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基于空间模型匹配的飞行机器人精细化电塔巡检方法研究

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摘要

第1章 绪论

1.1 课题背景及研究的目的和意义

1.1.1 课题背景

1.1.2 研究的目的和意义

1.2 研究现状与文献综述

1.3 本文的研究内容及其结构

第2章 基于电塔三维线框模型的巡检飞行机器人多传感融合定位方法

2.1 传统定位方法分析

2.2 基于电塔三维线框模型的多传感融合定位方法

2.2.1 基于模型的视觉定位方法

2.2.2 坐标转换

2.2.3 多元传感融合定位

2.2.4 追踪质量的判定

2.3 实验与分析

2.3.1 边界误匹配

2.3.2 镜头抖动

2.4 本章小结

第3章 基于点云模型的语义化目标定位方法

3.1 语义化目标定位

3.2 基于点云模型的语义化目标定位方法

3.2.1 基本前提

3.2.2 语义标签初始化

3.2.3 改进的点云匹配方法

3.2.4 语义空间映射

3.2.5 语义图像分割

3.3 实验与分析

3.4 本章小结

第4章 基于空间模型匹配的飞行机器人精细化电塔巡检方法

4.1 飞行机器人精细化电塔巡检方法

4.2 飞行机器人精细化电塔巡检方法平台设计

4.2.1 平台架构

4.2.2 计算平台实现

4.3 平台效果展示

4.3.1 展示界面

4.3.2 巡检界面

4.4 本章小结

第5章 结论与展望

参考文献

攻读硕士期间发表的论文及其他成果

致谢

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摘要

为了克服传统人工电塔巡检带来的低效性和危险性,飞行机器人开始逐步承担电力线路及杆塔的巡检任务。电气设备安全巡检规范要求飞行机器人具备自主精细化巡检的能力。所谓精细化巡检,主要包括飞行机器人自主定位和巡检目标识别。自主定位主要解决飞行机器人相对于电塔的位姿计算问题,是后续自主姿态调整、路径规划和视点选择实践的基础,目标识别主要解决杆塔子区域在图像中的提取问题,是根据人工语义指令指定巡检目标的基础。为此,本文从上述两方面,提出了新的精细化巡检方法。该方法分别基于电塔三维线框模型的匹配和点云模型的匹配,统称为空间模型匹配法。首先,针对自主定位,提出了一种基于电塔三维线框模型的多传感器融合定位方法,该方法融合GPS、IMU和视觉信息共同完成飞行机器人的精准定位;其次,针对目标识别,提出了一种基于点云模型的语义化目标识别方法,该方法能根据预定义的语义信息,从图像中识别出电塔中相应子区域;最后,将上述两种方法有机整合,提出了一套系统的精细化巡检方法和相应的平台设计方案。实验证明,该方法不仅能够达成精细化巡检的目的,而且较传统方法而言,具有更高的准确率和稳定性。

著录项

  • 作者

    张晟;

  • 作者单位

    华北电力大学华北电力大学(北京);

  • 授予单位 华北电力大学华北电力大学(北京);
  • 学科 计算机科学与技术;计算机应用技术
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 柳长安;
  • 年度 2015
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    电力杆塔,飞行机器人,精细化巡检技术,空间模型匹配法;

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