【摘 要】
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近年来随着四旋翼无人机和机器视觉技术飞速发展,集环境感知、规划决策、自动飞行等功能于一身的视觉图像采集分析系统逐渐成为该领域的研究重点和热点。本论文主要基于这个热点选择了基于DSP的无人机和机器视觉模块相结合这个课题,该课题能够使无人机完成各种飞行动作及追踪特定的目标,其具有十分简单的结构,较低的成本,可以达到极高的跟踪精度,后续能够实现扩展,可用于室内低空飞行以及室外空旷环境下飞行,实用价值比较
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近年来随着四旋翼无人机和机器视觉技术飞速发展,集环境感知、规划决策、自动飞行等功能于一身的视觉图像采集分析系统逐渐成为该领域的研究重点和热点。本论文主要基于这个热点选择了基于DSP的无人机和机器视觉模块相结合这个课题,该课题能够使无人机完成各种飞行动作及追踪特定的目标,其具有十分简单的结构,较低的成本,可以达到极高的跟踪精度,后续能够实现扩展,可用于室内低空飞行以及室外空旷环境下飞行,实用价值比较高。本课题主要利用基于双核DSP作为控制核心,利用Open MV机器视觉模块采集图像信号,运用Python语言编写程序对采集的图像信号进行处理,设计一系列算法识别路径、规划路径以及目标识别与跟踪,有效的控制无人机,沿着指定轨迹飞行,并在飞行过程中能对采集到的图像信息进行辨识处理,分辨物体的部分特征、并能对运动的目标实时跟踪。该论文主要阐述了无人机工作原理以及硬件架构和配套的飞控程序以及视觉模块程序的设计。该无人机系统主要由DSP芯片和各种传感器以及嵌入式视觉模块组成,通过双摄像头采集图像数据后,利用嵌入式图像处理库运用神经网络算法为主的多种目标检测算法计算期望飞行姿态参数,通过串口发送给控制芯片,控制芯片在飞控程序的控制下完成对无刷电机的控制,实现各种飞行动作,该论文对飞控程序进行了优化,并在实验室进行了各种状态的测试,最后完成了无人机自主识别和跟踪预设目标物体的目标任务。
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