【摘 要】
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四旋翼飞行器以其固定翼飞行器无可比拟的机动性和灵活性,在军事和民用上都有着广泛的应用。四旋翼飞行器的定位与导航应用比较成熟的是采用GPS,但是在室内、建筑密集等局限
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四旋翼飞行器以其固定翼飞行器无可比拟的机动性和灵活性,在军事和民用上都有着广泛的应用。四旋翼飞行器的定位与导航应用比较成熟的是采用GPS,但是在室内、建筑密集等局限空间中GPS信号丢失或者不稳定的情况下,要保持四旋翼飞行器稳定的飞行姿态及实现其自主导航就必须寻求其他稳定可行的方法。视觉传感器以相对获取环境信息丰富以及低能耗等性能备受青睐。本文针对局限空间内的基于单目视觉的位姿预估与导航的方法,完成了算法的研究、软硬件的设计与开发以及控制方法的实现,利用基于蒙特卡罗定位来改进位置估计失败的恢复方法。主要工作如下:1、对四旋翼飞行器的基于视觉的位姿预估与导航的应用现状进行了深入的探究。选取了 AR.Drone硬件及其机器人操作系统(ROS)作为实验平台,并建立了四旋翼飞行器的动力学模型和基于系统识别的“黑箱”模型。2、基于单目视觉的SLAM方法的研究。包含摄像机标定方法、特征检测方法、特征点的匹配及跟踪方法、利用对极几何求解特征矩阵的计算方法以及位姿跟踪和建立地图双线程处理方法的研究。3、利用超声波传感器与视觉融合的方法进行尺度估计,并提出大尺度空间下可替代尺度估计算法。采用卡尔曼滤波的方法将视觉SLAM得到的飞行器姿态与IMU测量信息相融合预估更加准确的姿态结果。针对飞行器的四个输入参数分别设计了四个独立的PID控制器来实现对飞行器的稳定控制。4、针对视觉SLAM方法对周围环境的特征依赖性强,在某些情况下容易造成位姿估计失败且没有很好的恢复方法,提出了利用基于蒙特卡罗定位方法的位姿恢复方法并通过仿真实验验证了此方案的可行性。
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