基于视觉的无人机自动着陆相关技术研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-37页 |
| ·课题的提出 | 第15-17页 |
| ·国内外研究现状 | 第17-35页 |
| ·合作目标的设计与检测 | 第17-27页 |
| ·基于视觉的无人机位姿估计 | 第27-33页 |
| ·基于视觉的动目标跟踪 | 第33-35页 |
| ·本论文的主要工作 | 第35-37页 |
| 第2章 摄像机成像模型及其标定方法 | 第37-56页 |
| ·摄像机成像模型 | 第37-41页 |
| ·参考坐标系 | 第37-38页 |
| ·摄像机线性模型 | 第38-41页 |
| ·非线性模型 | 第41-43页 |
| ·镜头畸变类型 | 第41-42页 |
| ·摄相机非线性成像模型 | 第42-43页 |
| ·摄像机标定方法 | 第43-54页 |
| ·传统标定方法 | 第44-47页 |
| ·自标定方法 | 第47-49页 |
| ·基于主动视觉的标定方法 | 第49-50页 |
| ·张正友标定法 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第3章 基于摄像机运动的动目标检测方法研究 | 第56-79页 |
| ·全局运动估计与补偿 | 第57-66页 |
| ·背景运动参数模型的建立 | 第57-59页 |
| ·特征点的提取与匹配 | 第59-64页 |
| ·全局运动参数的鲁棒估计 | 第64-65页 |
| ·全局运动补偿 | 第65-66页 |
| ·基于运动补偿的动目标检测方法 | 第66-68页 |
| ·三帧差分法 | 第66-67页 |
| ·图像分割 | 第67页 |
| ·形态学处理 | 第67-68页 |
| ·基于 YCBCR 颜色空间的动目标检测方法 | 第68-75页 |
| ·颜色空间模型 | 第70-73页 |
| ·颜色空间模型的选取 | 第73-74页 |
| ·图像去噪 | 第74-75页 |
| ·实验结果与分析 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 第4章 基于视觉的无人机位姿估计方法研究 | 第79-99页 |
| ·合作目标的设计 | 第79-80页 |
| ·合作目标的检测方法 | 第80-84页 |
| ·基于区域生长法的连通区域标记 | 第80-81页 |
| ·轮廓跟踪 | 第81-82页 |
| ·椭圆检测 | 第82-84页 |
| ·实验平台 | 第84-88页 |
| ·整体结构 | 第84-86页 |
| ·电气结构和硬件系统 | 第86-88页 |
| ·基于视觉的无人机位姿估计方法 | 第88-96页 |
| ·基于单目视觉的无人机位姿估计 | 第89-93页 |
| ·基于动态立体视觉的无人机位姿估计 | 第93-96页 |
| ·实验结果与分析 | 第96-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 第5章 基于视觉的运动目标跟踪方法研究 | 第99-117页 |
| ·基于 UKF 的动目标跟踪方法 | 第99-104页 |
| ·UT 变换 | 第100-101页 |
| ·基于 UKF 状态估计的动目标跟踪方法 | 第101-104页 |
| ·波门跟踪原理 | 第104-105页 |
| ·跟踪波门设计 | 第104-105页 |
| ·跟踪模式 | 第105页 |
| ·基于波门跟踪法的动目标跟踪方法 | 第105-109页 |
| ·基于轨迹拟合的位置预测方法 | 第105-107页 |
| ·波门跟踪过程 | 第107-108页 |
| ·实验平台与位置估计方法 | 第108-109页 |
| ·实验结果与分析 | 第109-115页 |
| ·基于 UKF 的动目标跟踪方法的结果与分析 | 第109-111页 |
| ·基于波门跟踪法的动目标跟踪方法的结果与分析 | 第111-115页 |
| ·本章小结 | 第115-117页 |
| 结论 | 第117-121页 |
| 参考文献 | 第121-131页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第131-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
