基于超声波测距与图像信息相融合的旋翼无人机避障算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第11页 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 超声波测距技术发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 图像处理技术发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 无人机自主避障技术研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 课题研究目标及内容 | 第15-17页 |
| 1.4 论文结构 | 第17-18页 |
| 第二章 旋翼无人机避障系统理论 | 第18-32页 |
| 2.1 超声波测距与图像采集介绍 | 第18-25页 |
| 2.1.1 超声波测距 | 第18-20页 |
| 2.1.1.1 超声波测距原理 | 第18-19页 |
| 2.1.1.2 超声波传感器误差模型 | 第19-20页 |
| 2.1.2 图像采集与处理 | 第20-25页 |
| 2.2.1.1 CCD成像原理 | 第20-21页 |
| 2.2.1.2 CCD传感器标定 | 第21-24页 |
| 2.2.1.3 图像采集传感器误差模型 | 第24-25页 |
| 2.2 图像处理 | 第25-28页 |
| 2.2.1 图像灰度化与二值化 | 第25-26页 |
| 2.2.2 中值滤波 | 第26-27页 |
| 2.2.3 边缘检测 | 第27-28页 |
| 2.3 避障算法介绍 | 第28-31页 |
| 2.3.1 避障算法概述 | 第28-29页 |
| 2.3.2 避障路径搜索算法 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 避障系统总体设计 | 第32-55页 |
| 3.1 避障系统总体方案设计 | 第32-34页 |
| 3.1.1 系统方案设计 | 第32-33页 |
| 3.1.2 旋翼无人机传感器安装 | 第33-34页 |
| 3.2 避障系统各功能模块的设计 | 第34-51页 |
| 3.2.1 避障系统硬件设计 | 第34-40页 |
| 3.2.2.1 超声波发射模块 | 第35-36页 |
| 3.2.2.2 图像采集与处理模块 | 第36-39页 |
| 3.2.2.3 测距与图像信息 | 第39-40页 |
| 3.2.2 避障算法总体设计 | 第40-51页 |
| 3.2.2.1 避障模型建立和求解 | 第40-43页 |
| 3.2.2.2 改进人工势场 | 第43-48页 |
| 3.2.2.3 改进斥力方向 | 第48-49页 |
| 3.2.2.4 改进SAS与改进人工势场相结合 | 第49-51页 |
| 3.3 避障算法限制条件 | 第51-54页 |
| 3.3.1 旋翼无人机飞行约束条件 | 第51-52页 |
| 3.3.2 避障算法规划路径约束条件 | 第52-54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 避障系统实现 | 第55-75页 |
| 4.1 图像采集传感器标定 | 第55-60页 |
| 4.2 障碍物图像数据处理 | 第60-62页 |
| 4.2.1 滤波 | 第60页 |
| 4.2.2 边缘检测 | 第60-61页 |
| 4.2.3 非极大抑制 | 第61-62页 |
| 4.2.4 滞后阈值处理 | 第62页 |
| 4.3 旋翼无人机避障算法具体设计与仿真实现 | 第62-68页 |
| 4.3.1 A*避障算法设计与实现 | 第63-65页 |
| 4.3.2 改进SAS避障算法设计与实现 | 第65-66页 |
| 4.3.3 改进后的避障算法研究 | 第66-68页 |
| 4.4 实验验证 | 第68-72页 |
| 4.4.1 超声波测距 | 第68-70页 |
| 4.4.2 避障飞行 | 第70-72页 |
| 4.5 结果分析 | 第72-74页 |
| 4.5.1 A*与SAS算法对比分析 | 第72-73页 |
| 4.5.2 改进人工势场结果分析 | 第73页 |
| 4.5.3 避障算法比较与结果分析 | 第73-74页 |
| 4.6 本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第75-76页 |
| 5.2 研究展望 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
