【摘 要】
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旋翼飞行器具有体积小、机动性强、操作简单等的优点,因此在航拍、侦察、面对任务作业中应用广泛。特别是带有机械臂的旋翼飞行器,可以在执行抓取任务时对目标进行检测识别、视觉定位、操纵机械臂抓取物体等操作。因此基于目标识别与视觉定位技术的带机械臂旋翼飞行器成为当前的热门研究方向,本文针对该研究方向进行了研究,设计了一种带双机械臂的旋翼无人机,主要工作内容有实验平台设计、SSD-Mobile Net算法研究
【基金项目】
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面向任务的旋翼飞行机械臂自主作业与控制方法（国家自然科学基金,61433016）； 电力极端环境作业机器人的智能感知与控制方法研究（国家自然科学基金,61573134）；
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旋翼飞行器具有体积小、机动性强、操作简单等的优点,因此在航拍、侦察、面对任务作业中应用广泛。特别是带有机械臂的旋翼飞行器,可以在执行抓取任务时对目标进行检测识别、视觉定位、操纵机械臂抓取物体等操作。因此基于目标识别与视觉定位技术的带机械臂旋翼飞行器成为当前的热门研究方向,本文针对该研究方向进行了研究,设计了一种带双机械臂的旋翼无人机,主要工作内容有实验平台设计、SSD-Mobile Net算法研究、视觉定位方法研究、双机械臂运动方法研究:（1）针对本文的任务需求和工作环境,自行设计了双机械臂旋翼飞行器的实验平台。分析了主要硬件模块的性能指标,使用Intel NUC作为机载电脑运行相应的程序,使用Pixhawk作为飞控,使用ROS系统编写各模块程序并封装成软件包;最后给出了系统工作结构框图和整体软件工作流程图。（2）基于旋翼飞行器进行抓取任务时,首先要识别出目标物体。发现传统的基于HOG特征的目标检测与识别方法在本文场景中并不适用,转而对基于卷积神经网络的目标检测与识别方法进行研究,从一些常用的目标识别算法中确定以SSD网络为基础,加入Mobile Net算法,以减少计算量,降低模型大小为目的,提出了基于SSD和Mobile Net的SSD-Mobile Net融合算法。最终通过实验表明该方法在旋翼无人机上应用时能够有效地识别场景中的物体。（3）研究两种视觉定位方法:基于深度相机Real Sense R200的视觉定位和基于April Tag的视觉定位。首先研究了两种方法的基本原理,前者通过IR图像和深度图像获得目标相对于相机的三维坐标,后者通过单应矩阵,相机内参解算出标签的6D信息。在实验平台上做了多组对比实验,对比发现后者的定位精度较高,故确定使用基于April Tag的视觉定位方法来获取目标的三维坐标,通过实验实现了对目标的视觉定位。（4）研究了RRTConnect算法与FCL碰撞检测库基本原理,然后实现了目标相对于相机的三维坐标转换为相对于双机械臂的坐标。使用ROS系统配置双机械臂,使得其是可用程序控制的,对双机械臂逆运动学求解,实现了规划双机械臂各关节转动角度使其在三维空间无碰撞运动到目标位置。
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