【摘 要】
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随着无人机及其相关技术的不断发展,使得无人机在军事和民用领域得到广泛应用。为了使无人机能够更加智能化地执行任务,首先要解决无人机自身的定位与导航问题。早期无人机主要采用激光雷达、GPS、IMU等进行定位,而随着机器视觉技术的发展,立体视觉技术被广泛应用于无人机自主导航领域。本文重点研究了视觉SLAM流程、无人机飞控算法以及路径规划算法,并完成了相应的仿真实验。首先,本文设计了一个具有服务应用层、无
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随着无人机及其相关技术的不断发展,使得无人机在军事和民用领域得到广泛应用。为了使无人机能够更加智能化地执行任务,首先要解决无人机自身的定位与导航问题。早期无人机主要采用激光雷达、GPS、IMU等进行定位,而随着机器视觉技术的发展,立体视觉技术被广泛应用于无人机自主导航领域。本文重点研究了视觉SLAM流程、无人机飞控算法以及路径规划算法,并完成了相应的仿真实验。首先,本文设计了一个具有服务应用层、无人机决策层、硬件执行层的三层结构,在ORB-SLAM框架的基础上设计了一套用于无人机导航的视觉SLAM方案。在视觉前端中,利用图像矩对ORB特征提取算法进行改进,提高了ORB特征的提取效率。同时针对传统框架无法重建稠密三维地图的问题,提出一种利用关键帧信息、以八叉树地图形式来进行实时三维重建的方法。其次,在无人机路径规划方面,为提高对路径搜索的效率,本文分析了三种基于图搜索的路径规划算法,提出了一种利用最小堆数据结构特性的改进D*Lite算法。此外,还设计了基于四元数法的无人机姿态解算与多级PID控制算法以保证无人机的飞行稳定性。最后,本文搭建了实验所需的软硬件平台,系统的仿真和实验研究结果表明,本文研究的基于立体视觉的无人机路径规划方法能够较好地实现无人机的自主导航,对无人机自主导航领域研究具有一定的参考价值。
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