基于景象匹配的UAV视觉导航定位技术的研究
发布时间：2021-12-18 21:36
UAV在高空飞行时的自主导航定位能力对其自动化程度有着关键的影响。基于景象匹配的视觉导航定位技术相比于GPS导航而言,不依赖外部系统,相比惯性导航而言,没有累积误差。这种技术是一种自主性和精度均很高的导航定位技术,在导航定位领域的作用日渐重要,也是视觉领域的前沿方向。景象匹配算法通过定位实时图在基准图中的位置实现自身的地理定位。本文研究对比两种景象匹配算法,设计并重点研究了较优的基于SURF特征的一类基于特征点的景象匹配算法,并从速度、精度、自主判断能力以及快速再定位角度优化了该算法。首先,本文探究了基于景象匹配的UAV视觉导航定位技术的应用背景,阐述了研究意义,分析了景象匹配算法的发展现状,介绍了本文的主要研究内容和研究方案。此外,还给出了景象匹配问题的定义、基本组成、基本框架和常见分类。其次,本文研究了边缘特征的景象匹配算法和基于SURF特征点的景象匹配算法的算法原理,为后文的测试以及优化方法提供理论支持。其中简要介绍了基于边缘特征的算法,深入研究了基于SURF特征的算法。然后,本文明确了景象匹配算法的测试方案,并研究基准图的获取方式,实现了从网络地图服务平台上获取任意范围的多分辨...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
无人机在战争中的应用
人机执行野外任务时，有着关键的作用，对该展带来更大的促进： UAV 的自主导航和定位能力可以提高其任务应能力。基于卫星的导航技术抗干扰能力差，将无法完成导航，而惯导技术具有累计误差。或者操控人员的无人机自动化功能的基础技术提供重要的信息，降低指挥的难度，提高自身传功能以及自主定位功能的 UAV，可以在突发应，传递消息或者运送物资、建立临时通信渠现场实况，方便相关部门在第一时间掌控局面定位问题是其在战场或者民用各类场景中的子作用。比如无卫星覆盖的区域的辅助定位，固主轨迹矫正都依赖于自主定位技术。
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文随机偏差。本论文所使用的基准图仅用于测试景象匹配算法的精的精度。匹配问题的框架要明确的是景象匹配问题的定义。景象匹配要解决的是在一幅一幅小图像的空间坐标这样一个问题。如果使用数学方式进行表1)所示的过程 = ( ( ) ( )) ( )表示的为较大的图像，或者称为基准图，在本论文的后续卫星地图作为基准图。而 ( )表示的是实时图，也就是无人机实时拍摄的图像，显然实时图的分辨率要远小于基准图。 表示法，它将输出 在 中的位置即 L。这个过程可以使用图 2-1 来在图 ( )中的位置在箭头右侧的图形中使用虚线框表示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]无人机景象匹配视觉导航技术综述[J]. 赵春晖,周昳慧,林钊,胡劲文,潘泉. 中国科学:信息科学. 2019(05)
[2]基于景象匹配的航摄影像二维定位方法[J]. 孙世宇,张岩,李建增,胡永江. 系统工程与电子技术. 2018(11)
[3]惯性导航技术浅析[J]. 董进武. 仪表技术. 2017(01)
[4]无人机视觉导航算法[J]. 黄楠楠,刘贵喜,张音哲,姚李阳. 红外与激光工程. 2016(07)
[5]从历次局部战争看美军精确制导弹药的发展[J]. 任武能,史淑娟,余达太. 导弹与航天运载技术. 2006(05)
[6]快速并行两级景象匹配方法[J]. 王洪军,黄爱民,刘建平. 计算机工程与应用. 2002(24)
博士论文
[1]基于三维地形重建与匹配的飞行器视觉导航方法研究[D]. 朱遵尚.国防科学技术大学 2014
[2]基于图像特征的景象匹配辅助导航系统中的关键技术研究[D]. 冷雪飞.南京航空航天大学 2007
硕士论文
[1]基于改进尺度不变方法的地形匹配算法研究[D]. 史天放.哈尔滨工业大学 2018
[2]无人机视觉定位的景象匹配算法研究[D]. 万成浩.战略支援部队信息工程大学 2018
[3]航空影像拼接算法研究及实现[D]. 姜东起.哈尔滨工业大学 2017
[4]基于图像序列的图像匹配辅助导航关键技术研究[D]. 茹江涛.南京航空航天大学 2017
[5]多无人机被动目标定位与跟踪技术研究[D]. 高擎峰.南京理工大学 2017
[6]基于改进SIFT的数字图像篡改检测及其FPGA实现[D]. 谢云芳.哈尔滨工业大学 2016
[7]视觉室内定位中图像特征点匹配算法研究[D]. 万柯.哈尔滨工业大学 2016
[8]复杂环境下多无人机协同地面目标跟踪问题研究[D]. 陈智民.北京理工大学 2015
[9]基于SURF的移动机器人定位技术研究[D]. 何健.哈尔滨工业大学 2012
[10]基于局部特征的景象匹配制导算法研究[D]. 曹娟.国防科学技术大学 2009
本文编号：3543206
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
无人机在战争中的应用
人机执行野外任务时，有着关键的作用，对该展带来更大的促进： UAV 的自主导航和定位能力可以提高其任务应能力。基于卫星的导航技术抗干扰能力差，将无法完成导航，而惯导技术具有累计误差。或者操控人员的无人机自动化功能的基础技术提供重要的信息，降低指挥的难度，提高自身传功能以及自主定位功能的 UAV，可以在突发应，传递消息或者运送物资、建立临时通信渠现场实况，方便相关部门在第一时间掌控局面定位问题是其在战场或者民用各类场景中的子作用。比如无卫星覆盖的区域的辅助定位，固主轨迹矫正都依赖于自主定位技术。
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文随机偏差。本论文所使用的基准图仅用于测试景象匹配算法的精的精度。匹配问题的框架要明确的是景象匹配问题的定义。景象匹配要解决的是在一幅一幅小图像的空间坐标这样一个问题。如果使用数学方式进行表1)所示的过程 = ( ( ) ( )) ( )表示的为较大的图像，或者称为基准图，在本论文的后续卫星地图作为基准图。而 ( )表示的是实时图，也就是无人机实时拍摄的图像，显然实时图的分辨率要远小于基准图。 表示法，它将输出 在 中的位置即 L。这个过程可以使用图 2-1 来在图 ( )中的位置在箭头右侧的图形中使用虚线框表示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]无人机景象匹配视觉导航技术综述[J]. 赵春晖,周昳慧,林钊,胡劲文,潘泉. 中国科学:信息科学. 2019(05)
[2]基于景象匹配的航摄影像二维定位方法[J]. 孙世宇,张岩,李建增,胡永江. 系统工程与电子技术. 2018(11)
[3]惯性导航技术浅析[J]. 董进武. 仪表技术. 2017(01)
[4]无人机视觉导航算法[J]. 黄楠楠,刘贵喜,张音哲,姚李阳. 红外与激光工程. 2016(07)
[5]从历次局部战争看美军精确制导弹药的发展[J]. 任武能,史淑娟,余达太. 导弹与航天运载技术. 2006(05)
[6]快速并行两级景象匹配方法[J]. 王洪军,黄爱民,刘建平. 计算机工程与应用. 2002(24)
博士论文
[1]基于三维地形重建与匹配的飞行器视觉导航方法研究[D]. 朱遵尚.国防科学技术大学 2014
[2]基于图像特征的景象匹配辅助导航系统中的关键技术研究[D]. 冷雪飞.南京航空航天大学 2007
硕士论文
[1]基于改进尺度不变方法的地形匹配算法研究[D]. 史天放.哈尔滨工业大学 2018
[2]无人机视觉定位的景象匹配算法研究[D]. 万成浩.战略支援部队信息工程大学 2018
[3]航空影像拼接算法研究及实现[D]. 姜东起.哈尔滨工业大学 2017
[4]基于图像序列的图像匹配辅助导航关键技术研究[D]. 茹江涛.南京航空航天大学 2017
[5]多无人机被动目标定位与跟踪技术研究[D]. 高擎峰.南京理工大学 2017
[6]基于改进SIFT的数字图像篡改检测及其FPGA实现[D]. 谢云芳.哈尔滨工业大学 2016
[7]视觉室内定位中图像特征点匹配算法研究[D]. 万柯.哈尔滨工业大学 2016
[8]复杂环境下多无人机协同地面目标跟踪问题研究[D]. 陈智民.北京理工大学 2015
[9]基于SURF的移动机器人定位技术研究[D]. 何健.哈尔滨工业大学 2012
[10]基于局部特征的景象匹配制导算法研究[D]. 曹娟.国防科学技术大学 2009
本文编号：3543206
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