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主题:无人机 下载地址:论文doc下载 原创作者:原创作者未知 评分:9.0分 更新时间: 2023-12-20

无人机论文范文

《基于双目视觉的无人机测距和避障方法》

该文是有关无人机大学毕业论文范文跟无人机和双目视觉和测距类在职毕业论文范文.

摘 要:双目视觉技术借助人通过双眼感知立体空间的能力,在双目摄像头的帮助下,重建空间中事物的三维信息.双目视觉还可以通过测距来实现对障碍物躲避的功能.本文主要针对双目视觉技术在无人机避障中的部分技术进行探索与研究.

关键词:双目视觉;无人机;避障;算法设计

1 研究背景及意义

视觉是人类感知外部世界的主要途径,人类视觉为人类提供了周围环境最可靠最详细的信息.人类的双眼获取和处理视觉信息就相当于两台摄像机对环境进行拍摄得到的双目视频,通过识别与匹配,从而获得物体在三维世界中的位置信息,[1]进而实现对于障碍物的躲避功能.随着计算机速度的加快,制造行业的迅猛发展,双目视觉技术也逐渐的展露出了优势,例如:制造成本低、消耗能源少、应变能力强的优势.基于术双目技术这些方面的优势,近些年,人们越来越重视将视觉传感器应用于障碍物识别、机器人导航等领域中.

2 摄像机的标定

2.1 摄像机模型

针孔模型是摄像头的最简单模型.其原理是,光线从场景或物体发射过来,经过一个点可认为针孔,被投影到成像表面,在图像平面上,图像被聚焦.因此与远处物体相关的图像大小可以只用一个摄像头参数来描述:焦距.

2.2 视觉系统坐标系

在计算机视觉中,由于一个成像物体以多种形式存在于多种空间中,因此需要建立对于不同情况下的图像参考坐标系,其主要包括:

1)计算机图像坐标系:在计算机视觉中,摄像机感光元件获得的像素信息经过处理后都由数组中的一个元素代替,每一个元素的值即代表了该像素点的值.2)成像平面坐标系:成像平面坐标系与计算机图像坐标系的不同在于其以图象的O1为原点,其中O1点一般与计算机图像平面的中心点相对应.3)摄像机坐标系:摄像机坐标系是基于摄像机、关于空间位置的三维坐标系,坐标系原点是摄像机镜头的光心,摄像机的主光轴为坐标系 Z 轴,X、Y 轴构成的平面平行则与像平面平行.4)世界坐标系:世界坐标系则是反应物体在真实三维空间中位置的坐标系,其以空间中任意一点为坐标系原点.[2]

2.3 标定物体的选择和操作

本课题采用棋盘作为标定物体,棋盘是由不同黑白方块构成的平面格子.棋盘的标示点与其他标定物相比比较明显,处理起来也比较容易.将棋盘以不同的位置和角度放置,并采集相应图像,检测每组标定模板图像的角点,通过前面的几个步骤,得到多幅图像的角点数据后,可以调用OpenCV中的函数cvCalibrateCamera2()來进行摄像头的标定.由这个函数可以得到摄像头的内参数矩阵、畸变系数、旋转向量和平移向量.前两个构成摄像头的内参数,后两个构成了物体位置和方向的摄像头外参数.

3 特征检测与匹配

目前在计算机视觉中最常用的特征检测和提取的算法有:

1)SIFT,该算法用于检测斑点;2)SURF,该算法用于检测斑点;3)ORB:该算法代表带方向的 FAST 算法与具有旋转不变性的 BRIEF 算法.

SURF是SIFT算法改进版,其吸收了 SIFT算法的思想.SURF 算法不仅具有尺度、旋转、平移不变性,而且对视角变化、噪声、光照变化具有良好稳定性,并且 SURF 的运算速度比 SIFT快好几倍,所以可以处理更多的数据,多应用于目标的识别,跟踪等要求更高实时性的领域.而ORB相对于SURF和SIFT具有更快的速度,ORB的提出解决了Brief不具备旋转不变性以及对噪声不敏感的缺点.[3]

在选取特征点匹配的算法时要考虑与其搭配的特征点提取算法,使用特征提取过程得到的特征描述符(DESCRIPTOR)数据类型有的是FLOAT类型的,比如说:SURF,SIFT,有的是UCHAR类型的,比如说有ORB,BRIEF.对应FLOAT类型的匹配方式有:FLANNBASEDMATCHER,BRUTEFORCE等.对应UCHAR类型的匹配方式有:BRUTEFORCE.所以ORB特征描述子只能使用BRUTEFORCE匹配法.另外还有一种相对于更加传统的SURF+FLANN的方法.

4 测距原理

如图2所示,双目测距主要是利用了目标点在左右两幅视图上成像的横向坐标直接存在的差异(即视差),摄像机经过对同一场景进行取景后,通过摄像机标定获得的内、外参数对两个图像进行矫正、获得视差,进而得到物体在三维空间中的坐标,进而得到摄像头与物体之间的距离.

5 避障原理

通过对同一场景进行取景后,通过摄像机标定获得的内、外参数对两个图像进行矫正、获得视差,进而得到物体在三维空间中的坐标以及摄像头与物体之间的距离.在确定前方障碍物前,预先设定无人机的安全距离L以及一个标准的点数N,在计算每一个匹配点到摄像机的距离后,会得到n个距离大于L的匹配点,如果n>N,则可视为无人前方有障碍物,于是无人机可以在横向平面的任意方向水平运动,直到n

6 结语

本文主要对根据双目视觉的原理,通过双目摄像机获取场景的信息,得到距离信息,进而实现避障的方法进行研究,利用opencv实现对摄像机标定、特征点检测与匹配、距离信息提取等方面进行探究,设计了一套可行的方案.但在匹配精度和测距精度上仍有一些地方需要改进.通过实现双目测距,可以实现测速,进而可以实现无人机导航勘测等功能.

参考文献:

[1]崔燕茹.基于双目视觉的障碍物识别与重建[D].南昌航空大学,2012.

[2]吴哲岑.基于双目立体视觉的特征点提取与定位方法研究[D].吉林大学,2015.

[3]乔·迷你奇诺、约瑟夫·豪斯 OpenCV3计算机视觉[M].北京:机械工业出版社,2016.6:86-96.

基金项目:大学生创新创业资助项目(基于双目视觉的无人机避障系统ECAUC2017120)

作者简介:孔繁淇(1997-),男,本科.

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无人机引用文献:

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