基于多传感器融合的无人机自主避障研究

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基于多传感器融合的无人机自主避障研究

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基于多传感器融合的无人机自主避障研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-17页
第1章绪论	第17-33页
1.1 本文研究目的和意义	第17-18页
1.2 国内外研究现状及发展趋势	第18-31页
1.2.1 无人机避障技术现状	第18-20页
1.2.2 环境感知技术现状	第20-22页
1.2.3 环境描述构建技术现状	第22-26页
1.2.4 避障路径规划技术现状	第26-31页
1.3 本文主要研究内容与结构安排	第31-33页
第2章三维环境感知	第33-55页
2.1 双目立体视觉环境感知	第33-46页
2.1.1 CCD成像模型	第33-38页
2.1.2 双目视觉CCD测量原理	第38-40页
2.1.3 双目视觉CCD标定	第40-43页
2.1.4 双目视觉CCD标定实验	第43-46页
2.2 激光雷达环境感知	第46-54页
2.2.1 2D激光雷达数据采集	第47-49页
2.2.2 2D激光雷达标定	第49-50页
2.2.3 2D激光雷达与双目CCD联合标定	第50-51页
2.2.4 标定过程及实验	第51-54页
2.3 本章小结	第54-55页
第3章三维数据匹配与融合	第55-68页
3.1 极线校正	第55-60页
3.1.1 极线几何计算	第55-58页
3.1.2 极线校正方法	第58-60页
3.2 稠密立体匹配理论分析	第60-62页
3.2.1 视差与深度图	第60-61页
3.2.2 稠密立体匹配	第61-62页
3.3 CCD图像融合激光雷达数据	第62-66页
3.3.1 雷达深度信息与图像融合	第62-64页
3.3.2 仿真结果与分析	第64-66页
3.4 本章小结	第66-68页
第4章三维环境重建	第68-77页
4.1 欧氏场景三维重建方法	第68-71页
4.1.1 立体成像几何	第68-69页
4.1.2 最小二乘法	第69-71页
4.2 基于Open CV和Open GL三维重建显示	第71-73页
4.2.1 坐标系的转换与统一	第71页
4.2.2 三角剖分与纹理粘贴	第71-73页
4.3 三维重建软件实现及实验验证	第73-76页
4.3.1 三维重建流程	第73-75页
4.3.2 实验结果与分析	第75-76页
4.4 本章小结	第76-77页
第5章三维飞行路径规划与避障	第77-112页
5.1 自主飞行规划建模	第77-84页
5.1.1 自主飞行环境表达	第77-80页
5.1.2 自主飞行代价表达	第80-82页
5.1.3 飞行路径约束表达	第82-84页
5.2 进化计算的避障方法	第84-100页
5.2.1 进化计算原理分析	第84-87页
5.2.2 避障飞行路径规划	第87-90页
5.2.3 飞行路径规划进化算法描述	第90-94页
5.2.4 算法仿真实验分析	第94-100页
5.3 蚁群优化的避障方法	第100-110页
5.3.1 蚁群优化原理	第100-103页
5.3.2 三维飞行路径规划算法实现	第103-106页
5.3.3 三维飞行路径规划仿真实验	第106-110页
5.4 本章小结	第110-112页
第6章四旋翼避障无人机设计实现及实验验证	第112-142页
6.1 动力学模型	第112-117页
6.1.1 转动模型	第113-115页
6.1.2 平动模型	第115页
6.1.3 运动分析	第115-117页
6.2 控制系统结构设计分析	第117-123页
6.2.1 控制律设计	第117-120页
6.2.2 控制器设计	第120-123页
6.3 软硬件平台设计与实现	第123-132页
6.3.1 硬件平台搭建	第123-127页
6.3.2 避障无人机构成	第127-129页
6.3.3 软件总体设计	第129-132页
6.4 飞行实验与分析	第132-141页
6.4.1 无人机飞行测试	第133-135页
6.4.2 姿态控制仿真实验分析	第135-137页
6.4.3 位置控制实验与分析	第137-141页
6.5 本章小结	第141-142页
结论	第142-144页
参考文献	第144-155页
附录	第155-156页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单	第156-157页
致谢	第157-158页
作者简介	第158页

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