智能車間無人機目標檢測與運動規劃技術
孟小玲
- 出版商: 化學工業
- 出版日期: 2026-10-01
- 售價: $474
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 120
- ISBN: 712251403X
- ISBN-13: 9787122514035
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相關分類:
無人機、影像辨識 Image-recognition、Computer Vision
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商品描述
本書聚焦智能化裝配車間場景下Prometheus600四旋翼無人機自主作業關鍵技術,搭建了從環境感知、目標檢測、路徑規劃到軌跡優化的全流程、閉環式自主作業技術體系。全書立足工業車間作業實際需求,先梳理無人機自主作業研究背景與整體技術框架,完成無人機目標檢測與運動系統整體設計,夯實軟硬件作業基礎。在此前提下,依托改進YOLOv3網絡模型實現精準車間目標檢測,獲取作業三維環境信息,結合檢測結果完成空間環境建模與飛行避障分析,搭建適配車間覆雜工況的環境地圖。基於構建的環境模型,采用參數優化APFA*算法實現高效最優避障路徑規劃,並融入空中走廊安全約束,通過Minimum Snap算法完成無人機軌跡平滑優化,輸出安全、穩定、可直接執行的飛行軌跡。全書以真實智能裝配車間為應用場景,結合仿真模擬與實物實驗雙重方式驗證技術方案,研究成果實用性、落地性強,可廣泛應用於工業場景中。
本書體系完整、理論結合實踐,適合無人機智能控制、路徑規劃、機器視覺檢測領域的科研人員與工程技術人員參考,也可作為自動化、機器人工程、智能制造工程專業師生的教學與參考用書。
目錄大綱
第1章 緒論 ∥ 001
1.1 本書內容的研究背景及意義 001
1.2 目標檢測國內外研究現狀 003
1.2.1 傳統的目標檢測算法 003
1.2.2 基於深度學習的目標檢測算法 005
1.3 無人機避障路徑規劃研究現狀 008
1.3.1 無人機自主避障 008
1.3.2 無人機路徑規劃算法 009
1.4 無人機軌跡優化研究現狀 015
1.5 本書主要內容和章節安排 016
第2章 無人機目標檢測與運動系統設計 ∥ 019
2.1 概述 019
2.2 無人機的運動學模型 020
2.2.1 坐標系及轉換關系 020
2.2.2 P600無人機飛行原理 021
2.2.3 P600無人機動力學模型 023
2.3 無人機目標檢測系統設計 026
2.3.1 無人機對目標的觀測模型 026
2.3.2 無人機目標檢測系統 027
2.3.3 目標有效探測及三維定位 028
2.4 無人機運動系統設計 030
2.4.1 理想的線性狀態表達 030
2.4.2 基於PD的無人機姿態控制 031
2.4.3 基於懸停及軌跡的無人機位置控制 032
2.4.4 無人機運動控制系統 034
2.5 本章小結 034
第3章 基於改進YOLOv3 網絡模型的目標檢測技術 ∥ 036
3.1 概述 036
3.2 無人機圖像信息預處理 036
3.2.1 直方圖均衡化 037
3.2.2 中值濾波去噪 039
3.3 YOLOv3 目標檢測原理 041
3.3.1 YOLOv3網絡結構 041
3.3.2 邊界框預測 042
3.3.3 分類預測 044
3.3.4 多尺度預測 044
3.3.5 損失函數 045
3.4 改進的YOLOv3 目標檢測模型 047
3.4.1 YOLOv3-SPP網絡結構 047
3.4.2 加入CIoU的損失函數 048
3.4.3 K-Means++聚類分析 050
3.5 仿真設計及結果分析 051
3.5.1 實驗數據集 051
3.5.2 評價指標 051
3.5.3 仿真結果及分析 052
3.6 本章小結 056
第4章 無人機飛行避障檢測及空間環境建模 ∥ 057
4.1 概述 057
4.2 問題描述和飛行約束 057
4.2.1 問題描述 057
4.2.2 飛行約束條件 058
4.2.3 綜合目標模型 061
4.3 無人機避障碰撞檢測 063
4.3.1 無人機與障礙物數學建模 063
4.3.2 避障碰撞檢測 065
4.4 三維數據融合及空間環境建模 067
4.4.1 雷達與圖像信息融合 067
4.4.2 三維空間環境建模 069
4.5 本章小結 071
第5章 基於參數優化APFA*算法的避障路徑規劃 ∥ 072
5.1 概述 072
5.2 人工勢場法原理 072
5.2.1 引力和斥力勢場函數 073
5.2.2 合力勢場函數 074
5.3 A*算法原理分析 075
5.3.1 A*算法數學模型 075
5.3.2 A*算法實現流程 077
5.4 APFA*算法的提出 078
5.4.1 搜索步長的改進 078
5.4.2 勢場值優化代價函數 078
5.4.3 APFA*算法實現步驟 079
5.5 APFA*算法關鍵參數優化 080
5.5.1 響應面法參數優化思想 080
5.5.2 實驗方案設計 081
5.5.3 方差分析和回歸模型 082
5.5.4 參數交互作用的影響 085
5.6 算法仿真分析及實驗驗證 086
5.6.1 最優性能對比 086
5.6.2 姿態角變化對比 089
5.6.3 飛行高度對比 091
5.6.4 實驗驗證 091
5.7 本章小結 093
第6章 基於安全約束Minimum Snap 的無人機軌跡優化 ∥ 094
6.1 概述 094
6.2 無人機軌跡最優問題分析 095
6.2.1 軌跡優化問題描述 095
6.2.2 一般性目標函數 096
6.3 微分平坦理論 096
6.3.1 微分平坦的概念 096
6.3.2 微分平坦的性質 098
6.4 基於空中走廊Minimum Snap 的軌跡求解 098
6.4.1 代價函數和約束條件 098
6.4.2 Minimum Snap軌跡優化閉式解法 102
6.4.3 基於空中走廊的Minimum Snap軌跡 103
6.5 仿真結果分析 105
6.5.1 軌跡優化及仿真 105
6.5.2 時間-安全約束下的軌跡 106
6.6 本章小結 110
參考文獻 ∥ 111
