基于圖像處理的小型四旋翼導(dǎo)航.pdf

1、旋翼無人機(jī)近來在諸多領(lǐng)域都有比較多的應(yīng)用，不論是在軍事領(lǐng)域中執(zhí)行偵察打擊任務(wù)，還是在民用領(lǐng)域?yàn)?zāi)害現(xiàn)場(chǎng)的搜救工作等，其中旋翼無人機(jī)的導(dǎo)航都至關(guān)重要。傳統(tǒng)導(dǎo)航方式有慣性導(dǎo)航設(shè)備以及GPS（Global Positioning System）等衛(wèi)星導(dǎo)航設(shè)備，其中GPS導(dǎo)航運(yùn)用范圍最廣。但有許多沒有GPS信號(hào)的地方或者不適合GPS使用的場(chǎng)合，因此其它導(dǎo)航方式亟待開發(fā)。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行處理，包含信息豐富，其應(yīng)用于旋翼無人機(jī)導(dǎo)航上有很大的潛

2、力。
　　針對(duì)視覺導(dǎo)航中旋翼無人機(jī)定位問題，采用圖像匹配技術(shù)來解算無人機(jī)的實(shí)際位置，本文提出基準(zhǔn)圖匹配和運(yùn)動(dòng)估計(jì)二者信息融合的方法實(shí)現(xiàn)定位導(dǎo)航。研究分析圖像特征點(diǎn)提取及圖像匹配，采用ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法提取圖像特征點(diǎn)獲得描述子，二值化處理后與對(duì)應(yīng)的正確地理坐標(biāo)作為基準(zhǔn)圖。事先采集待飛區(qū)域的圖片，每張基準(zhǔn)圖大小為640*480，提取圖片描述子、記錄描述子對(duì)應(yīng)坐標(biāo)，以文本文件的形

3、式保存到機(jī)載計(jì)算單元。制作圖片編號(hào)、圖片GPS、圖片夾角的索引表存儲(chǔ)到本地。將索引表按經(jīng)度和緯度雙重排序，用于匹配時(shí)查找。對(duì)于特征點(diǎn)的匹配問題采用速度較快的LSH(Locality Sensitive Hashing)算法，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行RANSANC(Random Sample Consensus)去誤差處理。
　　為提高搜索匹配速度增加本文視覺導(dǎo)航的實(shí)時(shí)性，研究KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）特征點(diǎn)跟蹤算法估算旋

4、翼無人機(jī)運(yùn)動(dòng)信息，給出飛行途中的粗略位置輔助搜索基準(zhǔn)圖。計(jì)算當(dāng)前圖和上一幀圖片的相對(duì)偏移，并將偏移量從圖片坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到世界坐標(biāo)系，從起始位置累積的偏移量作為當(dāng)前無人機(jī)的位置。在基準(zhǔn)圖中以該位置附近15米內(nèi)圖片作為候選匹配圖，因此縮小了搜索范圍提高了導(dǎo)航算法的實(shí)時(shí)性。而匹配得到的準(zhǔn)確位置用于更新估算運(yùn)動(dòng)信息算法的初始位置，以此減小累積的誤差。
　　針對(duì)算法的實(shí)用性問題，本文設(shè)計(jì)了完整視覺導(dǎo)航軟件系統(tǒng)，并在大疆M100上完成了測(cè)試。軟