基于跑道特征提取的無人機助降方法研究.pdf

1、無人機的自主著陸和回收是無人機研制、生產(chǎn)、運行中的重要環(huán)節(jié)，也是事故率最高的階段之一，精確穩(wěn)定的狀態(tài)參數(shù)估計是自主著陸和回收的基礎。視覺導航是一種利用視覺方法測量狀態(tài)參數(shù)的新導航方法，具有被動測量、低成本、高精度、測量全面，不受干擾等多種優(yōu)點，近年來逐漸成為無人機系統(tǒng)中重要導航系統(tǒng)之一。由于實際應用中，常見 PnP位姿解算方法需要準確的提取合作標志點，但著陸區(qū)域點狀目標較多，導致合作標志點準確提取較為困難。而跑道邊緣及跑道平面線特征作為

2、直線特征，與點特征相比更為顯著和可靠，因此研究僅基于跑道邊緣特征和跑道平面特征的位姿估計算法具有較為實用的價值和廣闊的工程應用前景。所以本文針對跑道特征提取的無人機助降方法的關鍵技術進行了研究，并在工程應用上做了大量實驗驗證工作。
　　1.針對跑道邊緣特征及跑道平面特征的成像特點，本文提出了基于LSD(Line Segment Detector)直線提取算法的跑道邊緣識別方法；該方法以LSD算法為核心，結合跑道特征的幾何結構及灰度

3、分布情況，建立了識別模型，并應用到跑道邊緣特征的檢測中，取得了較好效果。
　　2.考慮到位姿測量的實時性要求，提出了基于一維法向搜索的特征跟蹤方法。在大量實驗中驗證了該方法計算量小、適應性強、跟蹤穩(wěn)定等特點。
　　3.論文針對無人機與著陸點的相對位姿關系問題，進一步研究了單目位姿估計方法，在距離跑道較遠時，提出了基于跑道結構線特征全配置位姿測量方法，該方法通過以跑道左右邊緣和跑道平面單條垂直于邊緣的合作標志線構成一種具有平行

4、和垂直關系、位置已知的結構化線配置，來測算出無人機全部位姿參數(shù)(偏航角、俯仰角、滾轉(zhuǎn)角、縱向距離、橫向距離和高度)。
　　4.隨著無人機與跑道距離接近，在只能觀測到跑道邊緣時，提出了基于跑道邊緣線特征退化配置位姿測量方法，該方法通過檢測跑道邊緣線來計算無人機和著陸目標點的相對位姿，可以計算四個重要位姿參數(shù)（偏航角、俯仰角、側(cè)偏距、高度，滾轉(zhuǎn)角和縱向距離參數(shù)由可由慣性導航系統(tǒng)提供，或者利用全配置測量方法最后一幀的測量值推算而來)。<