无人机视觉导航关键技术的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 旋翼无人机的研究历史与现状 | 第11-14页 |
| 1.3 国内外研究历史与现状 | 第14-17页 |
| 1.3.1 视觉导航系统的研究历史与现状 | 第14-16页 |
| 1.3.2 视觉导航关键技术的研究历史与现状 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要贡献与创新 | 第17页 |
| 1.5 本论文的结构组织安排 | 第17-19页 |
| 第二章 四旋翼无人机视觉导航系统设计 | 第19-34页 |
| 2.1 四旋翼无人机简介 | 第19-22页 |
| 2.1.1 四旋翼无人机结构 | 第19-20页 |
| 2.1.2 四旋翼无人机飞行原理 | 第20-22页 |
| 2.2 系统整体分析 | 第22-23页 |
| 2.3 视觉导航软件设计 | 第23-24页 |
| 2.4 自主飞行系统硬件设计 | 第24-30页 |
| 2.4.1 硬件设计要求 | 第24-25页 |
| 2.4.2 四旋翼无人机和遥控器 | 第25-26页 |
| 2.4.3 机载嵌入式处理机 | 第26-27页 |
| 2.4.4 云台 | 第27-28页 |
| 2.4.5 机载相机 | 第28-29页 |
| 2.4.6 数传电台 | 第29-30页 |
| 2.5 视觉导航辅助软件 | 第30-33页 |
| 2.5.1 地面站 | 第30-31页 |
| 2.5.2 飞行任务管理软件 | 第31-32页 |
| 2.5.3 数据传输协议 | 第32-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于ORB特征的视觉定位 | 第34-48页 |
| 3.1 ORB特征原理 | 第34-38页 |
| 3.1.1 特征点检测 | 第34-37页 |
| 3.1.2 特征点描述子 | 第37-38页 |
| 3.2 ORB特征匹配及过滤 | 第38-43页 |
| 3.2.1 近邻比值交叉匹配算法 | 第40-42页 |
| 3.2.2 PROSAC过滤算法 | 第42-43页 |
| 3.3 基于密度的聚类算法 | 第43-45页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第45-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于KLT算法的视觉追踪 | 第48-57页 |
| 4.1 KLT算法原理 | 第48-50页 |
| 4.2 金字塔模型 | 第50-53页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第53-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 视觉导航系统实现与实验结果 | 第57-74页 |
| 5.1 视觉导航软件 | 第57-58页 |
| 5.2 视觉导航子模块设计及实现 | 第58-64页 |
| 5.2.1 地图库制备 | 第59-60页 |
| 5.2.2 实时图预处理 | 第60页 |
| 5.2.3 基准图匹配 | 第60-62页 |
| 5.2.4 当前图追踪 | 第62-64页 |
| 5.3 视觉导航完整流程 | 第64-65页 |
| 5.4 辅助软件实现 | 第65-70页 |
| 5.4.1 地面站软件 | 第65-66页 |
| 5.4.2 飞行任务管理软件 | 第66-68页 |
| 5.4.3 数据传输协议 | 第68-70页 |
| 5.5 实验结果分析 | 第70-73页 |
| 5.6 本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 总结 | 第74页 |
| 6.2 展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
