基于雷達和視覺復合傳感器的無人機障礙物檢測研究.pdf

1、具有自主飛行能力的無人機由于其成本低，機動性能好，效費比好，生存能力強，無人員傷亡風險等優(yōu)點，在軍事、民用以及科學研究中均具有重要的應用價值。然而現(xiàn)有的無人機缺乏自主探測及躲避障礙物的能力，在可視范圍以內(nèi)可以通過人為的遙控飛行，可視范圍以外障礙物會對無人機飛行產(chǎn)生安全威脅。因此需要構(gòu)建一套具有感知能力，并使無人機能夠?qū)崿F(xiàn)障礙物自主檢測的方法。
　　本文提出了基于毫米波雷達和視覺傳感器融合進行無人機障礙物的檢測的方法。利用毫米波雷達

2、獲取前方障礙物的距離、角度等信息，根據(jù)毫米波雷達獲取的信息和圖像的底層顏色信息在視頻圖像上建立起障礙物的感興趣區(qū)域，然后利用 SURF（Speeded Up Robust Feature）算法對感興趣區(qū)域進行驗證，判斷是否為建筑物等障礙物。主要研究內(nèi)容如下：
　　1.建立雷達坐標和圖像坐標轉(zhuǎn)換關(guān)系。根據(jù)無人機平臺高度、姿態(tài)變化的特點，雷達和圖像坐標轉(zhuǎn)換關(guān)系需要滿足對其變化具有自適應性。傳統(tǒng)的毫米波雷達和視覺傳感器融合通常基于二維運

3、動平臺的假設(shè)，對平臺的姿態(tài)變化非常敏感。本文基于相機的針孔模型推導并建立與融合系統(tǒng)的姿態(tài)和高度關(guān)聯(lián)的雷達坐標和圖像坐標轉(zhuǎn)換關(guān)系，并通過融合IMU的姿態(tài)數(shù)據(jù)和差分GPS的高度數(shù)據(jù)精確計算出目標障礙物的圖像坐標。
　　2.障礙物候選區(qū)域分割。由于毫米波雷達獲取的為環(huán)境的稀疏信息，不能得到障礙物的全面位置信息。因此根據(jù)雷達反射點的圖像坐標和圖像顏色特征進行障礙物的候選區(qū)域分割。
　　3.基于SURF算法的障礙物候選區(qū)域判別。通過提

4、取候選區(qū)域的SURF特征關(guān)鍵點與障礙物樣本的關(guān)鍵點數(shù)據(jù)庫匹配來實現(xiàn)障礙物的分類識別。
　　4.融合系統(tǒng)開發(fā)及實驗驗證。利用VS2008和Opencv2.43開發(fā)了基于毫米波雷達、視覺傳感器、IMU(Inertial Measurement Unit)和GPS(Global Position System)多傳感器融合的無人機障礙物檢測系統(tǒng)。系統(tǒng)運行環(huán)境為研華Celeron2.3GHz處理器、2G內(nèi)存的單板計算機，多傳感器融合障礙物