四旋翼无人机目标跟踪系统的设计与实现
这是一篇关于无人机,单目测距,目标检测,目标跟踪,YOLO的论文, 主要内容为无人机是一种灵活性较高,容易部署,并且能够按照需求执行特定飞行任务的飞行器。近年来,随着科学技术的不断发展,许多传感器也逐渐变得小而精,四旋翼无人机更随着传感器精确度和准确度的提高而逐渐成为研究热点。目前在室外环境中,四旋翼已经有很多成熟的应用,例如航拍无人机、地图测绘无人机、搜救无人机等。但对于具体目标的感知与跟踪,还有较大的进步空间,而目标跟踪又是无人机一项极为重要的功能,在侦查领域中不可或缺,因此研究无人机对目标的识别与跟踪系统具有重要意义。本文设计了一款四旋翼无人机目标跟踪系统。该系统由飞行控制板、动力套件、单目相机、机载计算机、PC地面站以及一些外置传感器如GPS、气压计等组成,具有机体控制、室外定位、环境感知、目标检测、目标跟踪和地面站监控等功能。本文主要工作有飞控硬软件设计、算法设计与优化、功能测试及结果分析等。本文研究了拓展卡尔曼滤波算法,融合了多种传感器数据来估测无人机的位置和姿态。此外,使用了精确度高、鲁棒性高的串级PID控制算法实现机体的位姿控制。环境感知方面,通过单目相机获取环境信息,使用YOLO目标检测算法得到视野中目标的种类和位置,并结合单目测距算法对目标进行测距。论文最终使用KCF框选跟踪算法,实现对目标的跟踪功能。本文以实现无人机的目标跟踪为切入点,将目标检测算法与目标跟踪算法相结合,设计并实现了完整的室外无人机目标跟踪系统,对无人机的位姿控制、相机测距、目标检测、目标跟踪功能进行了测试和验证。实验结果表明本文设计的无人机飞行定位准确、鲁棒性好、跟踪能力优、安全性高。
四旋翼无人机目标跟踪系统的设计与实现
这是一篇关于无人机,单目测距,目标检测,目标跟踪,YOLO的论文, 主要内容为无人机是一种灵活性较高,容易部署,并且能够按照需求执行特定飞行任务的飞行器。近年来,随着科学技术的不断发展,许多传感器也逐渐变得小而精,四旋翼无人机更随着传感器精确度和准确度的提高而逐渐成为研究热点。目前在室外环境中,四旋翼已经有很多成熟的应用,例如航拍无人机、地图测绘无人机、搜救无人机等。但对于具体目标的感知与跟踪,还有较大的进步空间,而目标跟踪又是无人机一项极为重要的功能,在侦查领域中不可或缺,因此研究无人机对目标的识别与跟踪系统具有重要意义。本文设计了一款四旋翼无人机目标跟踪系统。该系统由飞行控制板、动力套件、单目相机、机载计算机、PC地面站以及一些外置传感器如GPS、气压计等组成,具有机体控制、室外定位、环境感知、目标检测、目标跟踪和地面站监控等功能。本文主要工作有飞控硬软件设计、算法设计与优化、功能测试及结果分析等。本文研究了拓展卡尔曼滤波算法,融合了多种传感器数据来估测无人机的位置和姿态。此外,使用了精确度高、鲁棒性高的串级PID控制算法实现机体的位姿控制。环境感知方面,通过单目相机获取环境信息,使用YOLO目标检测算法得到视野中目标的种类和位置,并结合单目测距算法对目标进行测距。论文最终使用KCF框选跟踪算法,实现对目标的跟踪功能。本文以实现无人机的目标跟踪为切入点,将目标检测算法与目标跟踪算法相结合,设计并实现了完整的室外无人机目标跟踪系统,对无人机的位姿控制、相机测距、目标检测、目标跟踪功能进行了测试和验证。实验结果表明本文设计的无人机飞行定位准确、鲁棒性好、跟踪能力优、安全性高。
双目图像拼接及测距技术研究
这是一篇关于双目测距,单目测距,图像拼接,自适应图像裁切的论文, 主要内容为双目测距是计算机视觉领域中的研究热点内容之一,其在辅助驾驶和无人机避障等场景下均有较为广泛的应用。随着该技术在实际应用方面的不断发展,人们希望双目测距的感知范围变得更大,使辅助驾驶系统更早发现行人和车辆,机器人感知到更大范围内的障碍物。传统双目测距技术只能对双目图像部分内容求取距离信息,使测距视野小于采集图像视野范围。对此本文在双目测距技术中融入单目测距与图像拼接算法,最终实现双目图像全景测距。全景测距试验平均相对误差率为3.05%,在保证精度的前提下扩展了双目测距的横向视野范围。本文主要研究内容如下:(1)基于改进PSM-Net的双目测距双目测距主要分为相机标定、图像校正、立体匹配和深度计算四个部分。本文利用张正友标定算法获取相机参数,通过Bouguet算法对图像进行校正。在立体匹配部分,针对深度学习立体匹配网络PSM-Net收敛速度慢的问题,对其损失函数部分加入交叉熵损失函数,使模型收敛速度得到提升。最后利用模型得到视差图进行双目测距试验,并对试验误差进行理论分析。(2)基于YOLOv5的单目测距双目测距部分只能对左视图内信息进行测距,对于未能利用到的右视图部分本文通过单目测距得到其距离信息。利用COCO数据集对YOLOv5网络进行训练,通过KITTI-Object数据集对其进行测试,将目标检测框下边沿位置作为物体接地线位置,实现几何关系法单目测距,通过真实场景测试验证单目测距的准确性。(3)基于AANAP的图像拼接算法为了使测距结果有更好的展示效果,本文将双目图像利用AANAP算法生成全景图像。针对图像拼接算法在大视差区域容易产生伪影的问题,本文结合图像重叠区域识别算法和图像景深估算,通过试验提出了自适应裁切算法。通过本算法预处理后,图像拼接质量有较大提升。
四旋翼无人机目标跟踪系统的设计与实现
这是一篇关于无人机,单目测距,目标检测,目标跟踪,YOLO的论文, 主要内容为无人机是一种灵活性较高,容易部署,并且能够按照需求执行特定飞行任务的飞行器。近年来,随着科学技术的不断发展,许多传感器也逐渐变得小而精,四旋翼无人机更随着传感器精确度和准确度的提高而逐渐成为研究热点。目前在室外环境中,四旋翼已经有很多成熟的应用,例如航拍无人机、地图测绘无人机、搜救无人机等。但对于具体目标的感知与跟踪,还有较大的进步空间,而目标跟踪又是无人机一项极为重要的功能,在侦查领域中不可或缺,因此研究无人机对目标的识别与跟踪系统具有重要意义。本文设计了一款四旋翼无人机目标跟踪系统。该系统由飞行控制板、动力套件、单目相机、机载计算机、PC地面站以及一些外置传感器如GPS、气压计等组成,具有机体控制、室外定位、环境感知、目标检测、目标跟踪和地面站监控等功能。本文主要工作有飞控硬软件设计、算法设计与优化、功能测试及结果分析等。本文研究了拓展卡尔曼滤波算法,融合了多种传感器数据来估测无人机的位置和姿态。此外,使用了精确度高、鲁棒性高的串级PID控制算法实现机体的位姿控制。环境感知方面,通过单目相机获取环境信息,使用YOLO目标检测算法得到视野中目标的种类和位置,并结合单目测距算法对目标进行测距。论文最终使用KCF框选跟踪算法,实现对目标的跟踪功能。本文以实现无人机的目标跟踪为切入点,将目标检测算法与目标跟踪算法相结合,设计并实现了完整的室外无人机目标跟踪系统,对无人机的位姿控制、相机测距、目标检测、目标跟踪功能进行了测试和验证。实验结果表明本文设计的无人机飞行定位准确、鲁棒性好、跟踪能力优、安全性高。
小型化两档变焦双模导引成像系统设计与测距方法研究
这是一篇关于双模导引成像,可见光和远红外波段,两档变焦,共形设计,单目测距的论文, 主要内容为现代战场在空间和时间维度上不断扩张,致使世界各国对全天候全天时制导武器的需求日益高涨。同时,针对各单一波段的干扰技术亦日趋成熟。在此背景下,双模及多模制导武器逐渐替代了传统的单模制导武器。可见光波段可对目标高分辨率成像,远红外波段(8—12μm)可全天候全天时成像,二者融合的双波段(双模)成像能够实现近程精确制导。成像制导武器追求大视场的目标搜索及小视场的目标跟踪,并可在目标进入打击范围内后自动引爆,通常要求导引成像系统具备变焦与测距功能。此外,作为搭载在运动机构上的光电载荷,导引成像系统应满足小型化、轻量化和低成本的设计要求。综合上述因素,本文设计了一种小型化两档变焦可见光—远红外双模导引成像系统,并研究了相配套的单目测距方法。主要工作如下:1、搭建了小型化双波段两档变焦光学系统的初始结构,完成了系统的机械布局设计。根据小型化要求确定采用两档变焦结构完成设计。根据应用需求,确定了使用的可见光CCD及红外非制冷焦平面探测器,确定了成像系统的主要系统参数。可见光成像模块的长焦视场角为±2.5°、广角视场角为±15°、F数为2.8;远红外模块的长焦视场角为±4°、广角视场角为±15°、F数为2。根据成像系统主要参数与两档变焦理论,计算了双波段成像模块的薄透镜初始结构,并利用CODE V软件进行建模优化,可见光模块长焦与广角状态在100lp/mm分辨率处的调制传递函数(Modulation Transfer Function,MTF)均达到0.4以上,远红外模块长焦与广角状态在29lp/mm分辨率处的MTF均达到0.2以上。2、实现了双波段成像模块与整流罩的共形设计。研究了整流罩及偏心引入的动静态像差对成像质量的影响,根据小型化和低成本要求确定了使用特殊面型校正板的共形设计方案。根据Zernike多项式像差理论获取了主要的动静态像差系数,使用四阶Runge-Kutta法编写了解Wassermann-Wolf微分方程的宏,得到了消动静态像差的双波段校正板的面型结构。3、完成了远红外成像模块的无热化设计和双波段成像模块的公差分析。根据小型化和低成本要求确定引入二元面面型实现光学被动式无热化设计。分析了远红外成像模块在-40℃—60℃温度范围内的MTF变化规律,在Zemax中建立了热跟随(Thermal Pickup)的结构模型,使用二元面面型完成了-40℃—60℃的无热化成像。分析了双波段成像模块对飞行海拔范围内大气压力变化的适应情况。分析了导引成像结构中偶次非球面、Zernike面及二元面的公差制定方法,确定了双波段成像模块的公差项和公差量,并在Zemax中完成了蒙特卡罗公差分析,证明了小型化系统整体的可加工性良好。4、研究并仿真实验验证了应用于可见光波段两档变焦成像模块的单目测距方法。利用生成的分段三次插值模型转换像方质心像高和物方入射角度,通过解物点与两变焦档位物方主点间连线所成的三角形,获取目标物距离。完成了导引成像系统测距程序的编写,比较分析了实际物距与程序输出物距的关系,3m至100m范围内程序输出物距与实际物距间偏离随实际物距减小而下降,测距精度满足接近引爆的需求。分析了变焦时间对单目测距方法的影响。
基于智能语音的无人智能加油站人机交互系统的设计
这是一篇关于语音识别,语音交互,语音控制,单目测距的论文, 主要内容为随着AI技术、物联网技术、语音技术等应用的迅猛发展,人们对于生活品质的追求也越来越高,传统人工式加油服务已经无法满足当今互联网时代用户的体感,以科技化、现代化、创新化为核心的无人智能加油站已经成为新方向,因此本文基于不断成熟的语音技术,提出了一种针对无人智能加油站人机交互系统的设计。本系统设计主要从两部分来研究,一部分通过融入视觉模块完成油箱盖—加油机间的距离测量,以语音的方式告知用户调整车距,另一部分完成语音交互及语音控制实现加油。针对第一部分,首先对Yolov5算法进行改进,选取汽车油箱盖作为检测对象,通过在C3网络结构部分融入SE注意力机制提高检测能力,搭建单目视觉环境,并与目标检测结合完成距离测量,根据测试结果进行功能相应调整,与语音结合实现语音播报,最终完成车辆到位检测功能的设计。针对第二部分,首先通过对比实验确定了语音平台,然后基于AIUI的开放性,根据需求自定义相关业务的技能完成初步开发,并在此基础上完成了语音唤醒、语音识别、语义理解的在线交互,最后采用Modbus总线通信协议实现了蛇形机械臂与AIUI之间的双向解析及语音控制,将语音指令转化为相应控制指令完成自主加油并对读取到的状态转化为对应的语音指令实现播报。本文基于Jetson Nano平台进行开发测试,搭建了视觉检测以及AIUI软件的开发环境,完成了目标检测、测距以及语音交互等相关功能,在拟定条件下对目标检测、测距以及语音交互进行相关的功能性测试和指令延时的非功能性测试,并对测试结果进行分析。结果表明,本系统可以达到预期效果,具备了现实意义和应用价值。
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