基于立体视觉的无人机自主避障方案

论文总字数：22821字

目 录

1、背景介绍 1

1.1国内外研究背景 1

1.1.1 无人机避障研究现状 1

1.1.2 立体视觉的研究现状 3

1.1.3 本文目标 3

2、设计相关原理 3

2.1针孔成像原理 3

2.2像素坐标 5

2.3畸变 6

2.4深度相机原理 7

2.5特征点法以及特征匹配 7

2.5.1 特征点 7

2.5.2 ORB特征 8

2.5.3 FAST关键点 8

2.5.4 BRIEF描述子 10

2.5.5特征匹配 10

3、相关软件环境 11

3.1工作平台 11

3.2 SLAM代码浅析 12

3.2.1 system.cpp 12

3.2.2 Tracking线程 13

3.2.3 Local Mapping线程 15

3.2.4 Loop Closing线程 16

4、避障方案的设想 18

4.1问题分析 18

4.2 稠密地图的构建 19

4.3 避障方法的设想 20

4.3.1 深度学习法 20

4.3.2 人工势场法 20

4.4 人工势场法的测试 21

4.4.1人工势场法的数学物理模型 21

4.4.2 仿真结果 21

5、总结 22

参考文献 22

致谢 24

基于立体视觉的无人机自主避障方案

田洪端

,China

Abstract: This article mainly understands and analyzes the current status of obstacle avoidance technologies for UAVs, learns about the current working principles and implementation plans for various UAV obstacle avoidance solutions, and organizes and compares these solutions. This article will focus on the stereo vision drone obstacle avoidance program, mainly on the theoretical study and preliminary application of stereo vision drone obstacle avoidance. The ultimate goal of this paper is to learn the theoretical and technical knowledge related to stereo vision, and to understand and apply this knowledge. After learning this knowledge, the ORB-SLAM2 environment under Linux environment will be built and used and a related obstacle avoidance plan will be proposed.

Key words: Umanned aerial vehicles; UAV;obstacle avoidance;binocular stereo

1、背景介绍

1.1国内外研究背景

1.1.1 无人机避障研究现状

　　无人机(UAV)，是一种以远距离操纵代替在飞行载具上进行直接操作的飞行载具，常用通信工具进行操纵。

当前，多数无人机还是需要人为操纵，例如用于航拍等用处的无人机。现在，人们发现无人机能够代替人类去处理许多危险或者难度很高的工作，诸如植物保护、灾难救援、野生动物保护等，在军事方面还能够替代士兵进行地形等情报收集工作，因而，需要无人机具有更加智能化的功能成为无人机领域热门的研究方向。在众多的功能中，机器视觉方面的需求成为很重要的一块领域。使无人机具有“视觉”，从而能自主采集信息、处理信息，进一步处理信息并做出决策，将是眼前最重要的一个课题。

近几年来，无人机在视觉方面已经取得了一定的成果，通过在无人机上加装不通的信息采集装置，无人机已经实现了“看”这一行为。如今，视觉领域给出了以下几种避障方案：

（1）超声波方案：这个方案利用声音的反射来计算障碍物与无人机之间的距离。通过在无人机的前、后、左、右、下五个方向各放置一个超声波系统来进行距离计算。前后左右用来悬停监控，下方的用于监视起飞降落。这是比较简单的一种方式，但是同时也是很容易受到干扰的。该方案会受到周围其它声源发出的声音的干扰，同时，如果物体对于超声波反射效果不理想，如表面光滑的物体，避障的效果就会受到影响。

（2）TOF（Time of flight）方案：这个方案通过发送连续的光,通过光的反射原理,通过计算光的反射时间差从而计算出障碍物与物体之间的距离（图1.1）。这一方案需要注意无人机的光波避免与太阳光能量波段相重合，从而规避外界环境对机器判断的影响。从目前的技术使用状况来看，目前TOF方案能够有效工作的最大距离为10米，如果周围环境有强光的干扰，则只能达到5米。该方案在无人机处于悬停状态时，通常会对周围环境进行全方位的扫描，扫描速度较快，便于快速发现周围的障碍物，从而实现有效的障碍物规避。TOF系统在飞行过程中会停止旋转，并对前方环境进行探测。对于一般的无人机来说，飞行速度大概为10m/s，因此通过计算，无人机有1s的反应时间。

零度公司利用该方案制造出了Xplore2无人机，该产品的有效距离可达6米，每秒可工作50次。

（3）视觉图像复合型方案：该方案的工作原理是通过高清摄像机拍摄帧速和分辨率足够高的图像，借助足够强大的处理器分析每一帧图像中是否存在障碍物。可以在下、左、右、前、后各放置一组识别组件（超声波模块 机器视觉模块）。这种方案相比前两种方案更具效率，并且几乎可以在任何光照条件下进行工作，而且在单目视觉中，由于硬件条件的限制，得到的图像是一个二维图像，缺少一个深度的维度，故而超声波模块能有效的弥补这一方面的问题，通过声波来对景物深度进行测距从而获得周围环境三维的信息。这一优势能够在光照条件较差的环境中提供很好的导航控制，其精度也可以达到厘米级。

jin

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