無人機視覺著陸關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、基于視覺的導航系統(tǒng)是無人機先進的導航方式之一。與傳統(tǒng)導航系統(tǒng)比較，視覺導航具有成本低、抗干擾能力強等優(yōu)點。隨著無人機在軍事和民用方面的不斷應用與發(fā)展，尤其是在戰(zhàn)爭中有著舉足輕重的作用，近年來，國內(nèi)外很多學校以及研究機構(gòu)和組織都不間斷的進行著無人機視覺導航的研究。
　　感知周圍環(huán)境和準確估計自身位姿狀態(tài)是實現(xiàn)無人機視覺導航的基本要求。其中，著陸地標的準確識別是就是無人機感知周圍環(huán)境狀態(tài)的方式之一。本文針對無人機自主著陸過程中涉及到的

2、基于視覺的著陸地標識別和位姿估計進行研究，主要工作如下所示：
　　1.介紹了課題研究的背景和內(nèi)容，總結(jié)了國內(nèi)外相關(guān)研究的現(xiàn)狀，設計了一種新的地標，該地標是由6個圓心已標識出來的紅色圓組成。除了滿足地標與周圍環(huán)境能夠區(qū)分開來以及包含足夠特征點以保證能夠進行位姿估計的要求，還能夠通過兩圓公切線的方法來解決當著陸地標部分缺失時能夠位姿估計的問題。
　　2.研究了基于仿射不變矩和SVM分類器的著陸地標識別方法?？紤]到傳統(tǒng)模式匹配識別

3、方法耗時長的問題，本文選擇基于機器學習的模式識別方法。無人機在飛行過程中由于風力或者裝載設備的關(guān)系，會導致拍攝的圖像發(fā)生扭曲現(xiàn)象，即仿射變換，因此采用仿射不變矩作為地標識別的特征。另外，由于無人機實際飛行狀態(tài)以及飛行環(huán)境的不可預知性，很難獲取足夠多的著陸地標真實圖像作為訓練樣本?；谥С窒蛄繖C對小樣本分類具有很高的識別精度，并且分類時間短的特點，本文選擇采用支持向量機分類器對著陸地標進行識別，并合理選擇SVM分類器的核函數(shù)和懲罰參數(shù)。通

4、過與傳統(tǒng)的幾何不變矩和BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行比較，仿真實驗表明將仿射不變矩和支持向量機分類器結(jié)合來識別地標的方法提高了無人機著陸地標的識別精度并降低了識別測試時間，能夠?qū)崿F(xiàn)在無人機自主著陸過程中地標識別的智能性和可靠性。
　　3.研究了基于特定地標的無人機位姿估計方法。本文建立無人機機載攝像機運動和投影模型，并通過圖像坐標系、攝像機坐標系以及世界坐標系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系提出基于特定地標視覺圖像信息的無人機位姿估計方法。在該位姿狀態(tài)估計方法中