【摘 要】
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在未知环境中,如何只依赖无人机自带的传感器获取自身位置信息得到研究者广泛的关注。视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）可以满足这些要求,它能够让无人机在未知环境中自主实现定位。本文在无人机的视觉SLAM方向上进行了理论研究和实验测试。首先,阐述了无人机运动机理和四旋翼无人机的动力学模型,搭建了四旋翼无人机实验平台,介绍了实验平台相关的传
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在未知环境中,如何只依赖无人机自带的传感器获取自身位置信息得到研究者广泛的关注。视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）可以满足这些要求,它能够让无人机在未知环境中自主实现定位。本文在无人机的视觉SLAM方向上进行了理论研究和实验测试。首先,阐述了无人机运动机理和四旋翼无人机的动力学模型,搭建了四旋翼无人机实验平台,介绍了实验平台相关的传感器,并分析了实验平台的系统框架。其次,研究了一种获取无人机运动真值的方法。该方法能够同时识别多个二维码,提供信息用于无人机的高精度轨迹获取。在实际环境中,布置二维码开展实验,结果表明该方法可以获取无人机的厘米级别的定位轨迹。然后,对无人机的双目视觉SLAM进行了研究。阐述了特征点法SLAM的算法流程,推导了双目相机的成像原理和深度估计方法。在室内环境中,使用无人机运行双目特征点法评估算法的定位精度,结果表明其室内精度接近厘米级别。针对SLAM建图过程中的动态干扰问题,本文提出了一种基于共视几何的地图滤波方法,并在NYU和TUM两个公开图像数据集上开展实验,结果显示该方法有效滤除了地图中的动态干扰,获得了与环境更为一致的地图。最后,针对视觉定位精度的局限,提出了视觉融合高度测距仪方法用于提高定位精度。介绍了非线性优化技术,设计了高度测距仪框架,提出一种基于无人机的视觉融合高度测距仪的SLAM算法。在室内开展了无人机的定点悬停实验,实验结果表明视觉融合方法可以实现无人机的室内稳定悬停。
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