城市环境下四旋翼无人机的鲁棒飞行控制技术
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 注释表 | 第14-15页 |
| 缩略词 | 第15-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-19页 |
| 1.1.1 无人机的定义与分类 | 第16页 |
| 1.1.2 QUAV的特点 | 第16-17页 |
| 1.1.3 城市环境特点 | 第17-18页 |
| 1.1.4 研究意义 | 第18-19页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第19-22页 |
| 1.2.1 QUAV控制技术研究现状 | 第19-20页 |
| 1.2.2 QUAV避障研究现状 | 第20-22页 |
| 1.3 本文主要研究内容及结构 | 第22-24页 |
| 1.3.1 文章结构 | 第22页 |
| 1.3.2 本文主要内容 | 第22-24页 |
| 第二章 QUAV模型建立 | 第24-33页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 工作原理 | 第24-26页 |
| 2.3 非线性动力学模型建立 | 第26-32页 |
| 2.3.1 坐标系及转换矩阵 | 第26-27页 |
| 2.3.2 非线性建模 | 第27-30页 |
| 2.3.3 模型线性化 | 第30-32页 |
| 2.4 小结 | 第32-33页 |
| 第三章 QUAV鲁棒控制技术 | 第33-47页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 模型鲁棒性分析 | 第33-38页 |
| 3.2.1 不确定性概念 | 第33-35页 |
| 3.2.2 规范化左右互质分解 | 第35-36页 |
| 3.2.3 鲁棒稳定问题分析 | 第36-38页 |
| 3.3 基于H_∞回路成形的鲁棒控制器设计 | 第38-41页 |
| 3.3.1 H_∞回路成形法概念 | 第38页 |
| 3.3.2 H_∞回路成形法控制器设计步骤 | 第38-39页 |
| 3.3.3 补偿器设计 | 第39-40页 |
| 3.3.4 控制器降阶 | 第40-41页 |
| 3.4 控制仿真分析 | 第41-46页 |
| 3.5 小结 | 第46-47页 |
| 第四章 城市环境感知设备及其预处理 | 第47-68页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 鱼眼相机成像分析 | 第47-50页 |
| 4.2.1 鱼眼相机成像特点 | 第47-48页 |
| 4.2.2 鱼眼相机成像模型 | 第48-50页 |
| 4.3 图像畸变矫正 | 第50-57页 |
| 4.3.1 经纬矫正方法 | 第50-53页 |
| 4.3.2 双经度矫正法 | 第53-55页 |
| 4.3.3 基于等立体角投影模型的矫正方法 | 第55-57页 |
| 4.4 相机标定 | 第57-66页 |
| 4.4.1 opencv中的标定方法 | 第57-59页 |
| 4.4.2 基于遗传算法的标定流程 | 第59-60页 |
| 4.4.3 角点检测设计 | 第60-62页 |
| 4.4.4 基于遗传算法的参数寻优 | 第62-63页 |
| 4.4.5 实验方法及结果 | 第63-66页 |
| 4.5 小结 | 第66-68页 |
| 第五章 城市环境的障碍物检测与识别 | 第68-80页 |
| 5.1 引言 | 第68页 |
| 5.2 障碍物检测和识别策略 | 第68-69页 |
| 5.3 基于vibe算法的前景检测 | 第69-72页 |
| 5.3.1 vibe算法介绍 | 第69-71页 |
| 5.3.2 实验比较及分析 | 第71-72页 |
| 5.4 基于SVM的障碍物识别 | 第72-79页 |
| 5.4.1 SVM算法简介 | 第72-74页 |
| 5.4.2 cifar-100数据集 | 第74-75页 |
| 5.4.3 基于SURF算法的特征检测 | 第75-78页 |
| 5.4.4 基于K-means算法的特征聚类 | 第78页 |
| 5.4.5 BOW词典构造 | 第78-79页 |
| 5.4.6 实验结果分析 | 第79页 |
| 5.5 小结 | 第79-80页 |
| 第六章 城市环境的QUAV避障 | 第80-95页 |
| 6.1 引言 | 第80页 |
| 6.2 避障策略研究 | 第80-85页 |
| 6.2.1 全局路径规划 | 第80-82页 |
| 6.2.2 局部避障设计 | 第82-85页 |
| 6.3 双目视觉研究 | 第85-94页 |
| 6.3.1 双目视觉原理 | 第85-86页 |
| 6.3.2 基于ORB算法的特征检测 | 第86-89页 |
| 6.3.3 特征匹配优化研究 | 第89-92页 |
| 6.3.4 实验结果分析 | 第92-94页 |
| 6.4 小结 | 第94-95页 |
| 第七章 总结与展望 | 第95-97页 |
| 7.1 总结 | 第95-96页 |
| 7.2 展望 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-105页 |
| 致谢 | 第105-106页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第106页 |
