基于视觉的无人直升机自主着陆研究

摘要

无人直升机对起降条件要求低、飞行稳定性好、可控性好、遂行复杂任务能力强等特点，使其成为研究的热点。导航系统是无人直升机的核心系统，基于视觉的导航系统能够为其提供较为精确的位姿信息，成为首选方式。本文针对无人直升机视觉导航系统中的摄像机模型与标定、位姿参数确定、着陆目标实时跟踪等开展详细研究。本研究整体系统的主要思想是通过视觉导航系统，使无人直升机实现对预定目标识别和跟踪，完成无人直升机自主着陆过程。
　　本研究主要内容包括：⑴着陆引导标识预处理。通过成像设备采集图像，之后对采集到的图像进行直方图灰度化、噪声滤波、边缘检测处理。同时，针对边缘检测算子滤除伪边缘的不足，本文改进该种边缘算法，设计了一个基于 Canny边缘算子原理的双阈值确定法，将图像灰度分为三个区域，通过求取三个区域的灰度平均值和每个区域灰度占总体的概率，之后求取方差的大小，确定方差最大时的最佳两阈值。通过实验仿真模拟，证明该方法能够有效加强边缘的强化和伪边缘的去除。⑵根据二维图像与三维场景的空间几何关系，定义相应的坐标系，建立摄像机成像模型。之后根据摄像机成像模型对摄像机进行标定，得到摄像机设备的内部参数。⑶在图像预处理之后，运用Harris角点方法对图像进行角点标记和提取。将得到的角点信息输入到建立的无人直升机位姿方程中，求解出无人直升机的姿态和位置。通过仿真模拟证明：无人直升机位姿算法是正确的和准确的。⑷对图像进行轮廓提取技术，基于视觉系统实现目标的检测和识别，实现目标定位。依据相关参考文献，设计一个基于有色噪声的无色卡尔曼滤波器，对目标进行实时跟踪。之后通过仿真模拟验证无人直升飞机目标跟踪识别的可行性。结果表明，该方法是准确可行的。

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第一章 绪论

1.1 课题的研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 图像基础

1.4 章节安排

第二章 摄像机模型与标定

2.1 引言

2.2 摄像机模型

2.2 摄像机标定

2.3 本章小结

第三章 视觉导航图像处理及改进

3.1 引言

3.2 图像预处理

3.3 改进Canny边缘检测算子

3.4 本章小结

第四章 无人直升机位姿参数的确定

4.1引言

4.2着陆图案的设计

4.3图像特征提取

4.4 无人机位姿估计

4.5实验数据的验证和分析

4.6 本章小结

第五章 着陆目标平台的实时跟踪

5.1引言

5.2目标的检测和识别

5.3目标跟踪

5.4基于有色噪声的无损卡尔曼滤波

5.5 本章小结

结论

参考文献

致谢