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文檔簡介
1、基于視覺的導(dǎo)航系統(tǒng)是無人機(jī)先進(jìn)的導(dǎo)航方式之一。與傳統(tǒng)導(dǎo)航系統(tǒng)比較,視覺導(dǎo)航具有成本低、抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。隨著無人機(jī)在軍事和民用方面的不斷應(yīng)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(xué)校以及研究機(jī)構(gòu)和組織都不間斷的進(jìn)行著無人機(jī)視覺導(dǎo)航的研究。
感知周圍環(huán)境和準(zhǔn)確估計(jì)自身位姿狀態(tài)是實(shí)現(xiàn)無人機(jī)視覺導(dǎo)航的基本要求。其中,著陸地標(biāo)的準(zhǔn)確識別是就是無人機(jī)感知周圍環(huán)境狀態(tài)的方式之一。本文針對無人機(jī)自主著陸過程中涉及到的
2、基于視覺的著陸地標(biāo)識別和位姿估計(jì)進(jìn)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(shè)計(jì)了一種新的地標(biāo),該地標(biāo)是由6個(gè)圓心已標(biāo)識出來的紅色圓組成。除了滿足地標(biāo)與周圍環(huán)境能夠區(qū)分開來以及包含足夠特征點(diǎn)以保證能夠進(jìn)行位姿估計(jì)的要求,還能夠通過兩圓公切線的方法來解決當(dāng)著陸地標(biāo)部分缺失時(shí)能夠位姿估計(jì)的問題。
2.研究了基于仿射不變矩和SVM分類器的著陸地標(biāo)識別方法。考慮到傳統(tǒng)模式匹配識別
3、方法耗時(shí)長的問題,本文選擇基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模式識別方法。無人機(jī)在飛行過程中由于風(fēng)力或者裝載設(shè)備的關(guān)系,會導(dǎo)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(biāo)識別的特征。另外,由于無人機(jī)實(shí)際飛行狀態(tài)以及飛行環(huán)境的不可預(yù)知性,很難獲取足夠多的著陸地標(biāo)真實(shí)圖像作為訓(xùn)練樣本?;谥С窒蛄繖C(jī)對小樣本分類具有很高的識別精度,并且分類時(shí)間短的特點(diǎn),本文選擇采用支持向量機(jī)分類器對著陸地標(biāo)進(jìn)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(luò)進(jìn)行比較,仿真實(shí)驗(yàn)表明將仿射不變矩和支持向量機(jī)分類器結(jié)合來識別地標(biāo)的方法提高了無人機(jī)著陸地標(biāo)的識別精度并降低了識別測試時(shí)間,能夠?qū)崿F(xiàn)在無人機(jī)自主著陸過程中地標(biāo)識別的智能性和可靠性。
3.研究了基于特定地標(biāo)的無人機(jī)位姿估計(jì)方法。本文建立無人機(jī)機(jī)載攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)和投影模型,并通過圖像坐標(biāo)系、攝像機(jī)坐標(biāo)系以及世界坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系提出基于特定地標(biāo)視覺圖像信息的無人機(jī)位姿估計(jì)方法。在該位姿狀態(tài)估計(jì)方法中
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