基于光电目标识别的空投救援无人飞行器系统的设计与实现开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

• 研究目的及意义

无人机是一种无需人为在机体内操控的飞行器。近年来，小型无人机因其控制简单，飞行灵活，成本低等优点被投入到越来越多的实际应用当中，如军事侦查，灾情勘察，救援，航拍等等。但是，目前的无人机均需要操作员在地面进行手动操控，并没有完全脱离人的控制，限制了无人机的使用和发展。例如在勘察灾情的过程中，操作员需要通过安装在无人机上的摄像头传送回来的影像对无人机进行操控，由于视频图像和控制信号的传输距离有限，使得无人机只能在一定范围内作业。基于这种现状，本课题所要研究的是利用光电目标识别技术，实现无人机的自动导航，让无人机能够携带救援物资自主准确地投放到目标位置，无需人为干涉。

目前，市场上已经出现各种各样的消费级无人机，关于如何控制无人机飞行的问题研究已经非常成熟。本课题的关键问题在于如何准确地识别目标位置，正确获取目标位置的地理信息，从而控制无人机自主飞行。

• 国外研究现状分析

早在2001年，courtneys.sharp等人就如何使无人机自主着陆到目标位置做出了相关研究^[1]。他们利用自己设计的特殊着陆标志引导无人机自主着陆，并根据着陆标志设计了特殊的图像处理算法来获取着陆地点的位置信息。andreacesetti等人利用图像分割和sift(scale-invariantfeature transform)算法实现了对自然目标的识别^[2]，并获取到目标着陆地点的位置信息。shagidshafique等人就如何识别无人机飞行过程中所拍摄到的椭圆形进行了研究^[3]，利用他们自行设计的lft(linefollowing technique)算法，对从拍摄图像中分离出的二值化图形进行处理，识别出了图像中所有椭圆形物体的位置坐标。siam等人利用空间聚类的方法识别出视频图像中的移动目标^[4]，并利用卡尔曼滤波的方法对目标进行追踪定位，得到目标的位置信息。shweta singh等人先对无人机采集到的图像进行增强处理，再利用特征提取的方法得到图像中目标物体的信息^[5].hyukseong kwon等人就如何消除无人机在目标识别过程中，因湖面图像反光严重，使目标物体图像丢失的问题，提出了一种无人机自动规划路径的方法，成功完成强反光下的目标识别^[6]。

2. 研究的基本内容与方案

• 研究的基本内容及目标

本课题要求设计一架能够自动识别目标物体，自动导航的无人机。无人机需要在无人为操作的情况下完成以下任务。无人机携带救援物资(以乒乓球代替)起飞后，搜寻目标物体(以纯色的塑料桶代替)，并定位。定位后，无人机自动导航到目标地点，并将携带的救援物资准确投放到目标物体内。投放完毕后，无人机需要自动返航以进行第二次投放任务。

• 拟采用的技术方案

无人机选用四轴飞行器作为实验模型。四轴飞行器拥有四个固定旋翼，通过控制每个旋翼的转速可实现无人机的飞行控制以及姿态调整。采用六轴运动处理组件mpu6050作为无人机感知自身飞行状态及姿态的传感器^[11]，六轴传感器集三轴加速度传感器、三轴陀螺仪于一体，通过spi或iic总线可实现与控制器的数据传输。无人机选用stm32f1作为主控制器，负责无人机的飞行控制，数据通信，姿态调整以及救援物资的投放；选用dsp作为图像处理器，负责处理由摄像头采集到的图像信息，从中提取出目标物体的位置信息并传送给控制器进行处理。

控制算法方面，采用pid算法控制四个固定旋翼的转速^[12][13]，使无人机能够按照要求完成四向飞行、起飞降落、转向的飞行动作。图像处理方面，先对采集到的rgb图像转换到hsv颜色空间^[14]，消除光照强度对目标识别的影响，再利用设定好的h分量上的阈值对图像进行二值化处理，分割目标物体与图像背景。h分量阈值的设定通过灰度直方图给出^[15]。之后，对图像进行滤波，剔除噪声干扰。得到完美的二值化图像后，计算得出目标物体质心与图像中心的偏差^[16]，利用该偏差完成无人机的自动导航。

3. 研究计划与安排

第1－2周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需的软硬件知识。确定方案，完成开题报告。

第3－5周：完成四轴飞行器硬件搭建，完成飞行控制理论的学习。

第6－8周：完成图像处理算法的学习和仿真，完成图像采集及处理平台的搭建。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] sharp c s, shakernia o, sastrys s. a vision system for landing an unmanned aerial vehicle[c]. ieeeinternational conference on robotics and automation, 2001,2:1720-1727.

[2] cesetti a, frontonie, mancini a, et al. vision-based autonomous navigation and landing of anunmanned aerial vehicle using natural landmarks[c]. mediterranean conference oncontrol and automation. ieee, 2009:910-915.

[3] shafique s, sheikh n m. simple algorithm fordetection of elliptical objects in remotely sensed images for uavapplications[c]. applied sciences and technology (ibcast), 2009 6thinternational bhurban conference on. ieee, 2009:258-264.