【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机设备，具体为一种基于三维重建与视觉slam的自主测绘无人机。
技术介绍
1、精细农业就是一种现代化农业理念。所谓精细农业，是指基于变异的一种田间管理手段。农田里田间土壤、作物的特性都不是均一的，是随着时间、空间变化的，而在传统的、目前仍在采用的农田管理中，都认为是均一的，采用统一的施肥时间、施肥量。
2、为了更好地实现精细农业的管理，现有技术中主要就是人工进行巡检，以获取作物数据，该种方式不仅效率低，且误差较大，对于山岭等复杂环境下的作物，更是存在巡检困难的情况。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于三维重建与视觉slam的自主测绘无人机，解决了传统人工进行巡检，以获取作物数据，不仅效率低，且误差较大，对于复杂环境下的作物，更是存在巡检困难的情况，严重制约了精细农业发展的问题。
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于三维重建与视觉slam的自主测绘无人机，包括地面端和无人机端，所述地面端和无人机端之间通过无线通讯，所述无人机端包括机架，所述机架上设置有机载电脑、飞行控制器、航模电池、intel-d435i深度相机、intel-265相机、gps定位器、起落架、四个电机驱动组件和四个电子调速器，所述飞行控制器的顶部固连有无线信号收发器；
5、所述无线信号收发器用于与地面端进行无线通信，接收地面端的控制信号，并
6、所述intel-265相机和intel-265相机均用于获取区域图像数据；
7、所述机载电脑用于采集区域图像数据，并进行三维重建和即时定位与地图构建。
8、本专利技术进一步设置为：所述机架包括上底板，下底板以及固连在上底板和下底板之间的四个机臂。
9、本专利技术进一步设置为：所述机载电脑、起落架、intel-d435i深度相机和intel-265相机均固连在下底板的底部，并且intel-d435i深度相机设置在intel-265相机的上方。
10、本专利技术进一步设置为：所述飞行控制器和gps定位器均固连在上底板的顶部；
11、所述航模电池固连在上底板和下底板之间。
12、本专利技术进一步设置为：所述电机驱动组件包括无刷电机和桨叶，所述无刷电机的输出端与桨叶转轴的一端固连；
13、所述无刷电机固连在机臂的顶部，并且四个所述电子调速器分别固连在一个机臂的顶部，用于控制无刷电机的转动速度。
14、本专利技术进一步设置为：所述机载电脑包括mcu模块、图像采集模块、三维重建模块、路径规划模块和病害识别模块，所述mcu模块分别与图像采集模块、三维重建模块、路径规划模块和病害识别模块对接。
15、本专利技术进一步设置为：所述图像采集模块用于采集区域图像数据，结合intel-d435i深度相机和intel-265相机的内部参数和外部参数，进行机架和区域图像的三维坐标定位。
16、本专利技术进一步设置为：所述三维重建模块用于通过建图框架openrealm和openvslam算法构建环境的三维地图，并根据区域图像数据进行三维重建。
17、本专利技术进一步设置为：所述路径规划模块用于在设置目标点后，向mavros发送导航目标，并结合penvslam算法输出，向飞行控制器传输实时的飞行控制指令。
18、本专利技术进一步设置为：所述病害识别模块用于搭建神经网络模型，对intel-d435i深度相机获取的图像进行处理和分析，将正常植物和受病害影响的植物的图像进行数据增强处理后，数据增强包括但不限于缩放、随机旋转、高斯模糊、色彩调整、归一化，将图像分为训练集和验证集，将训练集输入到图像识别卷积网络中训练，得到分类的概率分布，与真实标签对比计算损失，通过反向传播优化权重和偏置缩小损失后，获取最优权重，根据最优权重进行神经网络模型优化，获取最终神经网络模型，对获取的区域图像数据进行病害识别。
19、(三)有益效果
20、本专利技术提供了一种基于三维重建与视觉slam的自主测绘无人机。具备以下有益效果：
21、(1)本专利技术通过无人机端的自主飞行和测绘，大大提高了测绘的效率，且在机载电脑的设置下，能够自动规划飞行路径、获取区域图像，并利用openvslam算法的设置，以视觉slam实现实时定位和构建三维地图，并达到地图更新的效果，在设置目标点后，无需人工干预，即可进行自主测绘，使用方便的同时，节省了大量的时间和人力成本，为复杂环境下的作物环境获取提供便利，为精细农业的发展提供有效帮助。
22、(2)本专利技术通过intel-d435i深度相机和intel-265相机的配合，能够以高帧率获取区域图像数据，捕捉更多的细节和纹理信息，为高质量三维地图的生成提供保障，有效提升了测绘的质量和精度。
23、(3)本专利技术通过病害识别模块的设置，对深度相机获取的图像进行处理，通过神经网络模型的设置，实现病害识别的智能识别，达到实时、全面地监测植物的健康状况的目的，为及早采取措施进行病害治疗和防治提供有效参考，为提高农作物的生长质量和产量提供保障。
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1.一种基于三维重建与视觉slam的自主测绘无人机，包括地面端和无人机端，所述地面端和无人机端之间通过无线通讯，其特征在于：所述无人机端包括机架(2)，所述机架(2)上设置有机载电脑(1)、飞行控制器(3)、航模电池(4)、Intel-D435i深度相机(6)、Intel-265相机(7)、GPS定位器(10)、起落架(8)、四个电机驱动组件(9)和四个电子调速器(11)，所述飞行控制器(3)的顶部固连有无线信号收发器(5)；
2.根据权利要求1所述的一种基于三维重建与视觉slam的自主测绘无人机，其特征在于：所述机架(2)包括上底板，下底板以及固连在上底板和下底板之间的四个机臂。
3.根据权利要求2所述的一种基于三维重建与视觉slam的自主测绘无人机，其特征在于：所述机载电脑(1)、起落架(8)、Intel-D435i深度相机(6)和Intel-265相机(7)均固连在下底板的底部，并且Intel-D435i深度相机(6)设置在Intel-265相机(7)的上方。
4.根据权利要求3所述的一种基于三维重建与视觉slam的自主测绘无人机，其特征
5.根据权利要求3所述的一种基于三维重建与视觉slam的自主测绘无人机，其特征在于：所述电机驱动组件(9)包括无刷电机和桨叶，所述无刷电机的输出端与桨叶转轴的一端固连；
6.根据权利要求1所述的一种基于三维重建与视觉slam的自主测绘无人机，其特征在于：所述机载电脑(1)包括MCU模块(12)、图像采集模块(13)、三维重建模块(14)、路径规划模块(15)和病害识别模块(16)，所述MCU模块(12)分别与图像采集模块(13)、三维重建模块(14)、路径规划模块(15)和病害识别模块(16)对接。
7.根据权利要求6所述的一种基于三维重建与视觉slam的自主测绘无人机，其特征在于：所述图像采集模块(13)用于采集区域图像数据，结合Intel-D435i深度相机(6)和Intel-265相机(7)的内部参数和外部参数，进行机架(2)和区域图像的三维坐标定位。
8.根据权利要求7所述的一种基于三维重建与视觉slam的自主测绘无人机，其特征在于：所述三维重建模块(14)用于通过建图框架OpenREALM和OpenVslam算法构建环境的三维地图，并根据区域图像数据进行三维重建。
9.根据权利要求8所述的一种基于三维重建与视觉slam的自主测绘无人机，其特征在于：所述路径规划模块(15)用于在设置目标点后，向Mavros发送导航目标，并结合OpenVslam算法输出，向飞行控制器(3)传输实时的飞行控制指令。
10.根据权利要求9所述的一种基于三维重建与视觉slam的自主测绘无人机，其特征在于：所述病害识别模块(16)用于搭建神经网络模型，对Intel-D435i深度相机(6)获取的图像进行处理和分析，将正常植物和受病害影响的植物的图像进行数据增强处理后，将图像分为训练集和验证集，将训练集输入到神经网络模型中训练，得到分类的概率分布，与真实标签对比计算损失，通过反向传播优化权重和偏置缩小损失后，获取最优权重，根据最优权重进行神经网络模型优化，获取最终神经网络模型，对获取的区域图像数据进行病害识别。
...【技术特征摘要】
1.一种基于三维重建与视觉slam的自主测绘无人机，包括地面端和无人机端，所述地面端和无人机端之间通过无线通讯，其特征在于：所述无人机端包括机架(2)，所述机架(2)上设置有机载电脑(1)、飞行控制器(3)、航模电池(4)、intel-d435i深度相机(6)、intel-265相机(7)、gps定位器(10)、起落架(8)、四个电机驱动组件(9)和四个电子调速器(11)，所述飞行控制器(3)的顶部固连有无线信号收发器(5)；
2.根据权利要求1所述的一种基于三维重建与视觉slam的自主测绘无人机，其特征在于：所述机架(2)包括上底板，下底板以及固连在上底板和下底板之间的四个机臂。
3.根据权利要求2所述的一种基于三维重建与视觉slam的自主测绘无人机，其特征在于：所述机载电脑(1)、起落架(8)、intel-d435i深度相机(6)和intel-265相机(7)均固连在下底板的底部，并且intel-d435i深度相机(6)设置在intel-265相机(7)的上方。
4.根据权利要求3所述的一种基于三维重建与视觉slam的自主测绘无人机，其特征在于：所述飞行控制器和gps定位器(10)均固连在上底板的顶部；
5.根据权利要求3所述的一种基于三维重建与视觉slam的自主测绘无人机，其特征在于：所述电机驱动组件(9)包括无刷电机和桨叶，所述无刷电机的输出端与桨叶转轴的一端固连；
6.根据权利要求1所述的一种基于三维重建与视觉slam的自主测绘无人机，其特征在于：所述机载电脑(1)包括mcu模块(12)、图像采集模块(13)、三维重建模块(14)、路...
【专利技术属性】
技术研发人员：李翰峰，张钦科，郭建文，刘镇聪，
申请(专利权)人：东莞理工学院，
类型：发明
国别省市：
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