基于視覺信息的無人機(jī)著陸參數(shù)估計(jì)技術(shù)研究.pdf

1、視覺導(dǎo)航系統(tǒng)是導(dǎo)航技術(shù)的一種，它具有無源、完全自主等優(yōu)點(diǎn)，成為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。本文通過圖像處理算法提取視覺特征，結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺和攝影幾何學(xué)等理論估計(jì)無人機(jī)的位置和姿態(tài)角參數(shù)。
　　在采集圖像過程中，很容易受到隨機(jī)噪聲的影響。噪聲的存在不僅會(huì)降低圖像的質(zhì)量，而且會(huì)破壞圖像自身攜帶的大量重要信息。針對(duì)傳統(tǒng)中值濾波算法窗口形狀固定，無條件濾波等缺陷，提出了一種改進(jìn)的中值濾波算法，并通過比較實(shí)驗(yàn)分析了改進(jìn)方法的優(yōu)越性。
　　通過分

2、析著陸場(chǎng)景圖像中地平線的特征，采用基于灰度投影理論算法完成對(duì)地平線區(qū)域的搜索。在該特征區(qū)域內(nèi)，根據(jù)最大類間方差判別準(zhǔn)則粗略地尋找地平線的候選特征點(diǎn)，經(jīng)過篩選準(zhǔn)則得到地平線的真正特征點(diǎn)，最終利用最小二乘法完成地平線的提取。與傳統(tǒng)的地平線提取方法相比，該方法在時(shí)間上有了提高。
　　為了完成識(shí)別并跟蹤跑道任務(wù)，本文采用了基于紋理模板匹配算法。當(dāng)無人機(jī)完全進(jìn)入著陸場(chǎng)時(shí)，結(jié)合Sobel邊緣檢測(cè)和霍夫直線提取算法，完成對(duì)跑道兩條邊緣線的提取。