基于视觉的无人直升机地标跟踪及着陆研究

摘要

无人直升机拥有自主飞行的能力,因其低成本、高性能、易维护等优点,广泛用于军事和民用方面,同时也具有很高的科学研究价值。双目立体视觉是计算机视觉研究领域的一个重要分支,在多种条件下都能够灵活准确的获得景物的深度信息。在基于视觉的无人直升机着陆控制中,利用双目视觉得到图像特征,运用位置姿态估计算法,得到无人直升机与停机坪的相对位姿,这对无人直升机稳定飞行和安全着陆有着重要意义。本论文完成了以下工作:
　　首先根据各种实验所用停机坪设计了本论文的着陆平台图案。将传统的“H”形地标中间的一横下调,使得上下两部分大小不一致,本文就用这个改进的“H”形地标来模拟停机坪。
　　针对着陆平台固定于机场的情况:提出了一种识别和估计无人直升机自身位姿信息的实时算法。先对已经标定的左右两摄像机得到的图像进行预处理;通过图像分析和处理,分割出地标信息;提高特征图像处理的精度将大大改善位姿估计的精度,本文利用亚像素级Harris算子提取左右图像中的角点,并将所有特征角点标记出来并进行匹配;将得到的匹配对代入位姿估计算法中,估计无人直升机相对着陆平台的六个位姿变量。实验结果表明,图像处理与位姿估计的精度与运算速度满足实时性要求,计算结果可靠,误差在允许的范围内。
　　针对着陆平台会发生移动的情况:提出了一种基于卡尔曼滤波技术结合双目视觉系统的跟踪算法。利用地标本身的特征,结合轮廓拟合实现地标识别,得到地标模型并用矩形窗口框住地标;利用卡尔曼滤波器估计每一帧的起始迭代位置,再利用双目视觉系统得到跟踪位置并作为测量值反馈给卡尔曼滤波器,该跟踪算法具有对移动地标后继状态进行预测估计的能力,从而在地标发生短时间的丢失后依然可以对目标进行准确跟踪。实验结果表明,本算法能对移动地标实现检测和连续跟踪,对遮挡也有较好的鲁棒性。

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第1章 绪论

1.1 课题的背景及意义

1.2 课题相关研究的国内外现状

1.3 论文的主要内容和结构

第2章 地标图像的角点提取及匹配

2.1 引言

2.2 图像预处理

2.3 图像角点的提取

2.4 特征点的匹配

2.5 本章小结

第3章 无人直升机位置姿态的估计

3.1 引言

3.2 摄像机的标定

3.3 无人直升机姿态估算

3.4 本章小结

第4章 基于双目视觉技术的移动地标跟踪

4.1 引言

4.2 卡尔曼滤波算法

4.3 基于卡尔曼滤波技术的移动地标跟踪

4.4 实验结果与分析

4.5 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢