微型无人机室内目标搜索与迫近技术研究

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微型无人机一般指尺寸在10cm以下的超小体积无人机,其载荷能力有限,无法携带高性能传感器及机载计算机,因而在执行室内自主飞行任务方面存在困难。为此本文在导航、识别和控制方面提出了一种在微型无人机上装配单目相机及激光传感器,实现室内目标人物搜索及迫近的方案。为在含有多房间的室内环境中完成对目标人物的搜索任务,首先在本地基于激光测距实现了微型无人机的“沿边”路径规划,并通过在偏航角上引入自抗扰控制技术抑制了激光数据噪声导致的机身震颤,实现了对室内主要区域的遍历式探索。为改善激光沿边飞行在部分地形上通过性差、搜索路径冗余的问题,本文进一步设计了一种基于地面站辅助云计算的单目视觉导航算法。该算法通过全卷积神经网络对视觉传感器捕捉的前视画面进行图像深度恢复,再根据深度阈值图和图像梯度计算对深度恢复图进行分析完成路径规划,从而在激光无法正常工作时提供云端导航信息并在延边飞行的过程中实时优化冗余的搜索路径。在迫近方案上,本文首先设计了一种联合图像检测和跟踪的目标识别方案。在目标检测算法方面,通过对现有YOLOv3神经网络进行数据集处理、参数剪枝优化等方式在不过多影响识别准确率的前提下降低了算法的计算时间消耗。同时通过对检测过程中出现的脸、手、躯干进行关联,在目标部分特征被遮挡的情况下保持了对目标的连续识别。然后,本文引入了KCF图像跟踪算法,以YOLOv3检测的结果训练滤波器进行目标跟踪,从而在基本不影响精度的情况下进一步的提升了识别速度。最后,本文采用比例导引的方式完成了对无人机迫近目标过程中控制指令的生成,达到了对目标进行迫近的目的。
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