【摘 要】
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随着自动控制、微型传感器等技术不断发展,无人机得到了快速的普及。搭载人机交互技术的无人机系统直接凭借人的直觉实现无人机飞行指挥,提升了其智能化和易用性。但当前仍存在交互距离短、易受光线干扰、场景适用性差等缺陷。本文设计了通过骨骼点识别进行人机交互指挥的方法,通过视觉惯导融合进行定位的方法,以及室内外两种位置控制方法,实现了基于人体姿态信息的无人机人机交互控制系统。本文搭建了基于ZED双目相机和TX
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随着自动控制、微型传感器等技术不断发展,无人机得到了快速的普及。搭载人机交互技术的无人机系统直接凭借人的直觉实现无人机飞行指挥,提升了其智能化和易用性。但当前仍存在交互距离短、易受光线干扰、场景适用性差等缺陷。本文设计了通过骨骼点识别进行人机交互指挥的方法,通过视觉惯导融合进行定位的方法,以及室内外两种位置控制方法,实现了基于人体姿态信息的无人机人机交互控制系统。本文搭建了基于ZED双目相机和TX2机载计算机的无人机平台,进行了仿真及实物实验证明了本方法的可行性。本文工作主要包括以下几个部分:1.基于Openpose的人体姿态识别算法实现了对人体骨骼点的提炼,得到了高级的肢体关键点特征。设计了基于OVO-SVM的交互指令分类算法,准确获取有效的人体姿势,完成了人机交互系统中对于人的交互意图的感知。2.分析了系统的坐标系转换关系,对相机和IMU进行内外参标定,实现领航员相对于无人机状态的测量。采用视觉惯导融合的VINS算法得到相机坐标系和IMU坐标系的转换关系与时间偏移,完成了无人机的位姿估计。3.面对室内和室外不同场景,对无人机设计了绝对位置控制算法和相对位置控制算法,得到了更鲁棒的无人机飞行控制率,避免了领航员超出相机视野的情况。4.实验方面,对姿态识别、分类算法进行评估。在仿真环境里进行了定位及整个交互飞行模拟实验。并搭建了无人机硬件平台,成功进行室内外的实物演示实验。
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