基于视觉的无人机着陆姿态检测和跑道识别

发布时间：2017-05-04 20:10

  本文关键词：基于视觉的无人机着陆姿态检测和跑道识别，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 本文的研究工作源于“973”—“无人作战飞机系统”项目，主要研究了在无人机着陆过程中，利用机载照相设备获取无人机着陆姿态、识别跑道的技术。 文中以某型无人机飞行试验过程中拍摄的着陆场景图像为研究材料，选择地平线和跑道作为图像处理中特征提取的目标，并据此提出了地平线检测算法和跑道分割算法，实验结果表明这两个算法可以有效的检测出图像中的地平线和跑道区域。在获得图像中这两个特征后，本文对地平线和跑道的边界直线与无人机姿态角之间的关系做了详细深入的分析，，研究确定了从地平线直线参数中求解无人机滚转角和俯仰角的方法，以及从跑道边界直线参数中求解无人机偏航角的方法。 无人机的姿态角是它稳定飞行和安全着陆必备的导航参数，本文研究的通过视觉方法获取无人机姿态角和识别跑道的方法对无人机实现全自主着陆具有重要意义。
【关键词】：无人机 视觉导航 图像处理 姿态检测 跑道识别
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2004
【分类号】：V249.12
【目录】：

• 第一章 绪论8-14
• 1.1 问题的提出8-10
• 1.2 国内外相关研究工作10-12
• 1.3 本文的研究工作12-14
• 第二章 地平线检测算法14-27
• 2.1 引言14-15
• 2.2 预备知识15-17
• 2.2.1 图像灰度15
• 2.2.2 图像纹理15-17
• 2.3 算法原理17-22
• 2.3.1 图像分析和算法功能17-18
• 2.3.2 图像中直线的表示方法18-19
• 2.3.3 地平线的灰度特征19-20
• 2.3.4 地平线的纹理特征20-21
• 2.3.5 基于特征值的地平线检测21-22
• 2.4 算法实现22-25
• 2.5 实验结果25-26
• 2.6 总结26-27
• 第三章 跑道分割算法27-44
• 3.1 引言27
• 3.2 预备知识27-32
• 3.2.1 区域提取27-29
• 3.2.2 边界描述29-32
• 3.3 算法原理32-38
• 3.3.1 图像分析和算法功能32
• 3.3.2 跑道的初步提取32-34
• 3.3.3 跑道边界的提取34-37
• 3.3.4 跑道的完整分割37-38
• 3.4 算法实现38-42
• 3.5 实验结果42-43
• 3.6 总结43-44
• 第四章 姿态角估计44-58
• 4.1 引言44
• 4.2 预备知识44-50
• 4.2.1 地面坐标系与机体坐标系44-45
• 4.2.2 摄像机成像模型45-46
• 4.2.3 摄影测量常用坐标系46-47
• 4.2.4 坐标系变换关系47-50
• 4.3 滚转角的估计50-51
• 4.4 俯仰角的估计51-55
• 4.5 偏航角的估计55-57
• 4.6 总结57-58
• 总结与展望58-60
• 致谢60-61
• 攻读硕士学位期间发表的论文61-62
• 参考文献62-63

【引证文献】

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3 侯强;陈茂银;周东华;;着陆过程中机载相机姿态估计的球面投影方法[J];东南大学学报(自然科学版);2012年S1期

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  本文关键词：基于视觉的无人机着陆姿态检测和跑道识别，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：345748