發(fā)布時間：2020-03-23 00:15

【摘要】：隨著科技的日益革新,無人機已廣泛地應用于軍事、民用等各個領域。無人機自主著陸是無人機飛行過程中的重要階段。由于經(jīng)典GPS/INS組合導航系統(tǒng)已經(jīng)無法滿足當前復雜的飛行環(huán)境要求,很難在各種情況下為無人機自主飛行提供精準的導航信息,故基于視覺的無人機著陸技術成為無人機控制領域的研究熱點之一,亦彌補了國內(nèi)無人機自主著陸于移動平臺技術的空缺。本文以四旋翼無人機為實驗平臺,以機載攝像機所拍攝的序列圖像為研究對象,綜合運用計算機視覺、數(shù)字圖像處理、透視投影等技術和方法,對無人機自主著陸階段中的著陸標志跟蹤、特征信息提取、無人機相對位姿參數(shù)的估計等問題展開了深入的研究,主要探討了其基于視覺的目標跟蹤與位姿解算問題。在目標跟蹤問題上,先設計了“H”形的著陸目標圖像,提取SIFT特征信息并匹配,采用RANSAC算法進一步完善匹配結果。結合Camshift跟蹤算法和粒子濾波跟蹤算法的優(yōu)點,提出了一種融合目標顏色特征、SIFT特征和紋理特征的粒子濾波跟蹤算法,詳細描述了其工作流程。首先依據(jù)SIFT匹配結果確定跟蹤窗口的初始位置和大小,然后以Camshift算法優(yōu)化粒子的傳播,自適應調(diào)節(jié)跟蹤窗口的大小與方向,最后估計跟蹤目標的狀態(tài)。同時還提出了三種特征信息的融合策略,以及針對粒子退化現(xiàn)象引入了粒子重采樣技術。實驗驗證了本文跟蹤算法在目標被遮擋和相似顏色干擾的情況下均有效可行。在位姿解算問題上,對機載攝像機采集到的被跟蹤區(qū)域的圖像經(jīng)過閾值分割、中值濾波、角點檢測等圖像處理流程后,得到“H”形著陸標志特征點在圖像上的映射點,再依據(jù)透視投影模型和坐標系相互之間的轉(zhuǎn)換關系建立無人機位姿估計模型,最后采用奇異值分解法解算位姿信息的最優(yōu)解。實驗中,將無人機自身的位姿信息和實驗所得位姿信息進行比對,其誤差在允許范圍內(nèi),驗證了本文算法的正確性。
【圖文】：

en M.Rock等人差 GPS，依據(jù)立體三角測量法估計位姿參數(shù)實現(xiàn)直升機對目蹤及著陸 Tsai、ibbens 等人通過 HU 不變矩和霍夫變換提取圖像中的點線特征以更新卡爾曼方程，，融合 IMU 數(shù)據(jù)獲取最佳狀態(tài)估計能在缺少 GPS 信況下實現(xiàn)自主adimir T等人通過 Hough 變換檢測跑道并跟蹤，利用滅影線理論實現(xiàn)位姿估計實現(xiàn)固定翼無人主著陸，改進直線方法，增強實ripalli S等人結合視覺和 GPS 構建導航系統(tǒng)可在室外環(huán)境下行和著陸

(d) (e) (f)圖 1-2 國內(nèi)無人機視覺導航部分地標Fig. 1-2 Landmarks of visual navigation for domestic UAVs從上述國內(nèi)外各研究成果來看，計算機視覺技術能夠增強無人機對局部小范圍環(huán)境的信息獲取能力，可以作為無人機導航和著陸的一種輔助技術，對提升無人機的自主性能有著重要意義。而且國內(nèi)多數(shù)學者選取的目標均是靜態(tài)的，很少涉及到動態(tài)的著陸點，而在實際生活中，我們經(jīng)常遇到運動著陸場的降落場景，如自主著艦，空中加油等。因此，研究面向移動著陸平臺的無人機視覺導航技術是有著現(xiàn)實意義和實用價值的。1.3 本文章節(jié)安排本文的具體章節(jié)安排如下：第一章緒論，首要簡述了課題研究的背景及意義，介紹了國內(nèi)外學者對目標
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：V279;V249

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本文編號：2595845