论文摘要：视觉导引着陆辅助系统的图像处理算法研究

        随着无人机的快速发展，回收技术的可靠性要求逐渐提高。传统回收技术各有利弊，使得辅助着陆成为研究的热点之一。视觉导引着陆具有无源、信息量大等特点，成为一种重要的辅助着陆方式。

        本文研究视觉导引着陆的图像处理算法。该算法通过处理摄像机拍摄的包含着陆标志的图像，利用图像信息计算无人机相对着陆标志的位置、姿态量，为后续导引辅助系统的研究与设计提供数据支持。论文首先概要介绍了视觉导引原理及算法整体流程。然后介绍了图像预处理与图像分割，将拍摄图像进行滤波、二值化，并将不同的连通域分割出来，提高目标检测率，并得到包含着陆标志的最小区域。之后引入不变矩以及Hu不变矩理论，应用该理论来识别、检测着陆标志。在着陆标志最小区域里分别应用SUSAN算法、Harris算法提取着陆标志的角点。论文在实验检验上述算法，比对效果，分析远离的过程中，改进了上述两种算法，提出最小下限以及邻域抑制法，提高算法准确度。研究了一种简易的坐标排序方法，实现角点的匹配。利用Zhang平面法标定摄像机，得到摄像机内部参数矩阵。再由视觉导引原理，将匹配角点的像素坐标与世界坐标对应起来，计算出无人机相对于着陆标志的位置、姿态量。关于计算算法推导了一种位置、姿态量计算的线性方法，并阐述了非线性的正交迭代法。论文在算法的每个主要步骤，如着陆标志检测、角点提取和位姿量计算均给出了实验结果，并对实验数据进行了分析与小结。

        实验表明，本文设计的视觉导引着陆图像处理算法能够计算出无人机部分的相对位置和姿态，在一定范围内具备较好的精度，为视觉导引无人机着陆的后续研究提供了参考并奠定了基础。

来源：半壳优胜鲸鱼幸运星转载请保留出处和链接！

本文链接：http://87cpy.com/294232.html