无人机室内编队飞行计算机视觉定位.docx

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1、无人机室内编队飞行计算机视觉定位方案设计目录1:项目需求32:系统整体设计33:标识设计64:目标定位跟踪75:研究基础和团队71:项目需求本项目是针对室内多机编队飞行而生。飞行环境1、飞行空间:长8米,宽4米,高2.8米2、飞机尺寸:长10cm,宽10cm;3、飞机数量:16架;4、飞行高度1.5米5、飞行间距40cm视觉定位要求1、平面定位精度5cm;2、飞机头尾方位角1°;3、输出速率大于30hz;4、延迟小于100ms;2:系统整体设计室内导航与定位是无人机编队飞行的核心技术,一旦无人机像人一样室内活动自如,将开启一个比现有规模还大的室内市

2、场,对于室外环境,全球导航卫星系统(GlobalNavigationSatelliteSystem,GNSS)诸如美国的全球定位系统(GlobalPositioningSystem,GPS)、我国的北斗卫星导航系统(BeiDouNavigationSatelliteSystem,BDS)能够为用户提供较高精度的定位服务,基本满足了用户在室外场景中对基于位置服务的需求。然而,个人用户、服务机器人、扫地机器人等有大量的定位需求发生在室内场景。而室内场景受到建筑物的遮挡,GNSS信号快速衰减,甚至完全拒止,无法满足室内场景中导航定位的需要。因此,室内定位

3、技术成为工业界与学术界研究的热点。在各行业应用需求的推动下,室内定位技术得到了快速的发展。目前,国内外研究已提出了射频识别技术(RadioFrequencyIdentification,RFID)、蓝牙、WLAN(WirelessLocalAreaNetworks)、超宽带(Ultra-Wideband,UWB),光流技术和运动捕捉等室内定位技术及系统,其中部分定位技术已经商用。但是,由于室内场景的复杂性和多样性,不同的室内定位技术也具有不同的缺点和局限性,尚未形成与GPS类似的普适解决方案。射频,WLAN和UWB技术由于射频的不确定性,适应于范围

4、大,精度要求较低的场合,光流法定位精度高,适合于无人机在室内的空中精确悬浮和定位。运动捕捉技术是目前最成功的无人机室内编队飞行动态定位技术,代表有英国Oxford Metrics Limited公司,英国Oxford Metrics Limited公司是世界上一家非常著名的光学动作捕捉(Motion Capture)系统供应商,它的这项技术在70年代服务于英国海军,从事遥感、测控技术设备的研究与生产。进入80年代他们将自己在军事领域里的高新技术,逐渐用于民用方面,在医疗、运动、工程、生物等诸多领域生产制造用于动作捕捉的Motion Capture系

5、统。80年代末,OML又将动作捕捉系统技术应用于影视的动画制作领域。应用领域涉及动画制作、虚拟现实系统、机器人遥控、互动式游戏、体育训练、人体工程学研究、生物力学研究等方面。我们实验室提出的无人机实时定位解决方案,利用高精度的OptiTrack三维运动捕捉系统,以每秒数百帧的拍摄速率捕捉无人机上固定的特制的标记点,能够实时精确地构建出标记点三维空间位置信息,实现无人机的位置和姿态信息的捕捉,是无人机飞行控制研究领域的先进的助力设备。图1整体设计方案如上图所示,系统主要有8台摄像机系统,摄像机的接口为千兆网或者cameralink接口,帧率可以达到1

6、50fps,不到10ms一张图像,每一台摄像机和其相邻的相机组成一个双目视觉系统,可以实现景深,也就是高度的测量,系统使用两台服务器,每一台服务器采集4路视频进行处理,服务器之间通过千兆网进行通信,减小时间延。3:标识设计本系统中需要实时定位无人机的位置和姿态,因此设计稳定简单鲁邦的标识是视觉跟踪和定位的关键,我们结合二维码技术和字母识别技术的优点设计了一套非常易于定位和识别的标识,如图所示标识系统利用了二维码的快速定位点,同时在二维码的中心标识字符以区分不同的无人机,不采用二维码的原因在于二维码的识别速度比字符识别的速度要慢,不利于本项目的实时控

7、制。4:目标定位跟踪目标跟踪和定位算法如图所示:本项目服务器和相机的选择需要在实际中进行测试选择,初始的相机指标如下所示:1、相机的帧率大于150fps2、相机的分辨率大于1280*10245:研究基础和团队肖潇,2009年9月获得光电信息工程博士学位。2009年7月开始在西安电子科技大学通信工程学院任教,担任西安电子科技大学深度智能实验室主任,现在主要研究方向为计算机视觉,目标跟踪识别,雷达信号处理和软件无线电等。一、承担和完成的科研项目1、西安电子科技大学基本科研业务项目《智能驾驶中基于全景环带成像的三维动态场景分析》2、西安电子科技大学基本科

8、研业务项目《基于人类视觉特征描述子的全景目标实时跟踪》3、国家自然科学基金青年基金项目《这反射全景成像中的目标压缩跟踪研究

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