实际飞行效果视频

开源代码 https://github.com/SIA-UAVGP 

旋翼竞技赛以“精准农业”为切入点，模拟果树发生病虫害，要求无人机甄别受害类型，并进行针对性施药。比赛旨在考察多旋翼无人飞行器的自主起降、农作物灾害识别、自动精确作业、补药续喷和避障能力。比赛赛场放置一块LED显示屏和十块印有阿拉伯数字0-9的喷绘板。无人机需要在显示屏处识别出任务数字，然后飞行到相应数字的喷绘板，进行精确喷涂作业。

        图像处理过程：

(1)图像畸变矫正

由于相机镜头工艺限制，采集的图像会存在径向和切向畸变，所以图像处理首先要先进行标定，相机经过矫正以后，可以得到相机内参矩阵，内参矩阵内的参数包括主点、焦距及径向与切向畸变系数，根据内参矩阵对图像进行畸变矫正。

(2)图像滤波与边缘提取

在进行图像目标识别时，相机所采集的图像，在成像、数字化以及传输过程中，难免会受到各种各样噪声的干扰；而边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。通过边缘提取算法就可以得到清晰的边缘二值图像。

(3)目标板识别

对步骤2得到的边缘二值图像应用四边形检测算法，然后通过再过滤算法得到正确有效的矩形目标识别结果。在矩形目标识别后，对矩形内的数字进行识别。

(4)目标三维位置估计

相机能获取平面的2D图像，根据小孔成像原理可将定常大小的目标的从2D图像位置转化为3D坐标位置（由目标成像像素与实际尺寸大小的几何转化关系可得出目标物体的深度信息，从而得到目标的三维位置信息）。

        针对所设计的操作机构具有两个自由度：一个是驱动整体机构上下摆动；另一个是推动滑动杆前后移动。