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目前无人机的应用变得越来越广泛,它通过其上各种传感器采集得到的信息感知外界环境和自身状态,并可根据处理得到的各种信息进行自主飞行,有关无人机自主导航的研究一直处于热门发展之中。实现自主导航的体系以惯性导航系统(INS)为主,如今也出现了很多组合导航或融合导航的系统,以GPS/INS系统应用最广。不过GPS具有局部信号弱或室内无信号的局限,而双目立体视觉应用越来越广泛,它通过立体匹配得出视差,从而依据视差获取深度信息,双目系统成本便宜,精度较高,是一种很好的定位方式,视觉导航也是目前研究最热的导航系统之一,所以本文考虑用双目视觉来取代GPS,研究一种基于惯性导航系统和双目视觉技术的视觉导航系统来获取定位信息,本文主要工作如下内容所示:(1)基于内存和处理速度方面的考虑,选择在树莓派CM3板上搭建双目视觉软硬件平台,在该平台上实现双目相机的标定、校正、各种同步方式采集图片、立体匹配等过程,并选择目标区域,根据该平台上的双目视觉技术实现后面的无人机定位。(2)由于立体匹配难以兼容匹配速度和匹配效果,所以设计了一种基于左右目标点检测再着差求视差的方法,该方法可以在匹配效果较好的前提下时间更短。实验中先基于颜色模型提取符合目标颜色模型的待测区域,再采用BP人工神经网络算法,根据训练样本中从待测区域中提取出的特征向量设计分类器排干扰,最后基于左右视图正确目标的质心得到视差。(3)只基于双目视觉系统定位需要对多个目标点求深度,这里选择根据惯性测量单元(IMU)得到的姿态角信息通过坐标转换辅助单个目标点实现无人机的定位,并且为了使图片采集和IMU数据采集同步效果更好,设计在树莓派CM3板上连接IMU取代飞控系统上IMU来获得姿态角信息。(4)设计双目视觉/INS融合导航系统进行数据融合,基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法设计10阶状态变量的系统模型,为内环姿态,外环位置的双闭环PID控制器的实现提供更精确的数据。(5)编写基于UDP协议的Socket程序,实现无人机上树莓派CM3板和地面站的通信,使地面站系统可跟踪到无人机的导航数据信息。