基于單目視覺無人機(jī)降落位姿檢測估計算法的研究
發(fā)布時間:2025-02-09 13:10
近年來,無人機(jī)技術(shù)發(fā)展迅速,特別是在城市服務(wù)應(yīng)用領(lǐng)域獲得了廣泛應(yīng)用。無人機(jī)的自身位姿信息獲取以及自主降落是城市服務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用的前提。隨著現(xiàn)代圖像處理技術(shù)和光學(xué)攝像技術(shù)的快速發(fā)展,計算機(jī)視覺導(dǎo)航降落技術(shù)已經(jīng)成為一個十分熱門研究領(lǐng)域,特別是在GPS信號容易受到干擾的城市環(huán)境下,視覺導(dǎo)航降落技術(shù)顯得尤為重要。為此,本文以無人機(jī)在城市的自主降落為背景,研究了一種基于單目視覺無人機(jī)降落姿態(tài)檢測估計算法。該算法結(jié)合降落運(yùn)動模型,利用相機(jī)采集的信息作為量測信息,對無人機(jī)的位姿狀態(tài)設(shè)計了基于修正卡爾曼濾波的運(yùn)動估計方案。本文完成的主要研究工作如下:(1)針對相機(jī)存在的畸變問題,研究了相機(jī)標(biāo)定技術(shù),將非線性問題轉(zhuǎn)化為線性問題。(2)為了提高無人機(jī)位姿估計的快速性,滿足實(shí)時性要求,研究了一種快速模板匹配分割算法,分割出帶有特征信息的合作目標(biāo)。(3)針對如何更準(zhǔn)確的提取特征點(diǎn)信息的問題,研究了一種在HSV顏色空間二值化的處理方法,處理過后的圖像使用Canny邊緣檢測算法獲得圖像邊緣信息,然后進(jìn)行輪廓提取和角點(diǎn)檢測,角點(diǎn)檢測使用了Harris角點(diǎn)檢測方法。(4)首先設(shè)計了一種類似K-means聚類算法,實(shí)現(xiàn)了快速...
【文章頁數(shù)】:68 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
本文編號:4032282
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【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
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