,GPS)不适用于室内、隧道等环境,而运动捕捉系统只能用于实验室等特定场合,无法满足室内受限环境应用需求。因此本文针对发生化学或生物污染等不适宜人员进入的室内受限环境侦查需要,设计一个融合视觉、光流、惯性传感器等多种传感器信息的,具有室内自主侦查能力的四旋翼飞行器。首先分析了系统组成,将整个系统分为四旋翼飞行器机体、飞行控制系统、视觉导航系统、地面站系统和手持遥控器五部分。详细介绍了各部分的硬件组成,设计了基于机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)的视觉导航系统和基于 NuttX 系统的飞行控制系统软件方案。其次设计了飞行器控制系统的位姿控制器和姿态估计器。根据牛顿-欧拉方程建立四旋翼飞行器的非线性模型,设计和仿真了四旋翼飞行器的串级 PID 位姿控制器,设计了基于互补滤波的姿态估计器。然后分析了视觉同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法。介绍了摄像机模型和特征提取与匹配方法,并结合对极几何原理分析了相邻两帧图像恢复相机位姿的方法。在此基础上设计了基于特征点和关键帧构成地图并采用光束平差法优化的视觉里程计,分析了闭环检测方法以此实现完整的视觉 SLAM 功能。最后融合四旋翼飞行器机载的多种传感器数据设计导航算法。针对单目视觉尺度问题采用超声波传感器和最大似然估计计算单目尺度。针对串级 PID 位置控制对位置和速度信息的要求采用扩展卡尔曼算法融合视觉、惯性测量单元、气压计等多传感器信息。针对环境纹理缺少的情况同时运行视觉 SLAM 和光流算法保证飞行器正常飞行。针对导航地图需求实现半稠密地图和 OctoMap 创建。以及针对未知环境自主侦查需要设计步进式自主探索方法。在实际场景中对设计的四旋翼飞行器测试了相关算法和室内自主侦查功能,结果表明该系统具有较好的效果。关键词:四旋翼飞行器 自主侦查 视觉 SLAM 导航西南科技大学硕士研究生学位论文 第 II 页 AbstractIn recent years, the unmanned aerial vehicle (UAV) has caught widely attentions. The quadrotor has become the research hotspot in the UAV area as its simple structure, excellent maneuverability, abilities of hovering, takeoff and landing vertically and other characteristics. What’s more, it has obviously advantages when monitoring, detecting and rescuing. As we all know, the widely used global positioning system (GPS) is not suitable for indoors, tunnel and other similar environments; the motion capture system just can be used in the laboratory and other specific environment. As to solve the need of investigating the dangerous indoors environments task which is not suitable for people to execute such as chemical leaks, biological contamination and etc. The paper has designed an autonomous detection quadrotor that combines a vision, optical flow, inertial sensor and other sensors.First, the whole system is analyzed and divided into five parts: the body, flight control system, visual navigation system, ground station system and remote controller. It has described the composition of the hardware on detail, designed a visual navigation system and flight control system based on ROS and NuttX, respectively.Second, the paper has designed the flight control system's pose controller and attitude estimator. Having built the non-linearization model according to the newton-euler model. Having designed and simulated the cascade PID pose controller of the quadrotor and the attitude estimator based on the complementary filtering principle.Then, we have analyzed the visual simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm. Having introduced the model of camera and the method for extracting and matching the feature point, analyzed the method of restoring camera position between two frames combining the epipolar geometry principle from that. The article has designed to compose the map based on feature points and keyframes and optimized the visual odometer by using the bundle adjustment. Implementing the whole visual SLAM founction through analyzing the loop closing detection problem and method.Next, we have designed navigation algorithm that combined many kinds of sensors on the quadrotor. According to the problem of monocular visual scale, adopting the ultrasonic sensor and the maximum likelihood estimation to calculate monocular visual scale. According to cascaded PID position control’s requirements for the information of 西南科技大学硕士研究生学位论文 第 III 页 position and velocity, adopting the extended kalman filter (EKF) fusions vision, inertial measurement unit (IMU), barometer and other sensors to estimate the position and speed. According to lack of environmental texture, using the visual SLAM and optical flow to satisfy the normal flying. According to the need of navigation map, having implemented a semi-dense map and OctoMap. According to the need of autonomous investigation in unknown environment, having designed the method of stepping self-exploration.Last, the system has good effect after testing related algorithm and the autonomous detection function indoors on the quadrotor.Keywords : Quadrotor; Autonomous Investigation; Visual SLAM;Navigation西南科技大学硕士研究生学位论文 第 IV 页 目 录1 绪论 .............................................................................................................................11.1 研究背景及意义 ................................................11.2 国内外研究现状 ................................................21.3 研究内容 ......................................................51.4 论文章节安排 ..................................................62 室内自主侦查飞行器设计方案 .................................................................................72.1 四旋翼飞行器工作原理 ..........................................72.2 室内导航方法选择 ..............................................82.3 整体方案 ......................................................92.3.1 飞行控制系统 ..............................................102.3.2 视觉导航系统 ..............................................112.4 硬件方案 .....................................................132.4.1 四旋翼飞行器机体 ..........................................132.4.2 飞行控制系统 ..............................................132.4.3 视觉导航系统 ..............................................142.4.4 地面站系统 ................................................162.4.5 手持遥控器 ................................................162.5 本章小结 .....................................................163 飞行控制系统设计 ...................................................................................................173.1 四旋翼飞行器建模 .............................................173.1.1 机体坐标系 ................................................183.1.2 本地北东地坐标系 ..........................................183.1.3 坐标变换关系 ..............................................183.1.4 四旋翼飞行器运动学模型 ....................................193.1.5 四旋翼飞行器动力学模型 ....................................193.1.6 四旋翼飞行器非线性模型 ....................................213.1.7 四旋翼飞行器模型线性化 ....................................223.2 四旋翼飞行器位姿控制 .........................................223.2.1 串级 PID 位姿控制 .........................................223.2.2 串级 PID 位姿控制仿真 .....................................233.3 四旋翼飞行器姿态估计 .........................................26西南科技大学硕士研究生学位论文 第 V 页 3.3.1 四元数姿态表示 ............................................263.3.2 互补滤波原理 ..............................................273.3.3 互补滤波姿态估计器设计 ....................................283.4 本章小结 .....................................................304 视觉 SLAM 算法研究 ..............................................................................................314.1 视觉 SLAM 简介 ...............................................314.2 相机模型 .....................................................324.2.1 针孔相机模型 ..............................................324.2.2 相机畸变校正 ..............................................334.2.3 相机标定 ..................................................344.3 特征提取与匹配 ...............................................344.3.1 ORB 特征提取算法 .........................................344.3.2 特征匹配 ..................................................364.4 相机位姿恢复 .................................................364.4.1 对极几何 ..................................................364.4.2 基础矩阵 ..................................................374.4.3 本质矩阵 ..................................................384.4.4 相机位姿计算 ..............................................394.5 视觉里程计 ...................................................404.5.1 三角化 ....................................................424.5.2 光束平差法 ................................................434.5.3 位姿更新 ..................................................444.5.4 关键帧选择 ................................................444.5.5 地图维护 ..................................................454.6 闭环检测 .....................................................454.7 本章小结 .....................................................475 多传感器融合导航设计 ...........................................................................................485.1 单目尺度确定 .................................................485.2 视觉惯性融合 .................................................495.2.1 惯性传感器模型 ............................................495.2.2 状态表示与过程模型 ........................................505.2.3 测量模型 ..................................................535.3 导航地图 .....................................................55西南科技大学硕士研究生学位论文 第 VI 页 5.3.1 半稠密三维重建 ............................................575.3.2 OctoMap ..................................................585.4 自主导航 .....................................................595.4.1 自主侦查模式 ..............................................605.4.2 自主探索模式 ..............................................605.5 本章小结 .....................................................626 自主侦查飞行器实验测试 .......................................................................................636.1 飞行控制系统实验 .............................................636.1.1 互补滤波姿态估计测试 ......................................636.1.2 串级 PID 姿态控制测试 .....................................646.1.3 串级 PID 位置控制测试 .....................................666.2 视觉导航系统实验 .............................................666.2.1 尺度估计测试 ..............................................666.2.2 视觉干扰测试 ..............................................676.2.3 OctoMap 测试 ..............................................686.2.4 自主探索测试 ..............................................686.3 本章小结 .....................................................70结 论 .............................................................................................................................71致 谢 .............................................................................................................................72参考文献 .........................................................................................................................73攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果 .........................................................78西南科技大学硕士研究生学位论文 第 1 页 1 绪论1.1 研究背景及意义无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)是一种由动力驱动,通过远程无线遥控操作或由机载程序自动控制的无人驾驶航空器 [1]。由于无人机与载人飞行器相比具有更小的体积、更好的隐蔽性、更低的造价、更优异的操作性、更广泛的环境适应性和不存在人员伤亡的优点,受到各国军方的青睐。因为无人机在四次局部战争中表现优异,2005 年 8 月美国国防部在《无人机系统发展图(2005-2030)》中明确提出将把无人机作为近 30 年航空器发展重点 [2]。近年来,军事侦察、信息搜集、目标搜索、核生化信息检测、抢险救灾等军事和民用领域的迫切需求,促进了无人机向具有室外和室内导航功能的微小型无人机发展 [3]。因此各个国家的研究机构都高度重视微小型无人机室内导航技术 [4][5]。而其中具有自主导航能力的微小型无人机的成为研究重点 [6],因为其可以将操作人员从复杂的飞行姿态控制、航迹规划工作中解放出来,只专注于目标识别与搜索等工作。目前卫星导航、惯性导航、多普勒导航、地形辅助导航、地磁场导航和视觉导航等是无人机使用的主要导航技术 [7]。但这些导航技术大部分只适用于空矿的室外环境,不能应用于空间有限的未知室内环境。而视觉导航技术既可应用于室内也可应用于室外导航的特点受到越来越多的关注,其中单目摄像机具有功耗低、质量轻、体积小、价格低等特点比较适合于载荷和计算能力有限的微小型无人机。四旋翼飞行器作为微小型无人机的分支之一,拥有简单的构造,较强的空中机动能力,能够垂直起降及悬停等优点,极其适合于丛林、隧道、巷道和室内等近地面或空间受限的环境执行侦查、搜救等军事和民用领域的任务。当发生化学和生物污染时,四旋翼飞行器可以帮助救援人员快速获取发生污染的建筑物的内部结构,污染源分布、蔓延趋势,甚至是被困人员在建筑物中的位置。因此本文针对发生化学或生物污染等不适宜人员进入的室内环境侦查需要,设计一个融合视觉 SLAM、光流、惯性传感器等多种传感器信息的具有室内自主侦查能力的四旋翼飞行器,有利于实施统一、高效、快速的灾后救援工作,具有重要的应用意义和参考价值。
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