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近年来无论是民用还是军用领域,无人机的使用比例越来越高,在未来无人机将会占据重要的地位。无人机的导航精确度是其能完成任务的关键。如今在复杂的环境下无人机需要面对的情况越来越多,执行任务时,无人机需要面对复杂的问题,例如狭小的飞行空间,部分传感装置遭到敌方破坏,以及确保长时间导航的精准性。传统的无人机导航主要依靠惯性器件或者卫星导航方式,单独使用惯性导航会有器件的积累误差,而卫星导航在战时容易遭遇敌方的破坏。本文在研究传统导航的基础上,对导航方式进行组合,在传统的导航方式下,引入基于光流的计算机视觉数据,对多种导航方式进行数据融合,最后利用无人机的硬件平台验证。论文的主要工作包括:1.针对无人机的组合导航方案,本论文首先对传统的惯性导航,GPS卫星导航的原理进行研究,建立相关的仿真,在此基础上提出了基于四元数法的捷联惯性导航方案,并且结合GPS提出了基于卡尔曼滤波算法的耦合导航方式。验证传统的组合导航方式在无人机导航任务中的可行性。2.针对如何保证无人机在传统组合导航方式下,受到干扰时仍保持导航的精准度问题,引入了计算机视觉中的光流导航的概念,讨论光流导航的基本原理并且提出了基于ORB特征点的LK金字塔跟踪算法,根据此算法设计实验进行验证。在验证了相关的光流算法之后,将三维的无人机与二维图像点进行结合,对图像光流场与无人机运动场之间的关系进行研究,提出了基于光流传感器的无人机导航方式,利用相关的仿真实验进行验证。3.针对无人机的光流图像数据因受到环境的影响,所获取的图像数据出现偏差的问题,本文提出了基于惯性/光流组合导航的新形式,利用不同耦合方式下的卡尔曼滤波算法,对传统的组合导航方式进行了补充,完善了无人机在特殊任务场景下的组合导航方案。4.在对理论算法研究探讨之后,需要设计相应的硬件平台进行验证,本文针对此问题设计了基于PIXHAWK飞控和相关传感器的四轴无人机硬件平台,提出了基于PID控制模型的四轴无人机控制方案,结合光流传感器在实际场景中的应用,分别用不同的导航方式进行验证实验,实验结果表明本文研究的方案具有很强的可行性。