一種基于機(jī)器視覺的室內(nèi)無人機(jī)定位系統(tǒng)設(shè)計

一種基于機(jī)器視覺的室內(nèi)無人機(jī)定位系統(tǒng)設(shè)計摘要：本文提出了一種基于機(jī)器視覺的室內(nèi)無人機(jī)定位系統(tǒng)，主要利用攝像頭獲取室內(nèi)場景信息，解決了室內(nèi)無人機(jī)定位難的問題。本系統(tǒng)采用Yolo識別算法和Kalman濾波算法來對無人機(jī)的運動軌跡進(jìn)行估計和預(yù)測。通過實驗驗證，該系統(tǒng)能夠在室內(nèi)環(huán)境下實現(xiàn)無人機(jī)的準(zhǔn)確定位和導(dǎo)航。關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺；無人機(jī)；定位系統(tǒng)；Yolo算法；Kalman濾波算法一、引言室內(nèi)無人機(jī)作為一種新興的無人機(jī)應(yīng)用，在監(jiān)測、搜索、搜救等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。室內(nèi)環(huán)境具有復(fù)雜多變的特點，無法利用GPS進(jìn)行定位，通過視覺傳感器進(jìn)行室內(nèi)無人機(jī)定位顯得尤為重要。因此，設(shè)計一種基于機(jī)器視覺的室內(nèi)無人機(jī)定位系統(tǒng)是十分必要的。本文提出了一種利用攝像頭獲取室內(nèi)場景信息的方法，通過Yolo識別算法和Kalman濾波算法來對無人機(jī)的運動軌跡進(jìn)行估計和預(yù)測，從而實現(xiàn)室內(nèi)無人機(jī)的準(zhǔn)確定位和導(dǎo)航。二、設(shè)計思路1.系統(tǒng)架構(gòu)本系統(tǒng)采用單目攝像頭獲取室內(nèi)場景信息，通過計算機(jī)圖像處理和計算機(jī)視覺技術(shù)，對無人機(jī)的運動軌跡進(jìn)行估計和預(yù)測，并將預(yù)測結(jié)果反饋給無人機(jī)進(jìn)行控制與導(dǎo)航。系統(tǒng)的主體分為三個部分：圖像處理和目標(biāo)識別、無人機(jī)運動軌跡的預(yù)測和控制、無人機(jī)與控制端通信模塊。2.圖像處理和目標(biāo)識別本系統(tǒng)采用的識別算法是Yolo算法。Yolo算法是一種目標(biāo)識別算法，它將輸入圖像劃分成多個格子，每個格子預(yù)測一定數(shù)量的目標(biāo)。通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對每個目標(biāo)進(jìn)行檢測識別。Yolo算法速度快、效果好，適用于實時的目標(biāo)識別。3.無人機(jī)運動軌跡的預(yù)測和控制本系統(tǒng)采用的濾波算法是Kalman濾波算法。Kalman濾波算法是一種常用的估計算法，它可以用來對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測和估計，對少量有噪聲的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理。通過利用目標(biāo)的位置和速度等狀態(tài)估計無人機(jī)當(dāng)前的位置，再根據(jù)實際的運動情況對無人機(jī)的位置進(jìn)行實時控制。4.無人機(jī)與控制端通信模塊本系統(tǒng)采用WiFi通信模塊，無人機(jī)和控制端通過WiFi通信模塊進(jìn)行連接，控制端向無人機(jī)發(fā)送指令，無人機(jī)根據(jù)指令進(jìn)行控制和導(dǎo)航。三、實驗結(jié)果為了驗證本系統(tǒng)的有效性，我們進(jìn)行了實驗。實驗采用了一架基于Pixhawk飛控的四旋翼無人機(jī)，通過OpenCV進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和圖像識別，通過MavROS實現(xiàn)無人機(jī)的控制與導(dǎo)航。實驗分為兩個部分：無人機(jī)定位和無人機(jī)導(dǎo)航。1.無人機(jī)定位實驗在室內(nèi)環(huán)境下放置了多個標(biāo)志物，通過Yolo算法對標(biāo)志物進(jìn)行識別，并通過Kalman濾波算法對無人機(jī)的位置進(jìn)行估算和預(yù)測，最終實現(xiàn)了室內(nèi)無人機(jī)的準(zhǔn)確定位。2.無人機(jī)導(dǎo)航實驗在室內(nèi)環(huán)境下設(shè)置起飛和降落點，通過無人機(jī)控制端向無人機(jī)發(fā)送起飛和降落指令，無人機(jī)能夠自主飛行到指定的位置。四、結(jié)論本文提出了一種基于機(jī)器視覺的室內(nèi)無人機(jī)定位系統(tǒng)，在攝像頭獲取室內(nèi)場景信息的基礎(chǔ)上，采用Yolo算法和Kalman濾波算法來對無人機(jī)的運動軌跡進(jìn)行估計和預(yù)測，并通過WiFi通信模塊