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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】:

圖1.1正方形人工標(biāo)志圖案澳大利亞悉尼大學(xué)ACTsai等人[5]

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圖1.1正方形人工標(biāo)志圖案Tsai等人[5]設(shè)計了一種T形地目標(biāo),然后使用霍夫變換提取解算最優(yōu)估計。這種方法姿態(tài)導(dǎo)航數(shù)據(jù)相融合的方法,并


圖1.2T型地標(biāo)和T型翼立式垂直起落無人機(jī)SHaowuYang等人[6]

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圖1.2T型地標(biāo)和T型翼立式垂直起落無人機(jī)wuYang等人[6]設(shè)計了一種如圖1.3所示的人工標(biāo)志,是有H和圓雜的自然環(huán)境中,成功的分割出了人工標(biāo)志物圖像,并使用投影個自由度位姿,使用IMU估計的重力矢量,該估計方法解算出1.5°左右。


圖1.4平行線合作目標(biāo)張廣軍等人設(shè)計了一種新型雙圓著陸平面靶標(biāo)圖像

圖1.4平行線合作目標(biāo)張廣軍等人設(shè)計了一種新型雙圓著陸平面靶標(biāo)圖像

圖1.4平行線合作目標(biāo)種新型雙圓著陸平面靶標(biāo)圖像[8],利變性的特征點(diǎn),通過特征點(diǎn)的信息解圖案的清晰度和分辨率要求很高。苗等人[9]提出了一種基于單幅圖片的


圖1.5T型合作目標(biāo)[12]

圖1.5T型合作目標(biāo)[12]

圖1.5T型合作目標(biāo)張宇等人[12]設(shè)計了一種基于視覺分級的地標(biāo)定,該方法解決了地標(biāo)尺度隨無人機(jī)位置高度變相間的正方形環(huán),如圖1.6所示,運(yùn)用的位姿



本文編號:4032282

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