基于单目视觉无人机降落位姿检测估计算法的研究

发布时间：2025-02-09 13:10

　　近年来,无人机技术发展迅速,特别是在城市服务应用领域获得了广泛应用。无人机的自身位姿信息获取以及自主降落是城市服务领域应用的前提。随着现代图像处理技术和光学摄像技术的快速发展,计算机视觉导航降落技术已经成为一个十分热门研究领域,特别是在GPS信号容易受到干扰的城市环境下,视觉导航降落技术显得尤为重要。为此,本文以无人机在城市的自主降落为背景,研究了一种基于单目视觉无人机降落姿态检测估计算法。该算法结合降落运动模型,利用相机采集的信息作为量测信息,对无人机的位姿状态设计了基于修正卡尔曼滤波的运动估计方案。本文完成的主要研究工作如下:(1)针对相机存在的畸变问题,研究了相机标定技术,将非线性问题转化为线性问题。(2)为了提高无人机位姿估计的快速性,满足实时性要求,研究了一种快速模板匹配分割算法,分割出带有特征信息的合作目标。(3)针对如何更准确的提取特征点信息的问题,研究了一种在HSV颜色空间二值化的处理方法,处理过后的图像使用Canny边缘检测算法获得图像边缘信息,然后进行轮廓提取和角点检测,角点检测使用了Harris角点检测方法。(4)首先设计了一种类似K-means聚类算法,实现了快速...

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【学位级别】：硕士

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本文编号：4032282