| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 注释表 | 第14-15页 |
| 缩略词 | 第15-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第16-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.2.1 基于视觉的自主着陆 | 第18-19页 |
| 1.2.2 嵌入式视觉处理系统 | 第19-20页 |
| 1.3 本文的主要研究工作 | 第20-22页 |
| 1.4 本文的内容安排 | 第22-23页 |
| 第二章 位姿估计器总体设计 | 第23-32页 |
| 2.1 需求分析 | 第23页 |
| 2.2 位姿估计器相关组件分析 | 第23-27页 |
| 2.2.1 镜头 | 第24-25页 |
| 2.2.2 感光器件及感光电路 | 第25-26页 |
| 2.2.2.1 感光器件主要参数 | 第25页 |
| 2.2.2.2 感光电路主要功能 | 第25页 |
| 2.2.2.3 CMOS相机和CCD相机的对比 | 第25-26页 |
| 2.2.3 嵌入式视觉处理器 | 第26-27页 |
| 2.3 位姿估计器方案 | 第27-31页 |
| 2.3.1 基于视觉的无人机自主着陆过程分析 | 第27-28页 |
| 2.3.2 摄像头部分参数确定 | 第28-29页 |
| 2.3.2.1 视场角 | 第28页 |
| 2.3.2.2 焦距和像元尺寸 | 第28-29页 |
| 2.3.3 位姿估计器选型 | 第29-31页 |
| 2.3.3.1 镜头选型 | 第29-30页 |
| 2.3.3.2 相机（感光器）选型 | 第30页 |
| 2.3.3.3 嵌入式视觉处理器选型 | 第30-31页 |
| 2.3.4 位姿估计器方案确定 | 第31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 位姿估计器开发平台的建立 | 第32-45页 |
| 3.1 SoC FPGA设计流程 | 第32-33页 |
| 3.2 基于Qsys的位姿估计器模型设计 | 第33-38页 |
| 3.2.1 建立位姿估计器硬件系统模型 | 第33-36页 |
| 3.2.1.1 配置HPS系统 | 第33-35页 |
| 3.2.1.2 添加并配置位姿估计器其他组件 | 第35页 |
| 3.2.1.3 硬件系统模型 | 第35-36页 |
| 3.2.1.4 编译硬件系统 | 第36页 |
| 3.2.2 Qsys与QuartusⅡ生成的档案 | 第36-37页 |
| 3.2.3 生成Preloader镜像文件 | 第37-38页 |
| 3.2.4 生成设备树（Device Tree） | 第38页 |
| 3.3 嵌入式Linux系统平台搭建 | 第38-41页 |
| 3.3.1 Linux内核配置和编译 | 第38-40页 |
| 3.3.1.1 内核配置 | 第39页 |
| 3.3.1.2 内核编译 | 第39-40页 |
| 3.3.2 ubuntu系统下OpenCV配置 | 第40-41页 |
| 3.4 基于SoC FPGA的视觉算法加速系统设计 | 第41-44页 |
| 3.4.1 系统构成 | 第41-42页 |
| 3.4.2 硬件设计 | 第42-43页 |
| 3.4.2.1 FPGA与HPS通信 | 第42页 |
| 3.4.2.2 帧读取器（Frame Reader）IP核 | 第42-43页 |
| 3.4.2.3 CAPTURE IP核 | 第43页 |
| 3.4.3 软件开发 | 第43-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 位姿估计器算法实现 | 第45-67页 |
| 4.1 跑道检测识别算法 | 第45-57页 |
| 4.1.1 跑道检测算法 | 第45-52页 |
| 4.1.1.1 基于显著性分析的跑道检测 | 第46-48页 |
| 4.1.1.2 基于显著图的跑道候选区域确定 | 第48-52页 |
| 4.1.2 跑道特征提取算法 | 第52-56页 |
| 4.1.2.1 无监督特征学习 | 第52-53页 |
| 4.1.2.2 相关基础 | 第53-55页 |
| 4.1.2.3 跑道特征提取 | 第55-56页 |
| 4.1.3 跑道识别算法 | 第56-57页 |
| 4.2 跑道跟踪算法 | 第57-60页 |
| 4.2.1 CT特征的构造 | 第57-58页 |
| 4.2.2 分类器构建和更新 | 第58-59页 |
| 4.2.3 压缩跟踪算法 | 第59-60页 |
| 4.2.4 提高性能策略 | 第60页 |
| 4.3 位姿估计算法 | 第60-64页 |
| 4.3.1 位姿参数定义 | 第60-61页 |
| 4.3.2 估计旋转矩阵和平移矩阵 | 第61-62页 |
| 4.3.3 参数初始化 | 第62-63页 |
| 4.3.4 位姿估计 | 第63-64页 |
| 4.4 算法实现方式 | 第64-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 实验和验证 | 第67-98页 |
| 5.1 系统测试 | 第67-68页 |
| 5.2 基于OpenCV摄像头功能验证 | 第68-70页 |
| 5.3 基于SoC FPGA视觉算法加速系统功能验证 | 第70-73页 |
| 5.3.1 阈值分割IP验证测试 | 第70-71页 |
| 5.3.2 硬件加速实验验证 | 第71-72页 |
| 5.3.3 视觉算法加速系统验证 | 第72-73页 |
| 5.4 位姿估计器算法实现实验分析 | 第73-97页 |
| 5.4.1 跑道检测识别算法实验分析 | 第74-92页 |
| 5.4.1.1 跑道检测算法实验分析 | 第74-87页 |
| 5.4.1.2 跑道特征提取算法实验分析 | 第87-90页 |
| 5.4.1.3 跑道识别算法实验分析 | 第90-92页 |
| 5.4.2 跑道跟踪算法实验分析 | 第92-95页 |
| 5.4.3 位姿参数估计实验分析 | 第95-97页 |
| 5.4.3.1 特征点确定 | 第95页 |
| 5.4.3.2 位姿估计 | 第95-97页 |
| 5.5 位姿参数传输实验验证 | 第97页 |
| 5.6 本章小结 | 第97-98页 |
| 第六章 总结与展望 | 第98-100页 |
| 6.1 工作总结 | 第98页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-106页 |
| 致谢 | 第106-107页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第107页 |
