基于机载嵌入式平台的无人机视觉辅助自主降落
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 论文研究的目的与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 四旋翼无人机的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 无人机视觉导航研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 无人机数学模型的建立 | 第17-34页 |
| 2.1 飞行状态分析 | 第17-19页 |
| 2.1.1 无人机的坐标系定义 | 第17-18页 |
| 2.1.2 基本飞行状态分析 | 第18-19页 |
| 2.2 机体与动力系统设计 | 第19-28页 |
| 2.2.1 无人机的长航时设计 | 第20-27页 |
| 2.2.2 多旋翼无人机基本指标 | 第27-28页 |
| 2.3 运动方程的推导 | 第28-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 无人机硬件设计 | 第34-53页 |
| 3.1 总体设计 | 第34-35页 |
| 3.2 飞控系统的硬件设计 | 第35-48页 |
| 3.2.1 飞控总体设计 | 第35-38页 |
| 3.2.2 传感器系统 | 第38-41页 |
| 3.2.3 主控制器设计 | 第41-44页 |
| 3.2.4 电源管理模块（PMU）设计 | 第44-45页 |
| 3.2.5 数据记录仪设计 | 第45-46页 |
| 3.2.6 飞控系统中的通讯协议 | 第46-48页 |
| 3.3 视觉导航系统的硬件设计 | 第48-50页 |
| 3.3.1 硬件结构 | 第48-49页 |
| 3.3.2 嵌入式计算机Odroid-xu4 | 第49页 |
| 3.3.3 机载摄像机 | 第49-50页 |
| 3.4 整体电源架构 | 第50-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 基于视觉的无人机自主降落 | 第53-74页 |
| 4.1 图像处理算法探究 | 第53-58页 |
| 4.1.1 坐标系定义 | 第53-54页 |
| 4.1.2 摄像机模型 | 第54-56页 |
| 4.1.3 无人机的位姿表示 | 第56-57页 |
| 4.1.4 位姿估计算法 | 第57-58页 |
| 4.2 视觉辅助自主降落的控制算法 | 第58-66页 |
| 4.2.1 自主降落中的无人机控制 | 第59-61页 |
| 4.2.2 自主降落中的云台控制 | 第61-62页 |
| 4.2.3 自主降落工作模式 | 第62-65页 |
| 4.2.4 自主降落过程 | 第65-66页 |
| 4.3 最后阶段预测 | 第66-72页 |
| 4.3.1 图像算法的改进 | 第67-71页 |
| 4.3.2 地面目标移动速度的预测 | 第71-72页 |
| 4.4 本章小结 | 第72-74页 |
| 第5章 无人机系统验证 | 第74-82页 |
| 5.1 姿态控制 | 第74页 |
| 5.2 速度控制 | 第74-76页 |
| 5.3 位置控制 | 第76-77页 |
| 5.4 自主降落 | 第77-81页 |
| 5.4.1 降落过程的飞行状态 | 第78-79页 |
| 5.4.2 自主降落精度 | 第79-81页 |
| 5.5 本章小结 | 第81-82页 |
| 结论 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-87页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
