本文關(guān)鍵詞：無人機(jī)視覺輔助著艦導(dǎo)航

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【摘要】：隨著科技的發(fā)展,無人機(jī)在軍用和民用等方面發(fā)揮著越來越不可替代的作用。在軍事方面發(fā)揮的作用主要是偵察、作戰(zhàn)以及收集信息;在民用方面的應(yīng)用主要是完成涉及危險(xiǎn)環(huán)境的搜查和救援工作。無人機(jī)安全著陸是完成無人機(jī)飛行任務(wù)的關(guān)鍵,運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的導(dǎo)航方法是目前最先進(jìn)的導(dǎo)航方法之一。相比于先前的導(dǎo)航方式,基于視覺的導(dǎo)航方式不僅可以節(jié)省大量的人力物力,還擁有成本低、精度高、高度抗干擾等長(zhǎng)處;已是很多學(xué)者和機(jī)構(gòu)研討的熱點(diǎn)。本文研究的無人機(jī)視覺輔助導(dǎo)航著艦技術(shù),為了提高位姿解算的精度,提出了數(shù)據(jù)融合算法,并通過仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。首先,對(duì)無人機(jī)在著艦過程中基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)位姿估計(jì)算法的步驟進(jìn)行了介紹。首先離線標(biāo)定機(jī)載攝像機(jī),獲得攝像的內(nèi)參矩陣,為精確進(jìn)行無人機(jī)位姿數(shù)據(jù)的解算做準(zhǔn)備;之后綜合考慮地標(biāo)形狀和尺寸、地標(biāo)角點(diǎn)幾何分布和角點(diǎn)數(shù)量對(duì)位姿估計(jì)精度的影響,精心設(shè)計(jì)了“T”型著陸地標(biāo)形狀和尺寸參數(shù),將地標(biāo)輪廓提取和角點(diǎn)檢測(cè)算法相結(jié)合,得到幾何分布好、數(shù)量適中的8個(gè)角點(diǎn)用于位姿解算,保證了算法的精度;最后利用三維空間到二維像平面投影關(guān)系對(duì)飛行位姿參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)解算。其次,考慮到位姿計(jì)算實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性,把上述算法做了優(yōu)化。無人機(jī)著陸過程中的位姿估計(jì)算法包括圖像預(yù)處理、目標(biāo)跟蹤以及位姿解算三個(gè)部分,為了保證算法的實(shí)時(shí)性,對(duì)Lucas-Kanade(LK)光流法穩(wěn)定跟蹤地標(biāo)的處理過程做了重要改進(jìn),直接將提取的這8個(gè)角點(diǎn)作為L(zhǎng)K光流法檢測(cè)和跟蹤的輸入,避免常規(guī)LK光流算法對(duì)整幅圖像進(jìn)行角點(diǎn)遍歷檢測(cè),大大減小了一般LK光流法角點(diǎn)檢測(cè)、匹配與角點(diǎn)跟蹤的數(shù)量,大大改善了算法實(shí)時(shí)性。并且加入了卡爾曼濾波算法,改善了位姿估計(jì)的精度。最后,設(shè)計(jì)了飛行視景仿真實(shí)驗(yàn),并詳細(xì)介紹了實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)過程、實(shí)驗(yàn)框架、程序的流程以及仿真實(shí)驗(yàn)的飛行畫面;并給出了仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果;最后分析了算法的實(shí)時(shí)性。仿真實(shí)驗(yàn)中將視覺導(dǎo)航算法和視景仿真實(shí)驗(yàn)融為一體,形象直觀的展示了無人機(jī)著陸過程中的估計(jì)位姿參數(shù)和實(shí)際位姿參數(shù),多角度、多通道的再現(xiàn)了著陸全過程,并驗(yàn)證了算法的真實(shí)性、準(zhǔn)確性和可行性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法具有較高估計(jì)精度,算法平均周期為55.5191ms(約18.0幀/秒),在無人機(jī)速度較低的著艦過程中基本滿足實(shí)時(shí)性要求。
【關(guān)鍵詞】：無人機(jī) 視覺輔助導(dǎo)航 自主著艦 位姿解算 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：V279
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 符號(hào)對(duì)照表11-12
• 縮略語對(duì)照表12-15
• 第一章 緒論15-25
• 1.1 課題的研究背景和意義15-17
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-23
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀17-20
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀20-23
• 1.3 論文組織結(jié)構(gòu)23-25
• 第二章 視覺導(dǎo)航中的圖像處理技術(shù)25-41
• 2.1 圖像預(yù)處理25-31
• 2.1.1 圖像去噪25-29
• 2.1.2 圖像灰度化29
• 2.1.3 圖像二值化29-30
• 2.1.4 形態(tài)學(xué)運(yùn)算30-31
• 2.2 角點(diǎn)檢測(cè)31-33
• 2.3 Lucas Kanade光流法跟蹤角點(diǎn)33-36
• 2.3.1 光流法33-34
• 2.3.2 角點(diǎn)跟蹤34-36
• 2.4 地標(biāo)設(shè)計(jì)與檢測(cè)36-40
• 2.4.1 地標(biāo)設(shè)計(jì)36-37
• 2.4.2 地標(biāo)檢測(cè)37-40
• 2.5 本章小結(jié)40-41
• 第三章 攝像機(jī)標(biāo)定41-47
• 3.1 攝像機(jī)模型41
• 3.2 標(biāo)定原理41-44
• 3.3 標(biāo)定結(jié)果44-45
• 3.4 本章小結(jié)45-47
• 第四章 視覺導(dǎo)航位姿估計(jì)研究47-61
• 4.1 無人機(jī)位姿估計(jì)原理47-54
• 4.1.1 視覺導(dǎo)航常用坐標(biāo)系47-49
• 4.1.2 坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系49-52
• 4.1.3 位姿參數(shù)定義52-53
• 4.1.4 姿態(tài)角計(jì)算53-54
• 4.2 基于投影矩陣計(jì)算位姿數(shù)據(jù)54-56
• 4.3 數(shù)據(jù)融合56-59
• 4.3.1 卡爾曼濾波算法原理簡(jiǎn)介57-58
• 4.3.2 算法方程介紹58-59
• 4.4 本章小結(jié)59-61
• 第五章 飛行視景仿真實(shí)驗(yàn)61-75
• 5.1 視景仿真軟件的介紹61-62
• 5.2 仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)62-64
• 5.2.1 窗口與通道的設(shè)置62-63
• 5.2.2 觀察點(diǎn)的設(shè)置63-64
• 5.3 仿真實(shí)驗(yàn)64-69
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)框架設(shè)計(jì)65-66
• 5.3.2 程序流程設(shè)計(jì)66-67
• 5.3.3 位姿估計(jì)部分算法設(shè)計(jì)67-69
• 5.4 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果69-73
• 5.4.1 運(yùn)行畫面69-71
• 5.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果71-73
• 5.5 算法實(shí)時(shí)性分析73-74
• 5.6 本章總結(jié)74-75
• 第六章 結(jié)論和展望75-77
• 6.1 研究結(jié)論75
• 6.2 研究展望75-77
• 參考文獻(xiàn)77-81
• 致謝81-83
• 作者簡(jiǎn)介83-84

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前9條

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本文編號(hào)：809152