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基于视觉里程计的无人机导航方法研究

摘要第3-4页
abstract第4-5页
主要符号对照表第8-9页
第1章 绪论第9-19页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 研究现状第10-18页
        1.2.1 基于视觉的无人机导航研究现状第10-13页
        1.2.2 视觉SLAM和VO算法第13-18页
    1.3 研究内容与章节安排第18-19页
第2章 四旋翼无人直升机及其视觉导航系统第19-44页
    2.1 四旋翼无人直升机系统第19-22页
        2.1.1 飞控系统硬件构成第19-20页
        2.1.2 地面站第20页
        2.1.3 机载视觉处理系统第20-22页
    2.2 视觉里程计算法第22-28页
        2.2.1 初始化第23-25页
        2.2.2 运动估计第25-27页
        2.2.3 地图构建第27-28页
    2.3 无人机视觉导航实现第28-37页
        2.3.1 视觉导航程序结构与通信第29-30页
        2.3.2 坐标系变换第30-32页
        2.3.3 尺度标定第32-34页
        2.3.4 水平面对齐第34-36页
        2.3.5 位置滤波第36-37页
    2.4 实验结果及分析第37-43页
        2.4.1 尺度标定实验第37-38页
        2.4.2 水平面对齐实验第38-40页
        2.4.3 位置滤波实验第40页
        2.4.4 飞行实验第40-43页
    2.5 本章小结第43-44页
第3章 特征充足时的视觉导航失效恢复第44-59页
    3.1 引言第44-45页
    3.2 SVO失效检测及重新初始化策略第45页
    3.3 SVO失效期间的位姿估计算法第45-51页
        3.3.1 角点提取及跟踪第45-49页
        3.3.2 位姿解算第49-51页
    3.4 SVO重新初始化及尺度校正第51-53页
    3.5 实验结果及分析第53-57页
        3.5.1 离线测试第53-56页
        3.5.2 飞行实验第56-57页
    3.6 本章小结第57-59页
第4章 特征不足时的视觉导航失效恢复第59-75页
    4.1 引言第59-60页
    4.2 特征不足时的重新初始化策略第60-61页
    4.3 基于光流的视觉速度估计第61-67页
        4.3.1 光流计算第62-64页
        4.3.2 视觉速度估计第64-67页
    4.4 基于扩展卡尔曼滤波的速度估计第67-71页
        4.4.1 扩展卡尔曼滤波算法框架第67-69页
        4.4.2 滤波结果第69-71页
    4.5 实验结果及分析第71-74页
        4.5.1 基于光流的导航实验第71-72页
        4.5.2 飞行实验第72-74页
    4.6 本章小结第74-75页
第5章 总结与展望第75-77页
    5.1 论文工作总结第75-76页
    5.2 后续工作展望第76-77页
参考文献第77-80页
致谢第80-82页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第82页

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