论文总字数：26040字

摘 要

09015309 杨 楠

指导教师：张三峰

随着无人机技术和应用的快速发展，室内或者低空领域条件下的防撞问题更加重要。目前常见的无人机防撞技术多采用视觉图像识别、超声波、激光等专用传感器来识别障碍物。这些技术都要求多个额外设备，增加了成本。本文设计实现一种基于无人机飞行过程中发出的声波和反射波相关的多普勒效应的大型障碍物的接近检测与规避技术。论文的主要工作包括：

首先设计实现一个由PC通过Wifi控制无人机的实验平台，该平台基于一个针对Parrot无人机的Python开源编程接口设计实现。基于该平台，可以在PC上使用Python语言实现障碍物的检测算法和无人机的飞行控制程序，方便了无人机防撞技术开发。

其次，设计实现了基于声波多普勒效应的障碍物接近识别算法。对无人机行动过程中发出的声音进行预处理，然后将处理后的音频分时间段进行采样，根据多普勒效应的特性得出无人机飞行时间对应频率的变化和偏移，与无人机平稳飞行时发声的中心频率进行对比，以此来识别是否有障碍物靠近。

最后，将障碍物接近检测算法与基于Python的PC端无人机飞行控制平台相结合，实现无人机的自主防撞避障，并进行测试。实验结果表明本文提出的算法可以实现无人机的障碍物检测和防撞。

关键词：无人机防撞；多普勒效应；障碍物接近检测

Abstract

09015309 Yang Nan

Mentor: Zhang Sanfeng

With the rapid development of UAV technology and application, the problem of collision avoidance under indoor or low altitude conditions is more important. At present, the common UAV anti-collision technology uses special sensors such as vision, sound wave and laser to identify obstacles. These technologies require multiple additional equipment, which increases costs. This paper designs and implements an approach detection and avoidance technology for large obstacles based on Doppler Effect of acoustic and reflection waves generated during UAV flight. The main work of this paper includes:

Firstly, an experimental platform with PC controlling UAV through Wifi is designed and implemented, which is based on a Python open source programming interface for Parrot UAV. Based on this platform, obstacle detection algorithm and flight control program of UAV can be realized by using Python language on PC, which facilitates the development of UAV anti-collision technology.

Secondly, an obstacle proximity recognition algorithm based on acoustic Doppler Effect is designed and implemented. The voice produced during UAV's operation is pretreated, and then the audio is sampled in different time intervals. According to the characteristics of Doppler Effect, the change and offset of the corresponding frequency of UAV's flight time are obtained, and compared with the central frequency of UAV's sound when it is in steady flight, in order to identify whether there is an obstacle near.

Finally, the obstacle proximity detection algorithm is combined with the PC terminal UAV flight control platform based on Python to realize the autonomous collision avoidance and obstacle avoidance of UAV. The experimental results show that the proposed algorithm can realize obstacle detection and collision avoidance of UAV.

KEY WORDS: UAV anti-collision, Doppler Effect, Obstacle approaching Detection

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 研究背景与意义 1

1.2 相关工作 1

1.2.1 无人机防撞技术的现有技术 1

1.2.2 多普勒效应的应用 2

1.3 无人机控制方式 4

1.3.1 PC端无人机控制 4

1.3.2 其他方式无人机控制 4

1.4 工作内容 5

1.5 论文组织结构 6

第二章 无人机飞行控制实验平台设计 7

2.1 飞行控制实验平台的总体结构 7

2.2 飞行器平台 7

2.2.1 IMU惯性测量单元 7

2.2.2 其他传感器 8

2.2.3 开发包 8

2.3 编程语言的选择 8

2.4 无人机控制方式 8

2.5 未来工作 10

第三章 多普勒效应防撞算法设计 11

3.1 基于声波多普勒效应的防撞技术 11

3.1.1 障碍物接近检测原理 11

3.1.2 识别流程 12

3.1.3 算法实现细节 12

3.2 算法的初步检测 14

3.3 本章小结 16

第四章 实验数据对比和分析 17

4.1 实验对比方法 17

4.2 分类实验 20

4.3 误差分析 29

4.3.1 无人机声波和环境噪音的影响 29

4.3.2 设备的影响 30

4.3.3 无人机与PC端的延迟 30

4.4 本章小结 30

第五章 总结与展望 31

5.1 全文工作总结 31

5.2 主要创新点 31

5.3 研究展望 32

参考文献 33

致 谢 35

第一章 绪论

近年来无人机的发展如火如荼，在各个领域都有广泛的应用场景，可替代人类完成各种空中业任务。因此无人机防撞技术有着重要的研究意义和广泛的实用价值。本章在阐述相关工作的基础上，说明本文技术方案的创新性、工作目标和主要内容，并介绍全文组织结构。

研究背景与意义

随着无人机技术的日趋成熟，其应用范围也在不断扩大。在军事上，无人机可用于战场侦查，可进行图像侦查、信号侦查等，是不可或缺的国防哨兵；而无人机靶机也在军事演习和射击训练中扮演中重要角色^[1]。在民用方面，无人机不仅可用于城市交通、无线通信、林业管理等领域，还能用于影视新闻、现代服务、低空运输等领域^[2]。

无人机研发技术的提高和制造成本的降低使得消费级无人机越来越受人们欢迎，公众场所无人机的用途逐渐广泛。无人机的普及引发了一系列问题，其中如何在公共区域更好的防碰撞成为人们密切关注的重点，尤其是低空领域的无人机防碰撞问题。低空领域无人机活动的不断增加带来了很多安全隐患，如可能发生破坏地面设施、干扰交通、伤及人身等事故，这些碰撞问题会成为限制无人机空中作业和长远发展的阻碍。

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