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基于双目视觉的四旋翼无人机定位系统设计与实现

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目录

第1章 绪论

1.1 课题研究背景与意义

1.2 国内外发展现状

1.3 论文主要内容及章节安排

第2章 基于视觉的SLAM基本原理和方法

2.1 引言

2.2 SLAM问题的一般定义

2.3 基于视觉的SLAM系统模型

2.4 无人机平台下视觉SLAM系统实际应用问题描述

2.5 本章小结

第3章 典型视觉SLAM系统的分析对比

3.1 引言

3.2 典型视觉SLAM系统分析

3.3 典型视觉SLAM系统性能比较

3.4 本章小结

第4章 基于半直接法的立体视觉SLAM系统设计

4.1 引言

4.2 基于直接法定位原理

4.3基于半直接法的立体视觉SLAM系统设计

4.4 本章小结

第5章 实验设计与分析

5.1 引言

5.2 实验平台搭建

5.3 实验设计及结果

5.4 本章小结

结论

参考文献

声明

致谢

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摘要

本文以自主开发一套能够适用于四旋翼无人机室内自主定位的视觉SLAM系统为目标,设计并编程实现了一种配置灵活、计算量小、性能稳定的四旋翼无人机室内定位系统。本文对部分已有主流开源视觉SLAM系统进行测试分析,归纳总结了这些典型系统实际应用于无人机存在的不足,针对存在的困难从两个方面进行算法改进。从达到实时处理效率的角度出发,结合基于特征点法和半直接法完成运动估计的理论基础,提出了基于半直接法的双目视觉SLAM系统的设计方法以及实现方案。从提高系统鲁棒性的角度出发,采用双目视觉传感器进行三维空间点位置估计,实现了可估计真实环境尺度的双目匹配算法。设计实验验证本系统的有效性。
  本研究主要内容包括:⑴建立了四旋翼飞行器的位姿模型、视觉系统的基本模型。首先,采用概率分布模型对SLAM系统进行数学描述,建立了系统相关模型,并定义了相关坐标系。然后,结合相机模型,重点分析了视觉SLAM系统的几何原理,为系统设计及算法改进奠定了基础。⑵给出了本课题的整体系统方案以及结构框架。结合前文对现有视觉SLAM系统实际应用于四旋翼无人机平台存在困难进行归纳总结,确定本课题的实际需求。依据运动估计方法,将主流的视觉SLAM系统分为基于滤波器、基于关键帧BA以及基于直接法三类视觉SLAM。然后,根据分类结果,对部分已有主流开源的视觉SLAM系统进行测试分析,从实时性以及鲁棒性两个角度分析,结合这些系统的优缺点,最终确定本课题的整体系统方案以及结构框架。⑶提出了基于半直接法的双目视觉SLAM系统。首先,针对基于特征点法的ORB-SLAM系统计算量大、在强烈旋转下鲁棒性差等缺点,以及基于直接法的SVO系统对采用前视摄像机进行运动估计鲁棒性差、无法估计真实环境尺度等缺点,对算法进行改进。其次,借鉴半直接法SVO系统的思想,采用半直接法完成双目特征匹配,在保持其高计算效率的同时,确定了空间三维点的精确位置,使其对无人机运动定位更加鲁棒,并编程实现。最后,通过相应的实验验证,充分证明了本系统在无人机平台上应用是可行的。

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