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1、無人飛行器(Unmanned Aerial Vehicle,縮寫成UAV)是多學(xué)科交叉的結(jié)晶,其導(dǎo)航技術(shù)系軍民兩用技術(shù),倍受各國的重視。UAV通常利用雷達(dá)或視覺傳感器,借助GPS或慣導(dǎo)系統(tǒng)進(jìn)行導(dǎo)航。視覺傳感器輕便、低功耗,因此利用視覺傳感器進(jìn)行導(dǎo)航更具有優(yōu)勢,而且不需要慣導(dǎo)系統(tǒng)或GPS的輔助,工作在被動方式,具有隱蔽性。研究和開發(fā)視覺導(dǎo)航系統(tǒng)是提高UAV性能的一項關(guān)鍵措施。本文的研究工作來源于國家自然科學(xué)基金“用于無人飛行器自主著陸的視
2、覺導(dǎo)航技術(shù)研究”,側(cè)重UAV姿態(tài)參數(shù)估計和滑行階段跑道的識別研究。 首先利用雙目立體視覺方法進(jìn)行無人飛行器下降過程中自身姿態(tài)參數(shù)估計算法研究?;跓o人飛行器模擬平臺,重點研究了無人飛行器俯仰角和高度參數(shù)。在圖像標(biāo)定的基礎(chǔ)上,利用視平線和膨脹中心之間的幾何關(guān)系進(jìn)行俯仰角計算;通過提取目標(biāo)的角點獲得稀疏視差圖,再利用俯仰角信息,基于三維重建方法獲得高度信息;進(jìn)一步根據(jù)高度的統(tǒng)計特性對俯仰角進(jìn)行修正。 考慮無人飛行器下降過程中
3、視覺導(dǎo)航系統(tǒng)實時性要求,研究了基于小樣本學(xué)習(xí)訓(xùn)練的機跑道識別系統(tǒng)。通過收集跑道圖像數(shù)據(jù),基于統(tǒng)計方法建立了跑道特征數(shù)據(jù)庫。針對支持向量機不同核函數(shù),提出采用彩色信息的跑道識別系統(tǒng),進(jìn)一步研究和開發(fā)了貝葉斯分類器作為本系統(tǒng)的補充。 在實驗室仿真環(huán)境下,提出的無人飛行器參數(shù)估計算法可以有效地估計高度和俯仰角參數(shù)。在PC平臺上,基于VC++6.0的源代碼程序進(jìn)行了跑道識別仿真實驗,實驗結(jié)果表明該算法能夠準(zhǔn)確地識別跑道,具有良好的魯棒性
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