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无人机视觉导航位姿估计技术研究与实践

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第18-28页
    1.1 研究背景与研究意义第18-19页
    1.2 研究现状第19-23页
        1.2.1 视觉导引的无人机自主着陆技术研究现状第19-21页
        1.2.2 未知环境下无人机视觉位姿估计技术研究现状第21-23页
    1.3 无人机视觉位姿估计存在的问题第23-24页
        1.3.1 视觉导引的无人机着陆的关键问题第23页
        1.3.2 未知环境下视觉位姿估计的关键问题第23-24页
    1.4 研究对象第24-25页
    1.5 研究内容与组织结构第25-28页
第二章 无人机摄像机成像与影像处理第28-57页
    2.1 无人机摄像机成像第28-30页
        2.1.1 摄像机成像模型第28-29页
        2.1.2 拍摄场景第29-30页
        2.1.3 无人机运动状态第30页
    2.2 基于基本矩阵和三焦点张量的影像畸变校正第30-42页
        2.2.1 畸变参数线性估计算法第31-35页
        2.2.2 畸变参数非线性迭代估计算法第35-36页
        2.2.3 影像畸变校正实验第36-42页
    2.3 基于两视图的摄像机焦距估计第42-44页
    2.4 特征点检测与匹配第44-45页
    2.5 基于Hough一维变换空间和点线光流约束的直线快速检测与匹配第45-56页
        2.5.1 基于Hough一维变换空间的直线检测第45-52页
        2.5.2 基于点线光流约束的直线匹配第52-56页
    2.6 本章小结第56-57页
第三章 基于单幅影像的摄像机位姿估计第57-88页
    3.1 摄像机位姿表示方法第57-58页
    3.2 基于特征点的位姿估计第58-69页
        3.2.1 基于特征点的位姿估计问题描述第58-59页
        3.2.2 基于特征点的线性位姿估计算法第59页
        3.2.3 基于特征点的非线性位姿迭代估计算法第59-64页
        3.2.4 基于特征点的位姿估计实验第64-69页
    3.3 基于直线特征的位姿估计第69-82页
        3.3.1 基于直线特征的位姿估计问题描述第69页
        3.3.2 基于共面直线的线性位姿估计第69-70页
        3.3.3 基于共面直线的迭代加权最小二乘位姿估计第70-75页
        3.3.4 正交迭代位姿估计第75-76页
        3.3.5 基于直线共面误差最小化和位姿李群表示的迭代估计算法第76-77页
        3.3.6 基于直线特征的位姿估计实验第77-82页
    3.4 基于点线混合特征的位姿估计第82-87页
        3.4.1 基于点线混合特征的位姿估计算法第82-84页
        3.4.2 基于点线混合特征的位姿估计实验第84-87页
    3.5 本章小结第87-88页
第四章 基于多视图几何约束的相对位姿估计第88-120页
    4.1 多视图几何关系第88-91页
        4.1.1 对极几何第88-89页
        4.1.2 单应关系第89-90页
        4.1.3 三视图几何第90-91页
    4.2 基于对极几何关系的相对位姿估计第91-100页
        4.2.1 基于本质矩阵SVD分解的位姿估计第91-92页
        4.2.2 本质矩阵优化分解的相对位姿估计第92-96页
        4.2.3 基于对极几何关系的相对位姿估计实验第96-100页
    4.3 基于单应关系的相对位姿估计第100-110页
        4.3.1 基于单应矩阵SVD分解的相对位姿估计第100-101页
        4.3.2 已知平面法向的单应矩阵快速分解第101-102页
        4.3.3 基于单应映射误差最小化和位姿李群表示的直接估计第102-106页
        4.3.4 基于单应关系的相对位姿估计实验第106-110页
    4.4 基于三视图几何约束的相对位姿估计第110-119页
        4.4.1 基于三焦点张量的相对位姿估计第111-113页
        4.4.2 基于三视图三线性关系误差最小化和位姿李群表示的直接估计第113-115页
        4.4.3 基于三视图几何约束的位姿估计实验第115-119页
    4.5 本章小结第119-120页
第五章 视觉导引的无人机自主着陆第120-142页
    5.1 无人机自主着陆方案设计第120-122页
        5.1.1 无人机自主着陆指标第120页
        5.1.2 视觉导引的着陆方案第120-122页
    5.2 合作标志识别第122-125页
        5.2.1 图像边缘与轮廓提取第122-123页
        5.2.2 Hu不变矩匹配第123-124页
        5.2.3 基于角点特征和单应关系的目标识别算法第124-125页
    5.3 基于合作标志和两视图几何约束的无人机着陆参数估计第125-129页
        5.3.1 特征点检测与匹配第125-126页
        5.3.2 基于对极几何约束的无人机位姿估计第126-127页
        5.3.3 基于单应关系的无人机位姿估计第127-128页
        5.3.4 模型选择第128-129页
    5.4 无人机绝对位姿估计第129-131页
        5.4.1 基于单幅影像的无人机位姿估计第129页
        5.4.2 结合直线特征和扩展卡尔曼滤波的无人机定位第129-131页
    5.5 视觉导引的无人机自主着陆实验第131-141页
        5.5.1 合作标志识别与特征检测实验第132-134页
        5.5.2 无人机相对位姿估计实验第134-137页
        5.5.3 无人机绝对位姿估计实验第137-141页
    5.6 本章小结第141-142页
第六章 未知环境下的无人机自主定位第142-169页
    6.1 基于金字塔光流和前后向误差的三视图特征快速匹配第142-149页
        6.1.1 特征点检测第143页
        6.1.2 基于金字塔LK光流的特征点跟踪第143-144页
        6.1.3 基于前后向误差的特征点匹配第144-145页
        6.1.4 基于网格筛选的特征点检测匹配机制第145页
        6.1.5 三视图特征点检测与匹配实验第145-149页
    6.2 序列影像位姿估计第149-151页
        6.2.1 模型选择第149页
        6.2.2 基于单应关系的序列影像位姿估计第149-150页
        6.2.3 基于三视图几何约束的序列影像位姿估计第150-151页
    6.3 尺度确定及尺度纠正第151-154页
        6.3.1 尺度确定第152-153页
        6.3.2 尺度纠正第153-154页
    6.4 视觉位姿估计实验第154-168页
        6.4.1 实验设备与性能指标第154-155页
        6.4.2 KITTI数据集第155-163页
        6.4.3 旋翼无人机实验数据第163-168页
    6.5 本章小结第168-169页
第七章 总结与展望第169-172页
    7.1 总结第169-170页
    7.2 展望第170-172页
致谢第172-173页
参考文献第173-182页
作者简历第182-183页

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