| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12页 |
| 1.3 论文研究内容与章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 图像滤波和角点检测基础知识 | 第14-23页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 图像的滤波算法 | 第14-18页 |
| 2.3 图像的角点检测算法 | 第18-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 双目视觉系统设计 | 第23-38页 |
| 3.1 参考坐标系设定 | 第23-24页 |
| 3.2 摄像机的系统模型 | 第24-25页 |
| 3.3 双目视觉理论 | 第25-28页 |
| 3.3.1 双目摄像机测距模型 | 第25-26页 |
| 3.3.2 极线约束理论 | 第26-28页 |
| 3.4 摄像头的标定和矫正实现 | 第28-34页 |
| 3.4.1 单目摄像头的标定和矫正 | 第28-31页 |
| 3.4.2 双目摄像头标定和矫正 | 第31-34页 |
| 3.5 立体匹配算法 | 第34-35页 |
| 3.5.1 局部立体匹配算法 | 第34页 |
| 3.5.2 全局立体匹配算法 | 第34-35页 |
| 3.5.3 半全局立体匹配算法 | 第35页 |
| 3.6 基于SGM匹配算法实现 | 第35-37页 |
| 3.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于视觉算法的无人机运动状态估计 | 第38-52页 |
| 4.1 光流算法 | 第38-41页 |
| 4.2 金字塔LK光流算法改进和实现 | 第41-43页 |
| 4.3 无人机运动模型的建立 | 第43-46页 |
| 4.4 基于光流算法的无人机速度估计实现 | 第46-48页 |
| 4.4.1 角速度估计 | 第46-47页 |
| 4.4.2 线速度估计 | 第47-48页 |
| 4.5 基于互补滤波的无人机姿态估计 | 第48-51页 |
| 4.5.1 几种常见的姿态估计算法 | 第48-49页 |
| 4.5.2 基于Mahony算法的无人机姿态估计实现 | 第49-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 飞行验证和数据对比分析 | 第52-60页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 硬件环境 | 第52-55页 |
| 5.3 软件环境 | 第55-56页 |
| 5.4 实验结果及数据分析 | 第56-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 工作总结 | 第60-61页 |
| 6.2 工作展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录 | 第67页 |