本文關(guān)鍵詞：基于視覺信息引導(dǎo)的艦載無人機(jī)精確著艦技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 艦載無人機(jī) 視覺導(dǎo)航 自動(dòng)著艦 Adaboost算法 總能量控制 L1控制

【摘要】：艦載無人機(jī)因其作戰(zhàn)靈活、自主性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),已成為現(xiàn)代海軍追求“非接觸”和“零傷亡”的理想武器。因此引導(dǎo)艦載無人機(jī)精確安全著艦一直是各國研究的重點(diǎn)。針對(duì)艦載無人機(jī)精確著艦的要求,本文對(duì)基于視覺信息引導(dǎo)的艦載無人機(jī)著艦技術(shù)進(jìn)行了研究。首先,根據(jù)艦載無人機(jī)著艦的特點(diǎn)和導(dǎo)航系統(tǒng)的要求,設(shè)計(jì)了一套視覺著艦導(dǎo)航系統(tǒng),并對(duì)該系統(tǒng)的原理、工作流程、跟蹤控制和位置解算進(jìn)行分析,設(shè)計(jì)了基于紅外視覺的導(dǎo)航系統(tǒng)位置標(biāo)定方法,并對(duì)標(biāo)定好的系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試。其次,為了進(jìn)一步精確獲取艦載無人機(jī)的位置,選擇了Adaboost算法對(duì)無人機(jī)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別,根據(jù)實(shí)際檢測(cè)的情況選取無人機(jī)矩形特征并采用積分圖簡(jiǎn)化特征值的計(jì)算,通過權(quán)值更新和非對(duì)稱學(xué)習(xí)對(duì)Adaboost算法進(jìn)行了改進(jìn),通過無人機(jī)正負(fù)樣本訓(xùn)練級(jí)聯(lián)分類器,實(shí)現(xiàn)了對(duì)無人機(jī)目標(biāo)精確檢測(cè)。再次,為了控制艦載無人機(jī)沿著期望的下滑航跡著艦,分別采用總能量控制和L1非線性控制方法對(duì)艦載機(jī)縱側(cè)向著艦引導(dǎo)控制律進(jìn)行設(shè)計(jì),并通過半物理仿真對(duì)設(shè)計(jì)的著艦引導(dǎo)控制律進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。最后,進(jìn)行了外場(chǎng)飛行試驗(yàn),對(duì)設(shè)計(jì)的視覺著艦導(dǎo)航系統(tǒng)及著艦引導(dǎo)控制律進(jìn)行了驗(yàn)證。試驗(yàn)結(jié)果表明,所設(shè)計(jì)的視覺導(dǎo)航系統(tǒng)具有較高的位置解算精度,基于總能量控制和L1非線性控制的著艦引導(dǎo)控制律可實(shí)現(xiàn)艦載無人機(jī)的精確航跡跟蹤飛行和移動(dòng)平臺(tái)定點(diǎn)降落,跟蹤誤差在允許范圍內(nèi)。研究成果對(duì)艦載無人機(jī)視覺引導(dǎo)著艦技術(shù)的工程化實(shí)現(xiàn)具有重要的參考價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：艦載無人機(jī) 視覺導(dǎo)航 自動(dòng)著艦 Adaboost算法 總能量控制 L1控制
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：E926.392
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABCTRACT5-12
• 注釋表12-13
• 縮略詞13-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 研究背景及意義14-16
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-18
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀16-17
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3 章節(jié)安排18-20
• 第二章 視覺著艦導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)20-34
• 2.1 艦載無人機(jī)導(dǎo)航系統(tǒng)的要求20
• 2.2 基于視覺的著艦導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)20-26
• 2.2.1 視覺導(dǎo)航系統(tǒng)原理分析20-22
• 2.2.2 視覺導(dǎo)航系統(tǒng)工作流程22
• 2.2.3 基于圖像的云臺(tái)跟蹤控制22-24
• 2.2.4 視覺導(dǎo)航系統(tǒng)的位置解算24-26
• 2.3 視覺導(dǎo)航系統(tǒng)硬件組成與選型26-30
• 2.4 基于紅外視覺的位置標(biāo)定30-33
• 2.4.1 紅外視覺位置標(biāo)定設(shè)計(jì)30-31
• 2.4.2 偏航俯仰位置標(biāo)定31-32
• 2.4.3 位置解算測(cè)試結(jié)果分析32-33
• 2.5 本章小結(jié)33-34
• 第三章 基于Adaboost算法的無人機(jī)目標(biāo)識(shí)別34-48
• 3.1 Adaboost算法流程34-35
• 3.2 無人機(jī)矩形特征的選取和特征值計(jì)算35-38
• 3.2.1 Haar-like矩形特征36-37
• 3.2.2 利用積分圖計(jì)算矩形特征37-38
• 3.3 Adaboost算法的改進(jìn)和級(jí)聯(lián)分類器38-40
• 3.3.1 Adaboost算法的改進(jìn)38-40
• 3.3.2 級(jí)聯(lián)分類器40
• 3.4 訓(xùn)練樣本的選取40-42
• 3.4.1 無人機(jī)樣本的選取40-41
• 3.4.2 非無人機(jī)樣本的選取41-42
• 3.5 檢測(cè)過程和實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析42-47
• 3.5.1 級(jí)聯(lián)分類器的檢測(cè)過程43
• 3.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析43-47
• 3.6 本章小結(jié)47-48
• 第四章 艦載無人機(jī)著艦引導(dǎo)控制律設(shè)計(jì)48-71
• 4.1 著艦引導(dǎo)控制系統(tǒng)48-49
• 4.2 縱向TECS控制的基本原理49-51
• 4.2.1 有關(guān)質(zhì)點(diǎn)飛機(jī)運(yùn)動(dòng)的假設(shè)49
• 4.2.2 縱向總能量控制的原理49-51
• 4.3 縱向TECS控制律設(shè)計(jì)51-60
• 4.3.1 縱向內(nèi)回路控制律設(shè)計(jì)52-53
• 4.3.2 縱向外回路控制律設(shè)計(jì)53-56
• 4.3.3 縱向半物理仿真驗(yàn)證56-60
• 4.4 側(cè)向L1控制的基本原理60-65
• 4.4.1 L1算法簡(jiǎn)介61-62
• 4.4.2 L1算法的線性分析62-65
• 4.5 側(cè)向L1控制律設(shè)計(jì)65-70
• 4.5.1 側(cè)向內(nèi)回路控制律設(shè)計(jì)65-66
• 4.5.2 側(cè)向外回路控制律設(shè)計(jì)66-67
• 4.5.3 側(cè)向半物理仿真驗(yàn)證67-70
• 4.6 本章小結(jié)70-71
• 第五章 無人機(jī)著落引導(dǎo)與控制綜合試驗(yàn)分析71-88
• 5.1 影響視覺引導(dǎo)的誤差因素分析71-75
• 5.1.1 模型誤差分析71-73
• 5.1.2 物理因素影響分析73-74
• 5.1.3 圖像處理誤差影響分析74-75
• 5.2 試驗(yàn)平臺(tái)75-80
• 5.2.1 固定翼無人機(jī)75-77
• 5.2.2 飛控系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備77-79
• 5.2.3 試驗(yàn)場(chǎng)地79-80
• 5.3 飛行試驗(yàn)與結(jié)果分析80-87
• 5.3.1 試飛流程和參數(shù)調(diào)節(jié)80-82
• 5.3.2 試驗(yàn)結(jié)果分析82-87
• 5.4 本章小結(jié)87-88
• 第六章 總結(jié)與展望88-90
• 6.1 工作總結(jié)88
• 6.2 后續(xù)研究工作展望88-90
• 參考文獻(xiàn)90-95
• 致謝95-96
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文96

【參考文獻(xiàn)】

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