臺灣博碩士論文加值系統

隨著科技的發展快速，多軸飛行器的發展也越來越普及，人們也僅需使用遙控器或手機就可靈活操飛行器，但這些飛行器如果在室內沒有GPS之類的可靠定位系統時，飛行器就會變得難以辨認位置，使得飛行導航上會有更多的困難，因此論文中將飛行器上安裝攝影機與Raspberry Pi控制板，透過攝影機擷取到影像傳給Raspberry Pi進行影像處理，如此直接在飛行器上進行線上即時處理，可以避免以往需要傳送資料至地面站的延遲與傳輸距離的侷限，透過這樣的方式可以代替失效的GPS與擴充其他各類型的感應器。
論文中飛行機器人的自主影像導航系統，以Raspberry Pi作為影像處理的核心，飛控板作為四軸飛行器與馬達控制的核心，透過擷取到目標物的彩色影像並交由Raspberry Pi進行影像處理，先將色彩空間轉換為二值化，再經由侵蝕與膨脹演算法最後過濾出目標的資訊，透過取得目標位置與目標面積就可得知與目標的相對位置，並控制飛行器追尋目標，並達成飛行器自主影像導航飛行。

With the rapid development of technology, the research of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) becomes more and more popular. People can now use the remote controller or even mobile phone to easily operate the drone. However, if without reliable GPS, the drone will become more difficult to control and navigate. One way to solve the problem is to install a camera and microprocessor module (Raspberry Pi board) on the drone. Once the camera captures an image, the Raspberry Pi can process it immediately. In this way, system can avoid the transmission delay and distance limitation caused by sending data to the ground station. This system setup can not only help the navigation but also equip the drone with various other types of sensors.
The autonomous flying navigation system can be initialized with the vision system on Raspberry Pi. Through the captured images, Raspberry Pi will process and send control commands to the flight control board to control the drone’s flying attitude and trajectory. The image processing steps include converting color images to binary ones, filtering via erosion and dilation operations and calculating the target information. The target information can offer approximate target position and target area for distance judgment. The information can be used to control the drone and achieve the autonomous visual navigation.

誌謝 I
摘要 II
Abstract III
目次 IV
圖次 VII
表次 IX
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 論文架構 2
第二章 系統軟硬體介紹 3
2.1 系統架構 3
2.2 硬體介紹 4
2.2.1 四軸飛行器 4
2.2.2 轉接板機構 5
2.3 工具介紹 7
2.3.1 3D 印表機 7
2.4 控制核心介紹 8
2.4.1 Raspberry Pi 2樹莓派2 8
2.4.2 CC3D飛行控制板 9
2.5 Wi-Fi無線網路卡 EDiMAX N150 EW-7811Un 10
2.6 影像攝影模組 11
2.7 Arduino UNO 11
2.8 RC遙控器 12
2.9 動力系統介紹 14
2.9.1 無刷馬達 14
2.9.2 電子變速器 15
2.9.3 分電板 16
2.9.4 鋰聚合物電池 17
2.10 控制訊號傳送方式 18
2.10.1 PWM脈衝寬度調變 18
2.10.2 讀取接收器PWM數值 19
2.11 開發軟體介紹 20
2.11.1 Raspbian 20
2.11.2 Geany 21
2.11.3 Open CV 21
2.11.4 Pigpio 22
2.11.5 Arduino IDE 22
2.11.6 OpenPilot 23
2.11.7 SolidWorks 2014 23
2.11.8 Makerwave 24
第三章 影像處理與控制 25
3.1 影像處理流程 25
3.2 色彩空間 26
3.2.1 RGB色彩空間 26
3.2.2 HSV色彩空間 27
3.2.3 色彩空間轉換 28
3.2.4 二值化 29
3.2.5 侵蝕 30
3.2.6 膨脹 31
3.2.7 目標質心與面積 32
3.2.8 針孔相機模型 33
3.3 飛行運動與視覺回授控制 35
3.3.1 飛行運動 35
3.3.2 視覺回授控制 37
第四章 實驗結果 39
4.1 實驗成果一：目標定點懸空 39
4.1.1 實驗目的 39
4.1.2 任務流程介紹 40
4.1.3 實驗結果 41
4.2 實驗成果二：搜尋降落基地 43
4.2.1 實驗目的 43
4.2.2 任務流程介紹 43
4.2.3 實驗結果 44
4.3 實驗成果三：循軌飛行 46
4.3.1 實驗目的 46
4.3.2 任務流程介紹 46
4.3.3 實驗結果 47
4.4 實驗成果四：飛行追蹤物體 49
4.4.1 實驗目的 49
4.4.2 任務流程介紹 49
4.4.3 實驗結果 50
4.5 實驗成果五：飛行避開障礙 52
4.5.1 實驗目的 52
4.5.2 任務流程介紹 52
4.5.3 實驗結果 53
第五章 結論與未來展望 55
5.1 結論 55
5.2 未來展望 56
參考文獻 58

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[21] https://www.geany.org/ Geany設定
[22] http://opwiki.readthedocs.io/en/latest/user_manual/cc3d/cc3d.html
CC3D資訊
[23] http://abyz.co.uk/rpi/pigpio/cif.html pigpio函式庫
[24] https://www.arduino.cc/ Arduino