基于視覺信息的無人飛行器自主著陸導航系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、無人飛行器(Unmanned Aerial Vehicle，縮寫成UAV)是多學科交叉的結(jié)晶，其導航技術(shù)系軍民兩用技術(shù)，倍受各國的重視。UAV通常利用雷達或視覺傳感器，借助GPS或慣導系統(tǒng)進行導航。視覺傳感器輕便、低功耗，因此利用視覺傳感器進行導航更具有優(yōu)勢，而且不需要慣導系統(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基金“用于無人飛行器自主著陸的視

2、覺導航技術(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。基于無人飛行器模擬平臺，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)系進行俯仰角計算；通過提取目標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；進一步根據(jù)高度的統(tǒng)計特性對俯仰角進行修正。 考慮無人飛行器下降過程中

3、視覺導航系統(tǒng)實時性要求，研究了基于小樣本學習訓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的源代碼程序進行了跑道識別仿真實驗，實驗結(jié)果表明該算法能夠準確地識別跑道，具有良好的魯棒性