4 无人机障碍检测与避障技术软件设计 17

4。1  软件系统整体设计 17

 4。2自动避障环节设计 17

4。3 飞行器姿态稳定控制 18

5 系统功能测试 20

5。1  设计结果 20

 第 II 页             本科毕业设计说明书

5。2  实际测试 20

5。3本章小结 22

6 设计展望 23

致谢 25

参考文献 26

1 绪论

1。1课题研究背景及意义

人们无人飞行器的智能化要求随着时间的推移越来越高。以前，人们会对作业环境进行大量的数据采集，然后根据已有的数据进行程序的设定。但是，现在要求无人飞行器在无法事先探测的环境中进行工作。那么就要求无人飞行器必须具备自动避障和自主飞行的功能。

为了实在无人飞行器在复杂环境中的自动避障和自主飞行，这就要求我们将研究的重点转移到无人飞行器如何检测到障碍物，并且能够自动进行数据分析，作出避障的反应。无人飞行器飞行系统的关键性能指标是能否实现智能化自动避障功能[6]。无人飞行器的自动避障技术保证了无人飞行器在复杂环境中无人飞行器的自身安全。这就意味着无人飞行器避障技术的基本要求就是飞行器能够主动避开障碍物。在空间相对较小，环境相对复杂和封闭的室内，无人飞行器的自主避障就显得更为重要。这关系到无人飞行器工作环境中的人和精密物体的安全[15]。无人飞行器一般都有外置的高速旋转的螺旋桨，对人身安全有着重要的影响。这就使得无人飞行器的自主避障技术显得格外重要。因此自动避障技术是推动无人飞行器发展的重要因素。同时，无人飞行器受限于工作环境，自身动力等因素，一般体积较小。这也就要求实现自主避障[16]技术所运用的硬件体积小，质量轻。无人飞行器能够自主飞行的前提就是要能够自主的躲避所检测到的障碍物，目前所研究出的主流自动避障技术有两种：一种是利用传感器进行的局部自主避障法，第二种是基于SLAM技术的自主避障技术。第一种自主避障的方法主要是通过各式传感器来实现的。例如，超声波传感器，红外传感器，激光测距传感器等。这些传感器通过数据的收集，可以检测飞行器周围的环境。同时也可以直接地检测到无人飞行器周围环境的变化。再将各种传感器收集到的数据传递给控制芯片，根据原有的避障规则，实现实时自主的避障。这类避障技术的优点，在于大部分传感器的使用简单，价格较低，不需要复杂的编程环节。同时这类避障技术也不需要前期对无人飞行器的工作环境进行扫描和建模，这样也大大地提高了无人飞行器的工作效率。第二种避障技术，主要依赖同步定位和建图技术。这类避障技术主要通过前期对无人飞行器工作环境的扫描，数据收集，建模。然后根据已有的结构模型，进行无人飞行器路线的规划。这类避障技术的主要优点是可以直接搜索到无人飞行器的目标点，效率和精准度高。但是这类避障技术只能适用在静止不变的环境中，对于运动的障碍物或者变化的环境，这种方法就显得无能为力了[7]。要对动态环境的实时建模，不仅算法复杂，而且处理器一般体积较大，一般无人飞行器无法搭载。因此，本文选用第一种避障技术实现飞行器避障。用时采用多声呐检测，提高无人飞行器避障的精准度和可靠性。让无人飞行器在完全自主的情况下，实现自主避障，这对提高无人飞行器的实际应用能力和促进无人飞行器行业的发展都有着极为重要的意义。文献综述 Arduino基于多声呐检测的无人机避障技术研究(2):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_97267.html