【摘 要】
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无人机因其小巧、灵活与易操作等特点,用途较为广泛。由于单架无人机受到了续航、载重等条件限制,所以无人机的编队问题得到了广泛重视。但绝大多数无人机编队飞行都是基于机间通信,如果通信链路出现故障或者是受到外部信号干扰,那么任务将会受到影响。为此,本文提出基于视觉跟踪的编队方式能够用来完善这些不足。本文采取分散式Leader-follower编队模式,结合机器人操作系统和深度学习算法,采用视觉信息导航,
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无人机因其小巧、灵活与易操作等特点,用途较为广泛。由于单架无人机受到了续航、载重等条件限制,所以无人机的编队问题得到了广泛重视。但绝大多数无人机编队飞行都是基于机间通信,如果通信链路出现故障或者是受到外部信号干扰,那么任务将会受到影响。为此,本文提出基于视觉跟踪的编队方式能够用来完善这些不足。本文采取分散式Leader-follower编队模式,结合机器人操作系统和深度学习算法,采用视觉信息导航,是复杂情况下编队飞行的重要手段。本文重点针对四旋翼无人机平台的一些关键性问题进行深入研究,主要的工作内容有如下几个方面:1、按照实际需求,对平台的整体方案进行软、硬件的设计,并选取合适的动力系统、板载计算机、机架等零部件,进行平台的搭建。2、构建本文相关数据集,在Keras框架中使用数据集对YOLOv3算法和改进后的Mobile Net-YOLOv3算法进行训练,并对比改进前后的相关性能指标,最终将轻量化模型部署在板载计算机中,并利用Tensor RT加以优化。3、利用上述改进后的算法得到leader机中心点坐标,通过相关坐标系间的转换规则获得leader机在绝对坐标系中的位置,并通过相应的控制算法将follower机移动至指定位置,完成整个视觉跟踪过程。4、对编队进行实际飞行测试,并利用MATLAB工具对导出后的飞行数据进行分析,以此来验证编队系统的稳定性。
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