四旋翼无人机矿浆管道辅助巡线系统的研究
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第11-23页 |
1.1 论文研究背景及意义 | 第11-14页 |
1.1.1 长距离浆体管道输送发展概况 | 第11-12页 |
1.1.2 矿浆管道巡线维护的重要性 | 第12-13页 |
1.1.3 论文选题 | 第13-14页 |
1.2 发展历史和国内外发展现状及趋势 | 第14-20页 |
1.2.1 发展历史 | 第14-16页 |
1.2.2 国内外研究发展现状 | 第16-20页 |
1.3 论文主要研究内容 | 第20-23页 |
第二章 基于卷积神经网络的矿浆管道识别 | 第23-39页 |
2.1 卷积神经网络 | 第23-31页 |
2.1.1 卷积神经网络结构 | 第24-28页 |
2.1.2 卷积神经网络优点 | 第28-30页 |
2.1.3 神经网络训练 | 第30-31页 |
2.2 基于CNN的管道识别模型设计 | 第31-33页 |
2.2.1 管道识别模型结构 | 第32页 |
2.2.2 层数与核函数的选取 | 第32-33页 |
2.3 管道识别模型训练与实验分析 | 第33-37页 |
2.3.1 数据获取与处理 | 第33-35页 |
2.3.2 模型训练 | 第35-36页 |
2.3.3 评价准则及分类预测结果分析 | 第36-37页 |
2.4 本章小结 | 第37-39页 |
第三章 四旋翼无人机模型建立与飞行控制设计 | 第39-55页 |
3.1 四旋翼无人机动力学模型 | 第39-44页 |
3.1.1 小型四旋翼无人机运动模型概述 | 第39-40页 |
3.1.2 小型四旋翼无人机模型建立 | 第40-44页 |
3.2 传感器数据处理 | 第44-50页 |
3.2.1 惯性测量单元校准 | 第44-46页 |
3.2.2 地磁计数据校准 | 第46-47页 |
3.2.3 低通滤波器设计 | 第47-49页 |
3.2.4 姿态解算 | 第49-50页 |
3.3 基于PID的位置、姿态控制器设计 | 第50-53页 |
3.3.1 飞行位置控制器设计 | 第51页 |
3.3.2 飞行姿态控制器设计 | 第51-53页 |
3.4 本章小结 | 第53-55页 |
第四章 辅助巡线无人机系统软件与硬件设计 | 第55-77页 |
4.1 矿浆管道识别系统软件设计与实现 | 第55-60页 |
4.1.1 计算平台与TensorFlow简介 | 第56-57页 |
4.1.2 读取摄像头图像软件设计与实现 | 第57-58页 |
4.1.3 模型训练软件设计与实现 | 第58页 |
4.1.4 矿浆管道分类软件设计与实现 | 第58-59页 |
4.1.5 发送数据软件设计与实现 | 第59-60页 |
4.2 飞行控制系统软件设计与实现 | 第60-66页 |
4.2.1 FreeRTOS嵌入式操作系统移植 | 第61-62页 |
4.2.2 地磁计校准软件设计与实现 | 第62-63页 |
4.2.3 惯性测量单元校准软件设计与实现 | 第63-65页 |
4.2.4 姿态控制软件设计与实现 | 第65-66页 |
4.3 飞行控制系统硬件设计与实现 | 第66-75页 |
4.3.1 电源设计 | 第67-69页 |
4.3.2 飞控系统硬件设计 | 第69-75页 |
4.4 本章小结 | 第75-77页 |
第五章 辅助巡线系统实现与实验 | 第77-85页 |
5.1 系统工作过程 | 第77-78页 |
5.2 飞行系统组装 | 第78页 |
5.3 管道分类模型实现 | 第78-82页 |
5.3.1 摄像头读取管道数据实现 | 第78-79页 |
5.3.2 模型建立实现 | 第79-81页 |
5.3.3 管道分类实现 | 第81-82页 |
5.4 PID控制器实现 | 第82页 |
5.5 飞行实验与效果分析 | 第82-84页 |
5.6 本章小结 | 第84-85页 |
第六章 总结与展望 | 第85-87页 |
6.1 工作总结 | 第85-86页 |
6.2 工作展望 | 第86-87页 |
致谢 | 第87-89页 |
参考文献 | 第89-95页 |
附录A (攻读硕士期间发表的论文) | 第95页 |
附录B (攻读硕士期间获得的发明专利) | 第95页 |
附录C (攻读硕士期间申请的软件著作权) | 第95页 |