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原文传递基于可编程无人机的路面连续图像智能采集技术研究

论文题名：	基于可编程无人机的路面连续图像智能采集技术研究
关键词：	路面无损检测;连续图像;智能采集;可编程无人机
摘要：	因体积小巧、姿态调控灵活、操作简单易于上手、可开源进行二次开发等优点，无人机在路面无损检测领域作为一种辅助手段有助于提升路面性能检测效率，并弥补检测车在复杂作业环境中检测范围覆盖不足的问题。同时，具有卓越飞行控制能力及高质量可视化数据采集功能的无人机制造成本大幅度下降，极大地促进了无人机在道路领域的广泛使用。但是，现阶段基于无人机飞行采集道路信息的研究未考虑道路环境的影响，忽视了作业时需求的飞行稳定性能和飞行参数问题。而且，在手动控制检测易于使无人机一直处于姿态调整状态，无法保证其沿路幅中线拍摄而影响路面采集范围的准确性，以及人工大量耗费精力的问题。针对采集高清图像处理也更多是停留在使用图像算法识别路面病害，缺少从便于整体评价路面健康状况角度而将结果统一拼接以获得路面全貌的研究。鉴于此，在无人机的飞控系统硬件构成、飞行控制算法的基础上，通过仿真和飞行实验验证了无人机性能满足在实际气象环境较为平稳的道路环境中自动精准地进行检测作业的要求，结合DJIMobileSDK（SoftwareDevelopmentKit）和高德AMAPSDK开源库二次开发出可实现路面检测区域内自动路径规划，控制无人机沿路幅中线飞行等距离全路幅连续图像采集作业的移动端应用APP，并设计整合了实验与计算探究得到的路面上采集作业的最佳相机参数与飞行参数的推荐值；进一步通过MATLAB平台对无人机采集结果预处理及基于SURF特征子的拼接和基于变化权重融合操作，最后通过边缘检测算子验证由此得到的全路幅道路长图满足机器病害识别要求。　　首先，提取了六旋翼无人机的数学和动力学模型，并结合工业界常用PID控制算法，通过MATLAB/Simulink平台建立了无人机在平稳环境中飞行的六自由度旋翼动力模型，模拟获得无人机在指定输入条件下3s内能够快速收敛至稳定状态的飞行位移和姿态变化曲线，且偏移量分别在很小的10-1m和10-2°级别。在DJI提供的模拟器中探究得到，无人机最佳作业环境风速在4m/s以下，不论是垂直还是平行无人机运动方向的阵风荷载下位置与姿态参量的变化使得采集的路面图像范围产生偏差在均±0.15m以内。同时开展了包括定点悬停、轨迹追踪和姿态稳定的实地飞行实验，得到轨迹最大偏移1m以及姿态和位置控制偏差±0.15m以内。综上结果相较图片所包含的全路幅范围影响很小，说明无人机自身稳定性良好且控制能力强大，可用于精准自动路面图像拍摄。　　其次，为了使无人机能够在高度自动化的情景下精准地执行全路幅路面图像采集任务，搭建了能够实现手机与无人机飞控系统基本硬件注册通信控制功能，且可手动操控、手动添加路线模式采集路面图像的Android移动应用基本架构。同时在其中整合Dijkstra算法和外载高德地图实现了标记道路采集范围起终点后，能够实现无人机1s内自动路径规划，控制无人机沿路幅中线飞行，自主控制相机进行等距离间隔采集路面连续图像的作业模式。最后以实际在役道路为例，测试移动应用自动算路和等距拍摄的可用性，成功获得满足预期道路连续图像。　　然后，通过基于SURF（SpeededUpRobustFeature）算法的图片拼接实验成果设计获取的连续图片最佳重合率为20~25%，并结合相机结构参数，横向视野覆盖全路幅和图像用于后续机器识别病害的清晰度和亮度要求，计算出了不同路幅宽度情况下无人机任务执行过程中最佳飞行高度范围7.6~26m，最大飞行速度范围5~7m/s，拍摄距离间隔范围3.87~13.25m，快门时间范围1/800~1/1200s以及最小像素范围560~6200万。以此推荐无人机作业搭载大光圈6000万像素以上高曝光速度裸数据传输工业相机，同时其他飞行参数在飞行任务上传前通过参数配置界面设置的形式整合至AndroidAPP，以实际道路为对象执行拍摄任务，验证了配置参数基础上获得的路面图像满足要求。　　最后，针对无人机飞行过程中采集路面图像，通过预处理消除图像的光学畸变以后，采用SURF特征子的信息进行图像配准。通过RANSAC最佳一致抽样方法算得仿射矩阵变换处理连续图像关系，优化渐入渐出权重融合消除形状不规整的明暗不均部分，最终得到平滑且反应真实情况，内存条件许可情况下展示距离任意的高清全路幅完整长图。并用病害轮廓模型训练库建立中常用的边缘检测算子CANNY验证了以上处理方法对所获得全路幅道路长图在机器病害识别具有一定的实用性。　　论文在验证无人机飞行可控性与稳定性符合路面图像准确采集要求的基础上，结合开源无人机控制接口和外载地图接口开发了能够路径规划并执行等距离采集路面图像的飞行控制移动应用，探究了最佳拍摄结果的作业参数并自动拼接融合路面图像，最终得到获取可用于病害识别全路幅道路长图的一整套路面无损采集系统。研究成果使无人机在路面检测领域从一项人工辅助手段转化为一种智能自动且能承担主要检测任务的工具，有助于推动其在路面无损检测与健康评价领域的广泛应用。
作者：	黄怡
专业：	交通运输工程;道路与铁道工程
导师：	黄晓明
授予学位：	硕士
授予学位单位：	东南大学
学位年度：	2021