| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第16-21页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 多旋翼飞行器目标识别与跟踪技术 | 第18-19页 |
| 1.4 本文主要研究内容与结构 | 第19-21页 |
| 第二章 多旋翼飞行器姿态控制算法的优化研究 | 第21-38页 |
| 2.1 多旋翼飞行器结构框架及工作原理 | 第21-23页 |
| 2.1.1 结构框架 | 第21-22页 |
| 2.1.2 多旋翼飞行器空气动力学原理 | 第22-23页 |
| 2.2 多旋翼飞行器姿态角与升力关系 | 第23-25页 |
| 2.3 旋翼飞行器姿态的确定 | 第25-29页 |
| 2.3.1 角速度和加速度传感器原理 | 第25-27页 |
| 2.3.2 四元数与欧拉角姿态算解 | 第27-29页 |
| 2.4 双闭环PID控制器 | 第29-30页 |
| 2.5 数字PID控制器的优化 | 第30-33页 |
| 2.5.1 积分项的优化 | 第30-32页 |
| 2.5.2 微分项的优化 | 第32-33页 |
| 2.6 仿真和实验验证 | 第33-37页 |
| 2.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 目标图像特征识别匹配算法的改进研究 | 第38-56页 |
| 3.1 SIFT算法特征提取和描述 | 第38-44页 |
| 3.1.1 构建尺度空间 | 第38-40页 |
| 3.1.2 尺度空间特征点的确定 | 第40页 |
| 3.1.3 特征点分析 | 第40-42页 |
| 3.1.4 关键点描述子生成 | 第42-44页 |
| 3.2 SURF算法特征提取和描述 | 第44-47页 |
| 3.2.1 积分图像与构建Hessian矩阵 | 第45-46页 |
| 3.2.2 特征点的分配及其主方向的确定 | 第46页 |
| 3.2.3 特征点描述子的生成 | 第46-47页 |
| 3.3 区域和特征信息结合的SURF图像匹配算法 | 第47-50页 |
| 3.3.1 匹配约束条件 | 第47-48页 |
| 3.3.2 灰度归一化 | 第48-49页 |
| 3.3.3 区域生长与匹配 | 第49-50页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第50-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 基于图像的多旋翼飞行器目标跟踪系统实验研究 | 第56-72页 |
| 4.1 多旋翼飞行器控制系统与图像采集系统硬件设计 | 第56-61页 |
| 4.1.1 多旋翼飞行器控制系统硬件设计 | 第56-59页 |
| 4.1.2 图像采集系统硬件设计 | 第59-61页 |
| 4.2 软件设计 | 第61-66页 |
| 4.2.1 图像采集和目标识别跟踪 | 第62-63页 |
| 4.2.2 多旋翼飞行器的目标跟踪控制 | 第63-66页 |
| 4.3 功能测试与实验结果 | 第66-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 5.1 总结 | 第72-73页 |
| 5.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第78页 |