本文關(guān)鍵詞：基于視覺的無人機(jī)姿態(tài)估計(jì)方法研究

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【摘要】：無人機(jī)具有體積小、成本低、安全性高等優(yōu)點(diǎn),在軍用和民用領(lǐng)域都有很廣泛的應(yīng)用前景。傳統(tǒng)的慣性導(dǎo)航方式由于累積誤差以及GPS導(dǎo)航中GPS信號缺失等問題,影響了無人機(jī)的導(dǎo)航精度。通過圖像采集,得到其特征信息,從而解決導(dǎo)航問題,這是視覺導(dǎo)航的基本思路,它具有自主性和成本低等優(yōu)點(diǎn)。因而隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展,視覺導(dǎo)航作為輔助導(dǎo)航方式成為了研究熱點(diǎn)。本文主要的研究內(nèi)容是視覺導(dǎo)航中無人機(jī)姿態(tài)估計(jì)方法,所做的主要工作有:(1)深入研究了濾波、邊緣檢測、圖像分割等圖像處理的基本算法,導(dǎo)航系統(tǒng)中的坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換,計(jì)算機(jī)視覺中攝像機(jī)坐標(biāo)系、圖像坐標(biāo)系、世界坐標(biāo)系等相對關(guān)系,為后續(xù)地平線檢測算法和姿態(tài)估計(jì)方法提供理論基礎(chǔ)。(2)提出一種有效的地平線檢測算法,用基于最大類間方差的閾值分割方法將圖像分割開來,進(jìn)而進(jìn)行邊緣檢測,并通過Radon變換和Hough變換分別對檢測到的地平線進(jìn)行了提取,得到了直線方程。與基于邊緣檢測的方法相比,出現(xiàn)誤判地平線的現(xiàn)象較少,證明了所提算法的有效性。(3)提出一種基于地平線直線方程的無人機(jī)姿態(tài)估計(jì)方法。根據(jù)攝像機(jī)的投影映射關(guān)系,建立了地平線與無人機(jī)姿態(tài)角之間的關(guān)系。從而根據(jù)直線方程的斜率和截距,就可以進(jìn)行姿態(tài)角的計(jì)算。(4)在對攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定后設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)對所提出的方法進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明所提出的方法是可行且正確的。
【關(guān)鍵詞】：無人機(jī) 視覺導(dǎo)航 地平線檢測 閾值分割 姿態(tài)估計(jì)
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;V279
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-20
• 1.1 研究背景和意義10-14
• 1.1.1 無人機(jī)簡介10-11
• 1.1.2 計(jì)算機(jī)視覺簡介11-12
• 1.1.3 無人機(jī)導(dǎo)航方式12-13
• 1.1.4 視覺導(dǎo)航的意義13-14
• 1.2 研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢14-17
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀15
• 1.2.3 研究和發(fā)展趨勢15-16
• 1.2.4 研究難點(diǎn)16-17
• 1.3 研究內(nèi)容及論文結(jié)構(gòu)安排17-20
• 第2章 圖像處理基礎(chǔ)知識20-39
• 2.1 基本的圖像處理操作20-25
• 2.1.1 灰度化方法20-21
• 2.1.2 直方圖21-22
• 2.1.3 濾波方法22-25
• 2.2 邊緣檢測算子25-31
• 2.3 圖像分割方法31-34
• 2.3.1 最佳閾值分割31-32
• 2.3.2 最大類間方差閾值分割32-34
• 2.4 Hough變換34-36
• 2.5 Radon變換36-38
• 2.6 本章小結(jié)38-39
• 第3章 計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)39-50
• 3.1 無人機(jī)導(dǎo)航39-40
• 3.1.1 各種導(dǎo)航相關(guān)坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換39-40
• 3.2 無人機(jī)姿態(tài)角40-41
• 3.3 攝像機(jī)坐標(biāo)系41-45
• 3.3.1 歐氏變換41-43
• 3.3.2 計(jì)算機(jī)視覺中的坐標(biāo)系43-45
• 3.3.3 針孔攝像機(jī)模型45
• 3.4 攝像機(jī)標(biāo)定方法45-48
• 3.5 本章小結(jié)48-50
• 第4章 姿態(tài)估計(jì)方法50-56
• 4.1 人工目標(biāo)識別50-53
• 4.1.1 地標(biāo)識別特點(diǎn)50-51
• 4.1.2 常用地標(biāo)識別方法51-53
• 4.2 常用姿態(tài)估計(jì)方法53-54
• 4.3 基于地平線的姿態(tài)估計(jì)54-55
• 4.4 本章小結(jié)55-56
• 第5章 基于地平線檢測估計(jì)姿態(tài)角56-72
• 5.1 地平線檢測56-63
• 5.1.1 圖像去霧56-58
• 5.1.2 地平線檢測算法58-59
• 5.1.3 基于最大類間方差的地平線檢測算法59-63
• 5.2 姿態(tài)估計(jì)63-68
• 5.2.1 傳統(tǒng)姿態(tài)估計(jì)方法63-64
• 5.2.2 新的姿態(tài)計(jì)算方法64-68
• 5.3 特殊情況68
• 5.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證68-71
• 5.4.1 實(shí)驗(yàn)裝置68-69
• 5.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)69
• 5.4.3 姿態(tài)估計(jì)69-71
• 5.5 本章小結(jié)71-72
• 結(jié)論72-74
• 參考文獻(xiàn)74-78
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單78-80
• 致謝80

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7 郭作敏;飛行器實(shí)時(shí)姿態(tài)估計(jì)系統(tǒng)[J];光機(jī)電信息;1997年12期

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本文編號：606088