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基于毫米波雷达和视觉的旋翼植保无人机自主避障研究

刘立臣  
【摘要】:作为全球农业大国之一,我国的农业资源总量十分可观,随着农村劳动人口的转移、农业规模化进程的加快以及科技的飞速发展,农业机械化水平取得极大提升。目前,在“耕、种、管、收”四大农业生产环节中,农业生产管理的机械化程度相对较低,主要则体现在农业植保上,传统依赖于人工的作业方式存在模式粗放、效率低下等问题。近年来,植保无人机的涌现极大地改善了植保作业的效率和质量,其中旋翼无人机的诸多优势使其在植保领域脱颖而出,但从应用现状上看,多数旋翼植保无人机是人工遥控的,此方式显然存在过度依赖飞手经验、超出视野范围易发生“炸机”事故等弊端,而逐渐开始普及的基于地面站的植保无人机集中管理模式,虽然可使植保机按照事先规划的航线飞行,但飞行过程中出现的未知障碍物仍会对无人机安全飞行造成巨大的威胁,因此,旋翼植保无人机必须具备自主避障能力且在避让后能回归原航线继续植保作业。为此,本文研究基于毫米波雷达和双目视觉传感器的多旋翼植保无人机自主避障技术,通过毫米波雷达进行飞行方向上的障碍物预警,进而通过双目视觉完成前方障碍物识别,并将识别的三维环境信息投影到二维栅格平面,形成局部导航图,最终采用基于预设航线的避障路径规划算法完成障碍物避让并回归原始作业航线。本文所做的工作主要有:(1)根据植保无人机的作业飞行特点,研究毫米波雷达有效目标筛选方法。通过设定航线警戒区域对有效目标进行初选,进而结合滤波算法和判定准则,判断前后两个周期中的有效目标是否为同一障碍物,完成有效目标筛选,并通过仿真实验验证改进的Sage-Husa自适应滤波算法的动态目标跟踪精度,以及该方法对警戒区域内危险障碍物目标筛选的有效性,使植保无人机始终重点关注危险目标。(2)研究毫米波雷达装置主探测方向的调整方法。根据植保无人机当前的俯仰角、飞行高度及毫米波雷达的垂直探测视角,调整雷达的主探测方向,使得雷达能有效探测到飞行方向上的障碍物,同时减少因农作物杂波影响而产生误判的情况,从而达到提升毫米波雷达障碍物探测的有效性和提高植保作业效率的目标。(3)研究基于跨尺度自适应引导滤波的双目立体匹配算法。采用改进的ETCensus变换及匹配代价计算方法,分别以中心像素的领域像素为顶点构建等腰三角形,改变传统Census变换中的像素比较思想,以能够提高图像在相似纹理区域的匹配精度;采用改进的基于自适应引导滤波的匹配代价聚合算法,构建自适应形状的十字交叉窗口,以能够在弱纹理区域获得更多的有效像素,提高图像在弱纹理区域的匹配精度;最后,采用基于跨尺度代价聚合的自适应引导滤波算法,在多尺度上进行匹配代价计算和匹配代价聚合,进一步提高立体匹配精度。相关对比实验表明,算法在图像密集纹理、相似纹理和弱纹理区域获得了较好的匹配精度;最后,通过视差后处理,获得最优的立体匹配效果。(4)研究高度降维的三维飞行环境表示方法。基于立体匹配获得的视差图,利用栅格法获得初始栅格地图,通过高度降维,将三维障碍物投影到二维障碍物栅格平面,解决三维环境描述精度与避障路径规划效率之间的矛盾,同时与植保无人机仿地飞行的背景吻合,以满足面向植保作业的农田三维环境建模需要。(5)研究基于预设航线的多旋翼植保无人机避障路径规划方法。在传统人工势场法中,引入障碍物危险度和航线对障碍物的引力,达到减少植保无人机的避让次数,并使其在避障后能够回归原航线的目的;针对人工势场法避障时存在的问题,进一步提出基于作业伴随的自主避障算法,通过构建多分辨率栅格地图,并采用边避障边作业的思想,实现在避障的同时提高植保无人机的作业质量和作业效率。(6)设计多旋翼植保无人机避障系统的软硬件平台,提出毫米波雷达和双目视觉融合的避障策略,并对毫米波雷达目标筛选、双目视觉障碍物识别和避障飞行进行实地试验,验证本文相关理论与方法的可行性和有效性。


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