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随着现代科学技术的不断发展,多旋翼飞行器技术也变得越来越成熟。尤其是在应用领域更加广泛。基于图像的无人机识别跟踪技术在目前仍然是一个需要急于解决的难题。本文以六旋翼飞行器和图像采集系统作为研究的实验平台,主要对于基于图像特征的多旋翼飞行器目标识别跟踪问题,进行了详细的探讨。介绍了系统硬件和软件组成,重点分析了多旋翼飞行器姿态控制算法和目标图像匹配跟踪算法,并总结了基于图像特征的多旋翼飞行器目标跟踪系统的控制方法和系统工作过程。本文研究了基于图像特征的多旋翼飞行器目标跟踪技术,包括多旋翼飞行器姿态控制算法的优化、目标图像特征识别匹配以及多旋翼飞行器目标跟踪控制和图像采集目标识别跟踪的硬件系统和软件系统。对于多旋翼飞行器姿态控制算法,在传统的PID控制器算法基础之上,分析了飞行器的空气动力学原理,通过四元数和欧拉角对飞行器姿态进行算解,提出了一种位置和姿态双闭环PID控制优化型算法。实验结果表明,本文改进的多旋翼飞行器姿态控制方法可靠,能够快速响应、无静差和较小超调量,克服了飞行器的实时性差、响应慢的缺点,并能够抵抗一定外界干扰且能够快速恢复稳定平衡状态等优良性能。对于目标图像识别跟踪技术,在传统的区域匹配和特征匹配方法的基础上,提出了区域和特征信息相结合的SURF图像匹配方法。实验结果表明,本文改进的匹配方法不仅计算量较小,而且误匹配率低,鲁棒性较强。最后,设计了多旋翼飞行器控制系统硬件平台、图像采集系统硬件平台,完成了相应的图像采集MATLAB、目标识别跟踪算法、飞行器姿态控制STM32程序编写和优化。通过多旋翼飞行器对目标图像识别跟踪的实验结果表明,本文的设计方法可以得到满意的效果。