| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 无人机避障技术的国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 无人机电力巡线所面临的问题 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的研究内容及结构 | 第13-15页 |
| 第二章 电力巡线无人机避障技术方案研究 | 第15-23页 |
| 2.2 电力巡线无人机传感器性能分析与选型 | 第17-21页 |
| 2.2.1 超声波传感器 | 第17-18页 |
| 2.2.2 激光雷达传感器 | 第18-19页 |
| 2.2.3 视觉传感器 | 第19-20页 |
| 2.2.4 GPS定位传感器 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 电力巡线无人机自主避障路径规划算法研究 | 第23-38页 |
| 3.1 障碍物空间建模 | 第23-28页 |
| 3.1.1 建立最小安全空间边界线 | 第23-24页 |
| 3.1.2 建立多边形柱状避障空间 | 第24-28页 |
| 3.2 A-Star算法基本原理 | 第28-33页 |
| 3.2.1 Dijkstra算法与BFS算法 | 第28-29页 |
| 3.2.2 A-Star算法基本原理 | 第29-31页 |
| 3.2.3 距离函数的选择 | 第31-33页 |
| 3.3 基于改进A-Star算法的电力巡线无人机避障路径规划 | 第33-37页 |
| 3.3.1 改进的A-Star算法 | 第33-34页 |
| 3.3.2 改进A-Star算法的实现步骤 | 第34-35页 |
| 3.3.3 仿真与实验 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 电力巡线无人机实时避障方法研究 | 第38-66页 |
| 4.1 基于单目视觉的输电线距离估计 | 第38-58页 |
| 4.1.1 输电线图像特征点提取及筛选 | 第38-47页 |
| 4.1.2 输电线识别 | 第47-52页 |
| 4.1.3 输电线距离估计 | 第52-57页 |
| 4.1.4 仿真与实验 | 第57-58页 |
| 4.2 基于模糊控制的巡线无人机实时避障算法 | 第58-65页 |
| 4.2.1 模糊控制基本结构 | 第59-60页 |
| 4.2.2 输入输出量的模糊化 | 第60页 |
| 4.2.3 模糊规则的建立 | 第60-64页 |
| 4.2.4 隶属函数的选择 | 第64页 |
| 4.2.5 仿真与实验 | 第64-65页 |
| 4.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 论文总结 | 第66页 |
| 5.2 研究展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 作者简介及在学期间取得的科研成果 | 第72页 |