基于視覺的無人機著陸姿態(tài)檢測和跑道識別
本文關(guān)鍵詞:基于視覺的無人機著陸姿態(tài)檢測和跑道識別,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】: 本文的研究工作源于“973”—“無人作戰(zhàn)飛機系統(tǒng)”項目,主要研究了在無人機著陸過程中,利用機載照相設(shè)備獲取無人機著陸姿態(tài)、識別跑道的技術(shù)。 文中以某型無人機飛行試驗過程中拍攝的著陸場景圖像為研究材料,選擇地平線和跑道作為圖像處理中特征提取的目標,,并據(jù)此提出了地平線檢測算法和跑道分割算法,實驗結(jié)果表明這兩個算法可以有效的檢測出圖像中的地平線和跑道區(qū)域。在獲得圖像中這兩個特征后,本文對地平線和跑道的邊界直線與無人機姿態(tài)角之間的關(guān)系做了詳細深入的分析,研究確定了從地平線直線參數(shù)中求解無人機滾轉(zhuǎn)角和俯仰角的方法,以及從跑道邊界直線參數(shù)中求解無人機偏航角的方法。 無人機的姿態(tài)角是它穩(wěn)定飛行和安全著陸必備的導航參數(shù),本文研究的通過視覺方法獲取無人機姿態(tài)角和識別跑道的方法對無人機實現(xiàn)全自主著陸具有重要意義。
【關(guān)鍵詞】:無人機 視覺導航 圖像處理 姿態(tài)檢測 跑道識別
【學位授予單位】:南京航空航天大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2004
【分類號】:V249.12
【目錄】:
- 第一章 緒論8-14
- 1.1 問題的提出8-10
- 1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究工作10-12
- 1.3 本文的研究工作12-14
- 第二章 地平線檢測算法14-27
- 2.1 引言14-15
- 2.2 預備知識15-17
- 2.2.1 圖像灰度15
- 2.2.2 圖像紋理15-17
- 2.3 算法原理17-22
- 2.3.1 圖像分析和算法功能17-18
- 2.3.2 圖像中直線的表示方法18-19
- 2.3.3 地平線的灰度特征19-20
- 2.3.4 地平線的紋理特征20-21
- 2.3.5 基于特征值的地平線檢測21-22
- 2.4 算法實現(xiàn)22-25
- 2.5 實驗結(jié)果25-26
- 2.6 總結(jié)26-27
- 第三章 跑道分割算法27-44
- 3.1 引言27
- 3.2 預備知識27-32
- 3.2.1 區(qū)域提取27-29
- 3.2.2 邊界描述29-32
- 3.3 算法原理32-38
- 3.3.1 圖像分析和算法功能32
- 3.3.2 跑道的初步提取32-34
- 3.3.3 跑道邊界的提取34-37
- 3.3.4 跑道的完整分割37-38
- 3.4 算法實現(xiàn)38-42
- 3.5 實驗結(jié)果42-43
- 3.6 總結(jié)43-44
- 第四章 姿態(tài)角估計44-58
- 4.1 引言44
- 4.2 預備知識44-50
- 4.2.1 地面坐標系與機體坐標系44-45
- 4.2.2 攝像機成像模型45-46
- 4.2.3 攝影測量常用坐標系46-47
- 4.2.4 坐標系變換關(guān)系47-50
- 4.3 滾轉(zhuǎn)角的估計50-51
- 4.4 俯仰角的估計51-55
- 4.5 偏航角的估計55-57
- 4.6 總結(jié)57-58
- 總結(jié)與展望58-60
- 致謝60-61
- 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文61-62
- 參考文獻62-63
【引證文獻】
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中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條
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本文關(guān)鍵詞:基于視覺的無人機著陸姿態(tài)檢測和跑道識別,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
本文編號:345749
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