文 献 综 述
- 引言
无人机在现在社会生活的各个领域得到了广泛应用，本课题主要针对无人机在飞行过程中的视觉导引控制问题展开研究。首先针对四旋翼无人机的飞行原理和动力学建模这一问题，一般采用根据牛顿定理及欧拉定理建立动力学模型并进行简化处理。其次针对实现四旋翼无人机的视觉导引巡线飞行，采用基于树莓派和opencv视觉库的图像处理来实现导航和智能跟踪的。同时针对无人机的飞行控制问题，目前一般采用PID控制算法，除了传统PID控制方法之外，文献中还设计了模糊自整定PID控制器和自适应非线性控制器，实现对无人机较好的飞行控制。
- 飞行原理与动力学建模
2.1 四旋翼无人机飞行原理
四旋翼无人机采用十字形的机械结构，四个直流无刷电机分别位于十字形的四个顶点，飞控位于四个电机的质心位置。电机与飞控之间通过机架轴连接。四个直流无刷电机带动四个桨叶旋转，产生向上的升力，通过桨叶产生升力的差异从而带动四旋翼无人机水平和竖直方向的运动[1]。
2.2 四旋翼无人机的动力学建模
邓兆森在[1]中介绍坐标系定义，并推导了基于欧拉角和四元数的坐标变换方程，建立了四旋翼运动学和动力学模型。针对基于欧拉角模型中由位置环反解算期望欧拉角计算复杂并容易出现饱和的情况，提出的基于四元数无人机模型可以将位置环得到的期望加速度通过几何变换转化为期望的姿态四元数，简化了四旋翼无人机系统模型方程。
谭广超在[2]中针对根据牛顿定理及欧拉定理建立四旋翼飞行器动力学模型。在建立相应坐标系后，分析飞行器在x、y、z方向的受力情况和力矩，根据角动量守恒定律，构建力矩平衡方程式，从而得到飞行器的动力学模型。
[1]和[2]主要介绍了四旋翼无人机的飞行原理和动力学建模方法，为后续设计无人机飞行控制器和实现巡线飞行奠定基础。目前主要是利用牛顿定律和欧拉定理，根据角动量守恒定律进行建模，由于该模型具有非线性、强耦合的特点，必须对模型进行简化，由于简化的方式不同，得到的简化后模型也不尽相同，影响着飞行控制器的控制效果。
- 基于树莓派和opencv视觉库的图像处理问题
王晓，踪琳在[3]中针对实现监控视频系统的网络化与智能化这一问题，设计了基于OpenCV视觉库的嵌入式视频处理系统，该系统以ARM为硬件平台结合机器视觉库OpenCV设计出一款嵌入式智能监控设备。系统通过加入不同的智能算法，在没有人为干预的情况下根据不同的需求对监视视频数据进行自主识别和分析处理。在功能上，该系统利用OpenCV的智能算法在嵌入式视频采集端实现了对监控视频的人脸检测功能，并对人脸做出简单的识别。此外，终端的wife模块通过自身的AP热点功能，将视频数据传输到其它网络设备显示实现了无线传输功能。经过测试，系统达到预期的设计目标。
俞文静等在[4]中针对监控图像能直观表达视觉图像信息、图像目标变化的特点，设计基于树莓派管理及openCV处理的智能监控机器人系统，设计并搭建系统的框架及相关模块，引人多图像特征融合的粒子滤波跟踪算法，在图像目标轮廓获取的基础上融合灰度像素特征进行粒子滤波的改进跟踪。并进行了实验验证。
