惯导辅助旋翼飞行器室内视觉导航方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 小型旋翼无人机 | 第10-11页 |
| 1.2 室内导航方法发展现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 无人机位置与运动姿态解算研究 | 第11-13页 |
| 1.2.2 无人机避障与避障路径规划研究 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容与意义 | 第14-16页 |
| 第二章 双目视觉导航理论 | 第16-27页 |
| 2.1 视觉系统坐标系 | 第16-18页 |
| 2.1.1 图像坐标系与成像平面坐标系转换关系 | 第16-17页 |
| 2.1.2 世界坐标系与相机坐标系转换关系 | 第17-18页 |
| 2.2 相机模型及参数标定 | 第18-20页 |
| 2.2.1 线性相机模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 非线性相机模型 | 第19-20页 |
| 2.3 双目视觉定位原理 | 第20-22页 |
| 2.4 对极几何关系 | 第22-23页 |
| 2.5 相机标定与双目校正 | 第23-26页 |
| 2.5.1 相机标定 | 第23-25页 |
| 2.5.2 双目校正 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 双目视觉室内导航算法 | 第27-52页 |
| 3.1 特征点获取及匹配方法 | 第27-35页 |
| 3.1.1 SIFT算法 | 第27-30页 |
| 3.1.2 ORB算法 | 第30-33页 |
| 3.1.3 SIFT与ORB算法对比 | 第33-35页 |
| 3.2 基于双目视觉的室内导航算法 | 第35-43页 |
| 3.2.1 双目视觉导航算法架构 | 第35-38页 |
| 3.2.2 相机运动信息的求解 | 第38-39页 |
| 3.2.3 导航坐标系转换 | 第39-40页 |
| 3.2.4 飞行姿态解算 | 第40-41页 |
| 3.2.5 累积误差补偿 | 第41-43页 |
| 3.3 视觉导航实验 | 第43-50页 |
| 3.3.1 姿态解算 | 第43-45页 |
| 3.3.2 距离解算 | 第45-46页 |
| 3.3.3 室内环境飞行实验 | 第46-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 惯导辅助的室内导航算法研究 | 第52-66页 |
| 4.1 惯性导航原理 | 第52-55页 |
| 4.1.1 惯性导航系统 | 第52-53页 |
| 4.1.2 四元数法与姿态角 | 第53-54页 |
| 4.1.3 惯性导航姿态更新 | 第54-55页 |
| 4.2 惯导辅助视觉导航算法 | 第55-58页 |
| 4.2.1 惯导辅助导航算法结构 | 第55-56页 |
| 4.2.2 卡尔曼滤波器设计 | 第56页 |
| 4.2.3 滤波器系数自适应修正 | 第56-58页 |
| 4.3 实验与分析 | 第58-65页 |
| 4.3.1 惯性导航实验 | 第58-60页 |
| 4.3.2 惯导辅助视觉导航实验 | 第60-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 基于立体视觉的无人机避障研究 | 第66-81页 |
| 5.1 基于强相似点的立体匹配算法 | 第66-75页 |
| 5.1.1 算法总体设计 | 第67页 |
| 5.1.2 强相似点立体匹配速度优化 | 第67-70页 |
| 5.1.3 立体匹配结果优化 | 第70-71页 |
| 5.1.4 实验与分析 | 第71-75页 |
| 5.2 启发式无人机避障路径算法研究 | 第75-80页 |
| 5.2.1 无人机避障路径规划算法总体设计 | 第75页 |
| 5.2.2 节点间地图构建 | 第75-77页 |
| 5.2.3 基于A*的启发式避障路径算法 | 第77-79页 |
| 5.2.4 仿真实验设计与分析 | 第79-80页 |
| 5.3 本章小结 | 第80-81页 |
| 第六章 总结与展望 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 作者简介 | 第88页 |
