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《南京航空航天大学》 2018年
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微小型飞行器激光雷达/光流/惯性自主导航方法

张竣涵  
【摘要】:目前,微小型飞行器的自主飞行对GPS的依赖性较高,GPS信号一旦受到干扰或者丢失,依靠GPS的机载导航系统就无法给微小型飞行器提供可靠精准的导航信息,这时飞行器便会失控而发生事故。所以在卫星拒止的情况下,飞行器的自主飞行需要依靠其他传感器感知周围环境的变化来提供相对的定位信息。由昆虫视觉定位所启发的光流导航系统作为飞行器室内定位的主流方案,在近几年的研究中已逐步成熟。然而,在光照变化、载体大速度运动等特殊情况下仍然会存在定位失效的问题。激光雷达作为一种感知型传感器,因其测距精度高等特点被广泛运用于SLAM(同步定位与构图技术)中。激光雷达SLAM可以为飞行器提供精度较高的导航定位信息。本文主要针对微小型飞行器,以光流导航算法、激光雷达SLAM导航算法为基础,开展了微小型飞行器的光流、激光雷达以及惯性的多信息融合导航技术的研究和实现等工作。论文首先对光流、激光雷达SLAM算法原理以及它们在不同情况下的误差特性进行了研究与分析。对于光流算法,分析了其在光照变化以及载体大速度运动下的定位误差结果。对于激光雷达SLAM算法,分析了其在稀疏特征的环境以及载体大速度运动下的定位误差原因。为后续的算法改进及组合导航方法的研究提供了基础。为了提高光流算法在光照变化以及飞行器大速度运动下的抗干扰性能和定位精度,论文对卫星拒止下的光流导航算法作了改进与实现。在原有ORB LK金字塔光流算法的基础上,研究了基于图像分割、滤波预处理以及模板匹配辅助的光流导航算法。通过静态、动态实验证实了该方案在定位精度以及抗干扰性方面都比原有光流算法有显著提高。为了提高激光雷达导航算法在飞行器大速度运动和特征稀疏的环境下的定位精度和可靠性,论文开展了激光雷达/惯性组合导航技术的研究工作。首先研究了基于扩展卡尔曼滤波的激光雷达/惯性松组合算法,通过半物理实验方式验证了松组合方案的有效性。在此基础上,分析了激光雷达SLAM算法的优化迭代原理,提出了一种基于位姿迭代初值预测补偿的激光雷达/惯性传感器紧组合方法,利用惯性传感器辅助激光雷达SLAM的位姿解算过程。通过半物理实验验证,结果表明紧组合方案提升了组合导航系统的有效性和可靠性。为了提高飞行器自主导航系统的整体容错性能,论文研究了基于可重置联邦滤波的激光雷达/光流/惯性传感器的组合方法。利用卡方检测法对各子滤波器进行故障检测,并且在主滤波器进行故障隔离。根据以上的系统框架,论文搭建了基于微小型飞行器的激光雷达/光流/惯性传感器组合导航算法的实验验证平台。同时为了更好地对采集的数据进行离线处理与分析,本文采用了基于ROS机器人操作系统的软件开发平台。最后,将整个导航软件系统实现于“DJI M100”微小型飞行器开发平台上,通过旋翼飞行器试飞实验验证了激光雷达/光流/惯性传感器的组合导航方案的可靠性。实验结果表明本文所研究的方案可以有效提高微小型飞行器在卫星拒止环境下的自主导航精度和可靠性。相比于现有的光流与激光雷达SLAM定位方法,本文通过对导航系统定位方法误差特性的分析与改进,提高了这两种传感器在复杂环境下的定位精度。同时,不同于两种传感器在飞行器上的独立工作,本文将两者进行了容错组合导航,并应用于微小型飞行器,提高了整体导航系统的鲁棒性。
【学位授予单位】:南京航空航天大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TN958.98;V279.2;V249.3

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【参考文献】
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