【摘 要】
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无人机通常利用INS和GPS的组合实现导航。然而,INS和GPS的精度较为有限,仅凭两者难以实现精准的自主降落。近年来,随着计算机视觉、微型处理器的发展,利用视觉辅助无人机完成自主降落成为一种可行方案。本文综合运用目标检测、飞行控制等技术,设计了一种无人机自主降落系统。目前,目标检测技术通常需要进行大量的图像运算,而一般无人机的图像处理芯片的计算能力则较为有限。本文设计了高效的地标检测模块,以减少
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无人机通常利用INS和GPS的组合实现导航。然而,INS和GPS的精度较为有限,仅凭两者难以实现精准的自主降落。近年来,随着计算机视觉、微型处理器的发展,利用视觉辅助无人机完成自主降落成为一种可行方案。本文综合运用目标检测、飞行控制等技术,设计了一种无人机自主降落系统。目前,目标检测技术通常需要进行大量的图像运算,而一般无人机的图像处理芯片的计算能力则较为有限。本文设计了高效的地标检测模块,以减少检测的计算量。该检测模块包含三种独立模式:低功耗模式,该模式使用基于轮廓的检测方案;高性能模式,该模式使用基于YOLOv4-Tiny的检测方案;混合模式,该模式综合了前两种模式,会在两种检测方案之间进行切换。在基于轮廓的检测方案中,对采集的图像进行滤波、边缘处理等图像预处理方法,以获取地标的轮廓信息,从而根据地标的轮廓特征完成检测;在基于YOLOv4-Tiny的检测方案中,使用YOLOv4-Tiny网络进行训练,并通过修剪特征通道和参数微调以提高算法执行效率,之后使用训练出的模型完成检测。相比之下,前者计算量较小,检测速度较快,但检测精度较低,适用于常规的降落场景;而后者计算量较大,检测速度较慢,但检测精度较高,适用于复杂的降落场景。经实验验证,两种检测方案均能在计算能力有限的无人机平台上取得较好的效果,只是在检测速度和检测精度上各有优劣。在实现对地标的检测后,使用卡尔曼滤波融合图像数据和惯性数据对无人机位姿进行校正,从而辅助无人机实现精准的自主降落。
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