1. 旋翼无人机自主降落技术研究,山东大学,岳文斌
创新点:
- 利用视觉Apriltag算法进行二维码识别
关于AprilTag详见 https://blog.csdn.net/han784851198/article/details/90261197
AprilTag是一个视觉基准库,在AR,机器人,相机校准领域广泛使用。通过特定的标志(与二维码相似,但是降低了复杂度以满足实时性要求),可以快速地检测标志,并计算相对位置。
AprilTag过程
AprilTag内容主要包含三个步骤。
第一步是如何根据梯度检测出图像中的各种边缘。
第二步即如何在边缘图像中找出需要的四边形图案并进行筛选,AprilTag尽可能的对检测出的边缘检测,首先剔除非直线边缘,在直线边缘进行邻接边缘查找,最终若形成闭环则为检测到一个四边形。
最后一个步便是如何进行二维码编码和二维码解码,编码方式分为三种,其黑边色块长度分别为8,7,6三个色块长度,对于解码内容,要在检测到的四边形内生成点阵列用于计算每色块的值,再根据局部二值模式(Local Binary Patterns)构造简单分类器对四边形内的色块进行分类,将正例色块编码为1将负例色块编码为0,就可以得到该二维码的编码。得到编码以后再与已知库内的编码进行匹配,确定解码出的二维码是否为正确。
文中通过Apriltag算法首先对目标二维码位置进行定位,通过预测算法对窗口进行分割,最后再次通过Apriltag算法检测识别二维码,提高识别效率和精度。
2. 通过SIFT光流算法确定无人机的速度
尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结。
详见:
https://blog.csdn.net/lyl771857509/article/details/79675137
https://blog.csdn.net/qq_37374643/article/details/88606351
3. 基于LADRC位置控制算法设计
减少了参数,提升了易用性
详见:https://blog.csdn.net/qq_38169460/article/details/97243120
2.小型无人机的强化学习控制,北京科技大学,林晓波
创新点:
- 研究路线图
本课题以一类小型无人机(四旋翼无人机)系统为研究对象,首先对无人机系统的动力学模型及状态估计问题进行了研究;然后针对无人机的解耦控制问题、执行器输出受多因素干扰问题,采用了动态面控制、滑模扰动观测器、模糊逻辑估计等方法对其进行了研究;然后针对无人机强化学习控制器的训练过程不稳定、训练周期长问题,研究了在不改变原无人机控制器(如动态面控制器)的情况下,应用强化学习提升无人机控制性能的问题;接着,对执行器饱和、机载计算机算力受限等问题,研究基于事件驱动的无人机强化学习控制方法;最后,针对小型无人机存在传感器噪声、室内降落时GPS信号丢失问題,研究基于YOLO标检测的无人机强化学习控制算法。
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