基于合作目標(biāo)的無人機(jī)位姿估計算法研究.pdf

1、為了實現(xiàn)無人機(jī)全天候自主精確著陸,本課題組提出了基于紅外合作目標(biāo)和計算機(jī)視覺的無人機(jī)自主著陸導(dǎo)引方法。本文針對基于合作目標(biāo)的無人機(jī)位姿估計進(jìn)行了相關(guān)方法的研究。
　　 在圖像預(yù)處理過程中,合作目標(biāo)不能被當(dāng)前常用的Otsu分割法分割出來,這是因為Otsu分割法適用于目標(biāo)占圖像比例較大的情況,而本研究中合作目標(biāo)占圖像比例較小。由于我們的合作目標(biāo)是主動發(fā)射與紅外視覺系統(tǒng)相匹配的特定紅外光,其在圖像中灰度值較高,分布在直方圖高灰度部分,

2、所以本文采用二次大津法進(jìn)行分割,將第一次分割后的圖像和原圖作“與”運算,這時,合作目標(biāo)在圖像中所占的比例就能滿足Otsu分割法的適用條件,再采用Otsu法進(jìn)行二次分割,獲得了很好的效果。然后,利用sobel算子檢測合作目標(biāo)的邊緣特征,再利用鏈碼進(jìn)行輪廓跟蹤。其中特征點提取時我們選用了Harris角點檢測方法,在特征線提取時,本文選取鏈碼上的一點為起始點,順時針計算鏈碼上各點與T型頭部直線的距離,根據(jù)距離的閾值將鏈碼上的點分割幾段,然后去

3、掉部分點再分別擬合成直線。
　　 在基于合作目標(biāo)和計算機(jī)視覺的無人機(jī)位姿估計研究中,首先,根據(jù)Tsai原理,提出了基于特征點的位姿估計方法,即首先利用徑向一致約束來求解除相機(jī)光軸方向平移外的其它相機(jī)外參數(shù),然后再求解像機(jī)的其它參數(shù)。但是研究中發(fā)現(xiàn)特征點的方法隨著高度的增加誤差增加顯著,這是因為從實際圖像中獲得的特征點位置有較小的誤差就會使位姿估計產(chǎn)生較大偏差,由于合作目標(biāo)的線特征相比點特征對因距離而產(chǎn)生的誤差不敏感的特點,故此,