基于惯性光流的多旋翼飞行器地形跟踪

为解决目前多旋翼飞行器光流技术存在的定位精度低与多相机数据处理过程繁琐等问题,本文应用金字塔层数自适应的Lucas-Kanade算法获取平移惯性光流以实现多旋翼飞行器稳定地形跟踪。下视球面相机获取多纹理的目标平面图像,同时将目标平面特征点动态映射至相机镜头表面;将比对两帧连续时刻图像后获取的平移光流作为非线性地形跟踪控制器的反馈,实现多旋翼飞行器地形跟踪与避免碰撞。10次室内实际飞行测试结果表明,不同地形变化区域的高度误差分别为±3 cm与±6 cm,验证了该控制器是稳定可行的。     

基于光流的六旋翼飞行器悬停控制

提出了一种应用惯性光流实现六旋翼飞行器悬停的非线性控制器.为克服外界因素的影响,提出一种辅助悬停控制系统.首先由球面相机获取目标平面的图像,并通过动态映射实现目标点到相机镜头表面的映射;然后比对连续时刻的图像获取目标点的平移光流;最后,使用分散平移光流作为控制器的反馈信息,实现飞行器的稳定悬停.目标平面为室内多纹理的平坦地面,共完成10次测试.实际飞行测试表明,飞行器在水平与高度方向的悬停位置误差为±5 cm,验证了该非线性控制器与辅助悬停控制系统的可行性.     

四旋翼飞行器的设计与实现

在分析四旋翼飞行器工作原理的基础上,以STM32单片机为控制器,用MPU-6050检测飞行姿态和加速度,nRF24L01实现无线通信,USB串口上位机进行监控,完成四旋翼飞行器的设计。以惯性测量模块采集实时数据,采用卡尔曼滤波器进行姿态算解,运用PID算法以PWM方式驱动飞行电机。通过对系统的软硬件进行设计,完成了飞行器实物的制作和飞行测试。测试结果达到了设计要求。     

基于Arduino 的四旋翼飞行器控制系统设计

为改善滤波效果, 针对四旋翼飞行器滤波算法计算量大的问题, 采用基于Kalman 与DMP(Digital Motion Processing)滤波相结合的姿态数据处理算法及PID( Proportion-Integration-Differentiation)姿态控制算法, 设计了四旋翼飞行器控制系统。系统硬件由Arduino 控制板及四旋翼飞行器平台组成,在此平台基础上建立了飞行器动力学模型并对Kalman 滤波器及PID 控制器参数进行调试。实际飞行结果表明, 该系统能对飞行姿态的偏移进行快速调整, 调整灵敏度和稳态时间得到明显改善, 有效地完成对四旋翼飞行器的稳定控制。     

基于STM32的四旋翼飞行器的设计与实现

四旋翼飞行器属于欠驱动系统,具有四个输入力和六个状态输出,其应用广泛却设计困难。以STM32为控制核心,分析并设计了四旋翼飞行器的各个功能模块和软件流程。高精度的多路传感器在协同工作下,采集飞行器运动信息并将遥控信号发送至STM32处理器,STM32经过处理驱动电机相应运动,调节飞行器姿态。实验结果表明,基于STM32的四旋翼飞行器能够实现姿态调整、悬停、航拍等功能,验证了其设计的合理性。     

四旋翼飞行器动力控制系统研究与设计

针对四旋翼飞行器无刷直流电机的特点,设计开发了无传感器调速控制系统。首先介绍了四旋翼飞行器的速度控制原理。对电机换相技术和反电势检测方法做了详细说明,并以MEGA8单片机为核心设计了外围硬件电路。最后通过实验进行了性能测试。     

基于消失点的四旋翼飞行器走廊自主导航

针对现有消失点估计算法中存在的不适合实际工程应用的现象，提出了一种新的消失点估计算法——VQME算法，该算法的正确性、鲁棒性与实时性得到了验证，并且验证了其在工程应用中的可行性.同时针对四旋翼飞行器的欠驱动、多耦合等特性，提出了一种级联的多变量RBF神经网络PID自适应控制方法，运用该控制方法和以消失点为目标点的导航策略，最终实现了四旋翼飞行器在走廊中的自主导航.     

基于多传感器数据融合的四旋翼飞行器的姿态解算

 用于农田信息采集的四旋翼飞行器姿态解算过程中,存在姿态角测量不够准确这一难题。选择基于加速度计、电子罗盘与陀螺仪的捷联式惯性测量系统,采用卡尔曼滤波算法,通过融合多个传感器的测量数据,解算出高精度的姿态角。为验证卡尔曼滤波算法的有效性和实用性,搭建了四旋翼飞行器姿态检测实验平台。结果表明,经卡尔曼滤波算法处理之后的姿态角动态响应好,解算精度高,其最大跟踪误差控制在±1.5°以内,消除了由加速度计或电子罗盘带来的测量白噪声,也有效抑制了陀螺仪的温度漂移,满足四旋翼飞行器对姿态解算精度的要求。     

基于线性二次调节器的四旋翼飞行器控制

为了研究飞行器的灵敏度和快速性的问题,使用了线性二次调节器,它可以兼顾系统的4个性能指标（快速性、准确性、稳定性、灵敏度）,主要应用于震动系统的控制算法解决.根据四旋翼飞行器模型,建立了电机拉力以及螺旋桨的模型,给出了系统的动力学方程.最后使用Simulink进行仿真并对仿真结果分析,发现经过线性二次调节器后系统的响应时间明显减少了,证明了基于线性二次调节器的飞行器的可行性.     

基于收缩反步的四旋翼飞行器控制

针对四旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,将增量稳定性应用于控制器设计,提出了一种基于收缩理论与反步法的四旋翼飞行器控制算法。首先,介绍了基于微分几何的收缩理论并给出了四旋翼飞行器的动力学模型;其次,使用收缩反步控制求解出四个控制输入信号,以实现飞行器的期望轨迹跟踪。整个系统采用双回路结构,外环控制飞行器位置,内环控制飞行器姿态;最后,分析了系统的增量稳定性与李雅普诺夫稳定性。收缩反步与积分反步的对比实验表明,应用收缩反步控制算法的飞行器系统收敛性更强,能够精确地完成轨迹跟踪任务。     

基于信号流图的微波光子滤波器设计

采用数字信号处理中的信号流程图(SFG)方法分析了微波光子滤波器的信号传输过程,给出了微波光子滤波器的信号流图结构,利用梅森(Mason)公式得到了微波信号在单、双耦合器光纤谐振环、光纤光栅(FBG)微波光子滤波器的微波传递函数和频谱特性.信号流图为此类IIR结构的微波光子滤波器提供了一种有效的设计方法.     

基于全光缓存器的光纤传感甲烷多点监测系统

当前的光纤甲烷传感器通常使用长距离准直器,导致探头体积大、安装对准不易等问题.本文提出一种基于全光缓存器的光纤甲烷检测系统,利用全光缓存器多波长多圈缓存的特性,可将探测长度缩短为5 cm,是国内外现有方案的1/6～1/10.本方案能有效缩小探头体积,同时保证检测精度.     

基于异质传感器信息融合的移动机器人SLAM研究

针对采用单一传感器在移动机器人同步定位与构图(SLAM)中存在定位精度低、构图不完整等问题,提出一种基于Kinect视觉传感器和激光传感器信息融合的SLAM算法。首先将Kinect传感器获取的深度图像经过坐标系转换得到三维点云、通过限制垂直方向滤波器过滤三维点云的高度信息、再将剩余三维点云投影到水平面并提取边界点云信息转化为激光扫描数据;然后与激光传感器的扫描数据进行数据级的信息融合;最后输出统一数据实现移动机器人的构图及自主导航。实验结果表明,该方法能够准确的检测小的及特征复杂的障碍物,能够构建更精确、更完整的环境地图,且更好地完成移动机器人自主导航任务。     

激光三维加速度传感器的结构设计

目前的研究及工程场合对三维加速度的测量提出更高要求,针对于此提出了一种新型加速度光纤传感器的设计,它以弹性平膜片与角锥棱镜的组合作为敏感元件,利用二维角度激光测量及迈克尔逊干涉原理,可以在较高精度下同时提取并实时测量三维加速度信号.对该传感器进行了系统的理论研究,给出了该三维加速度传感器的结构设计、测量原理以及其参数和性能指标.这种新结构的激光加速度传感器,可望在较恶劣工作环境下的发动机故障检测,运动制导等领域中发挥重要作用.     

基于特征光流的多运动目标检测跟踪算法与评价

光流车辆检测算法其光流不仅携带了运动物体的运动信息,还包含丰富的三维结构信息,能够在未知场景信息的情况下对运动目标进行准确检测;但传统光流法计算方法复杂、抗噪性能差、处理速度缓慢,无法满足多目标实时检测的实际需求。为提高光流法实时检测效率,同时保持较好的检测精度,提出了一种基于Harris特征点光流及卡尔曼滤波模型的多运动目标跟踪算法;并提出新的视频目标检测算法性能评价指标。通过对不同实验场景下多个运动目标的检测与跟踪实验统计结果表明,对比主流Meanshift车辆跟踪算法,检测精度平均提高4.61%;且跟踪持续性提升41.5%,具有更好的鲁棒性及准确性。在时间效率上较比传统光流法平均提升42.9%,能够更好地满足目标跟踪实时性要求。     

基于石墨烯和模间干涉的光纤气体传感器

为了实现对空气中有毒、有害气体进行精确监测预报,提出了一种石墨烯包裹的拉锥与错位级联型光纤气体传感器.包裹在光纤锥形传感区域的单层石墨烯和错位熔接的光纤导致的模间干涉,会使沿光纤表面传输的倏逝场得到大幅增强,提高了对折射率的灵敏度,其灵敏度可以达到1.2×10⁴nm.随着石墨烯表面吸附的气体分子量的增加,复合波导的有效折射率会发生规律性的变化,从而引起干涉波长的衰减和移动,进而通过检测输出光信号的变化而实现气体分子浓度的检测.研究表明,该传感结构具有体积小、机械强度好、光谱品质好、灵敏度高等优点.     

权重系数对基于光流法机器人避障系统的影响

基于光流法的机器人避障系统是近些年研究的新热点,为了实现机器人在未知环境下的自我避障功能,同时提高机器人的避障准确度,本文将对基于Horn-Schunck光流法的机器人避障系统进行研究,提出通过选取算法中合适的权重系数来提高机器人的避障效果。首先,运用HS算法建立真实的机器人避障系统,然后,在实验室中的Optitrack系统下进行真实的避障实验,并比较在不同的权重系数下机器人的避障效果,最终,通过实验结果得出：权重系数的取值会对机器人的避障效果产生影响,当权重系数取值在[350,400]时,机器人的避障效果达到最优。     

基于光流场模型的医学图像配准

基于最大化互信息的配准方法因其复杂性高而不能满足临床的实时性要求;基于光流场模型的图像配准方法计算简单快速,但已有的采用光流场进行配准的方法都直接采用原始的Horn模型,该模型简单地采用速度场的模作为光滑性约束,而导致配准过程不能保持图像的不连续性,使得图像严重模糊以致无法应用,该模型还存在不能处理大位移的问题.为了能在配准过程中尽可能地保持图像特征,采用了Lucas等人提出的窗口化光流场模型,通过选用小的窗口减轻对图像造成的模糊;对于大位移问题,可以采用金字塔结构来有效处理.实验结果证明,Lucas光流场模型应用于医学图像配准能够得到较准确的配准结果,具有很高的运行效率.