用于橋梁檢測的無人機自主導(dǎo)航技術(shù)研究.pdf

1、無人機具有成本低、擴展性強、效率高等優(yōu)點，逐漸應(yīng)用于橋梁檢測領(lǐng)域。它不但減小了檢測成本，還能夠抵近觀察人工無法到達(dá)的橋梁部位，提高了檢測效率。然而由于橋梁結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，無人機容易與橋梁發(fā)生碰撞；同時，橋梁檢測是一項重復(fù)性工作，檢測路線通常固定。如果能夠增強無人機在復(fù)雜環(huán)境下的自主導(dǎo)航能力，將會大大提高無人機的安全性以及在橋梁檢測中的實用性。因此對無人機的自主導(dǎo)航展開了研究。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴通過查閱相關(guān)文獻(xiàn)，分析了無人機

2、導(dǎo)航的特點；并結(jié)合橋梁檢測的應(yīng)用場景，提出了一種基于橋梁點云模型配準(zhǔn)的無人機導(dǎo)航方案。該方案采用無人機對橋梁進(jìn)去繞飛，獲取橋梁的整體點云模型，再將橋梁整體點云和無人機實時獲取的局部點云進(jìn)行配準(zhǔn)，得到無人機相對橋梁的位置。⑵針對方案中橋梁點云模型生成方法，提出了基于雙目立體視覺技術(shù)的橋梁點云模型生成方法，對該方法的關(guān)鍵算法進(jìn)行了分析，通過軟件實現(xiàn)了基于雙目立體視覺的三維測量技術(shù)，并利用雙目立體視覺測量系統(tǒng)驗證了該方法的可行性。⑶針對方案中

3、基于點云配準(zhǔn)的無人機姿態(tài)地求解，采用RANSAC算法對點云進(jìn)行粗配準(zhǔn)，然后把粗配準(zhǔn)結(jié)果作為Kd-tree改進(jìn)型ICP配準(zhǔn)算法輸入，從而提高了配準(zhǔn)精度和速度。并對點云配準(zhǔn)過程中的點云處理算法展開了研究。⑷在Visual Studio2013開發(fā)環(huán)境下，結(jié)合OpenCV及PCL庫，使用C++實現(xiàn)了方案中的算法，并利用大疆M100型號無人機對方案進(jìn)行了實驗驗證。三維點云生成實驗表明了雙目立體視覺技術(shù)獲取三維模型的可靠性；點云配準(zhǔn)實驗的結(jié)果表明