基于超聲波測距與圖像信息相融合的旋翼無人機避障算法研究.pdf

1、自主避障飛行對于無人機具有非常重要的意義，這可以保證無人機完成復(fù)雜的、多功能的高難度動作。目前國內(nèi)外關(guān)于無人機避障方面的研究都有很大的突破，一般依賴于三維高程地圖、雙目攝像機或者其他高精度設(shè)備等技術(shù)來實現(xiàn)，然而對于低成本、高精度、可靠、機動靈活的自主避障仍有待研究。
　　無人機避障主要數(shù)據(jù)來源是盡可能的獲取環(huán)境信息，所以高精度旋翼無人機自主避障在一定程度上實現(xiàn)是比較困難的，基于實際需要，我們迫切需要開發(fā)一套低成本、高精度的旋翼無人

2、機自主避障算法。本課題使用CCD采集圖像，并且采用Canny算子進行邊緣檢測，這樣可以保證獲取清晰的圖像輪廓，后期進行非極大抑制與滯后閾值處理等手段過濾掉一些次要的因素，使得邊界更加的清晰。
　　本課題對障礙物的邊界輪廓有較高的要求，為了直接根據(jù)清晰的障礙物輪廓設(shè)計避障算法。本課題基于圖像采集與處理技術(shù)首先對環(huán)境障礙物圖像進行處理，為避障算法的設(shè)計提供數(shù)據(jù)來源，實現(xiàn)一套低成本、高精度的旋翼無人機自主避障算法。本課題研究過程：首先根

3、據(jù)超聲波測距，探測障礙物距離旋翼無人機的距離，當(dāng)小于設(shè)定的距離時，產(chǎn)生觸發(fā)信號，觸發(fā)圖像采集傳感器采集障礙物圖像；其次對采集到的圖像進行邊緣檢測算法處理，得到障礙物清晰的邊界輪廓；最后根據(jù)清晰的障礙物輪廓執(zhí)行避障算法。
　　最后，在算法設(shè)計完善的基礎(chǔ)上，通過對實際樣本數(shù)據(jù)參數(shù)的分析，完成了以DSP為數(shù)據(jù)處理、FPGA為圖像處理平臺的系統(tǒng)總體設(shè)計以及相關(guān)硬件器材的選型。本課題將圖像處理技術(shù)和DSP技術(shù)有機地結(jié)合到一起，提高了障礙物模