| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第11-17页 |
| 1.2.1 无人机自主着陆导航 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于视觉的无人机自主着陆 | 第12-15页 |
| 1.2.3 视觉导航关键技术 | 第15-17页 |
| 1.3 主要研究内容与章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 视觉导航系统平台设计 | 第19-38页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 视觉着陆过程分析 | 第19-20页 |
| 2.3 系统方案论证 | 第20-23页 |
| 2.3.1 图像传感器 | 第20-21页 |
| 2.3.2 嵌入式采集处理方案 | 第21-23页 |
| 2.4 系统总体方案 | 第23-29页 |
| 2.4.1 OV5640视觉传感器 | 第24-25页 |
| 2.4.2 采集端CPU | 第25-26页 |
| 2.4.3 处理端CPU | 第26-29页 |
| 2.5 视觉导航系统采集端设计 | 第29-32页 |
| 2.6 视觉导航系统处理端设计 | 第32-37页 |
| 2.6.1 开发环境 | 第32-33页 |
| 2.6.2 SYS/BIOS实时操作系统 | 第33-35页 |
| 2.6.3 基于SYS/BIOS和NDK的网络通信 | 第35-37页 |
| 2.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 视觉导航陆标图像处理 | 第38-49页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 陆标图像设计 | 第38-39页 |
| 3.3 视觉导航陆标图像处理流程 | 第39页 |
| 3.4 图像预处理 | 第39-42页 |
| 3.4.1 JPEG图像解压缩 | 第39-40页 |
| 3.4.2 图像灰度化 | 第40页 |
| 3.4.3 图像滤波 | 第40-41页 |
| 3.4.4 图像二值化 | 第41-42页 |
| 3.5 特征点检测 | 第42-48页 |
| 3.5.1 Harris角点检测 | 第42-44页 |
| 3.5.2 ORB特征 | 第44-48页 |
| 3.6 特征匹配 | 第48页 |
| 3.7 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于视觉信息的无人机位姿估计 | 第49-60页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 相关基础知识 | 第49-53页 |
| 4.2.1 坐标系定义 | 第49-52页 |
| 4.2.2 坐标系间的变换 | 第52-53页 |
| 4.3 基于视觉信息的无人机位姿估计 | 第53-58页 |
| 4.3.1 位姿计算模型 | 第53-55页 |
| 4.3.2 单应性矩阵求解 | 第55-56页 |
| 4.3.3 无人机相对位姿计算 | 第56-58页 |
| 4.4 RANSAC优化求解单应性矩阵 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 视觉导航算法的多核DSP实现 | 第60-77页 |
| 5.1 引言 | 第60页 |
| 5.2 多核DSP并行处理架构 | 第60-63页 |
| 5.2.1 主从模型 | 第60-61页 |
| 5.2.2 数据流模型 | 第61-62页 |
| 5.2.3 OpenMP模型 | 第62-63页 |
| 5.3 C6678核间通信机制 | 第63-66页 |
| 5.3.1 数据传输 | 第63-64页 |
| 5.3.2 IPC核间通信 | 第64-66页 |
| 5.4 多核协作测试与分析 | 第66-71页 |
| 5.4.1 主从模式的并行应用设计 | 第67-68页 |
| 5.4.2 基于OpenMP的并行应用设计 | 第68-69页 |
| 5.4.3 测试结果及分析 | 第69-71页 |
| 5.5 视觉导航算法的多核实现 | 第71-76页 |
| 5.5.1 多核并行程序设计 | 第71-73页 |
| 5.5.2 实验与分析 | 第73-76页 |
| 5.6 本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89页 |