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微型无人机视觉惯性导航  
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【英文题名】 Visual Inertial Navigation for Micro Umanned Aerial Vehicle
【作者】 陈卓;
【导师】 胡庆雷;
【学位授予单位】 哈尔滨工业大学;
【学科专业名称】 控制科学与工程
【学位年度】 2015
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 哈尔滨工业大学
【网络出版投稿时间】 2015-10-19
【关键词】 视觉测程法; 多传感器融合; 视觉惯性组合导航; 扩展卡尔曼滤波; 微型无人机;
【英文关键词】 Visual Odometry; Multi–Sensor Data Fusion; Visual Inertial Integrated Navigation; EKF; Micro UAV;
【中文摘要】 和地面机器人不同,微型无人机具有在三维空间中的机动能力,这使得它们能够进入人类很难到达的环境中完成许多危险的任务。对于监视、侦查、救援等任务,微型无人机必须能够不依赖预存的地图或者对环境的具体假设进行导航。本文为了解决微型无人机在未知环境中不依赖于GPS的导航问题,讨论了从单目视觉输入测量机体姿态和位置的方法,以及基于视觉和惯性传感器的卡尔曼滤波器的设计。并通过实验验证了算法设计的有效性。首先针对在采集图像序列时可能会引入的运动模糊、缺乏角点信息等问题,对特征各种特征检测算法进行了比较分析与试验。为了解决特征点集中分布在图像的一小块区域的问题,设计了分块特征检测的方案。然后针对从特征对应计算本质矩阵的问题研究了经典的五点算法,同时为了减小图像噪声等原因导致的误对应特征对本质矩阵计算的不利影响,设计了RANSAC算法与五点算法结合的方案用来剔除外点。考虑到五点算法对摄像机的姿态估计会随摄像机运动而漂移的特点,采取两点算法与航姿参考系统结合的方案来估计本质矩阵,并使用MATLAB测试了两点算法和RANSAC算法结合的位置测量效果。接下来针对从本质矩阵计算位姿矩阵的问题,研究了如何使用对应图像点三角化的方法来估计空...
【英文摘要】 Unlike ground vehicles, micro aerial vehicles have the 3D maneuverability, which enable them to perform a lot of risky tasks in environments where humans cannot get access to. For tasks such as surveillance, rescue and reconnaissance, micro unmanned aerial vehicles(UAV) must be able to navigate without any prior knowledge of the scene map. In order to solve the navigation problem for micro UAV in unstructured environments where there is no GPS signal, we investigate a position and attitude measurement metho...
【更新日期】 2016-01-18

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导师:胡庆雷    导师单位:哈尔滨工业大学    学位授予单位:哈尔滨工业大学
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