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基于视觉信息引导的舰载无人机精确着舰技术研究

摘要第4-5页
ABCTRACT第5页
注释表第12-13页
缩略词第13-14页
第一章 绪论第14-20页
    1.1 研究背景及意义第14-16页
    1.2 国内外研究现状第16-18页
        1.2.1 国外研究现状第16-17页
        1.2.2 国内研究现状第17-18页
    1.3 章节安排第18-20页
第二章 视觉着舰导航系统设计第20-34页
    2.1 舰载无人机导航系统的要求第20页
    2.2 基于视觉的着舰导航系统设计第20-26页
        2.2.1 视觉导航系统原理分析第20-22页
        2.2.2 视觉导航系统工作流程第22页
        2.2.3 基于图像的云台跟踪控制第22-24页
        2.2.4 视觉导航系统的位置解算第24-26页
    2.3 视觉导航系统硬件组成与选型第26-30页
    2.4 基于红外视觉的位置标定第30-33页
        2.4.1 红外视觉位置标定设计第30-31页
        2.4.2 偏航俯仰位置标定第31-32页
        2.4.3 位置解算测试结果分析第32-33页
    2.5 本章小结第33-34页
第三章 基于Adaboost算法的无人机目标识别第34-48页
    3.1 Adaboost算法流程第34-35页
    3.2 无人机矩形特征的选取和特征值计算第35-38页
        3.2.1 Haar-like矩形特征第36-37页
        3.2.2 利用积分图计算矩形特征第37-38页
    3.3 Adaboost算法的改进和级联分类器第38-40页
        3.3.1 Adaboost算法的改进第38-40页
        3.3.2 级联分类器第40页
    3.4 训练样本的选取第40-42页
        3.4.1 无人机样本的选取第40-41页
        3.4.2 非无人机样本的选取第41-42页
    3.5 检测过程和实验结果分析第42-47页
        3.5.1 级联分类器的检测过程第43页
        3.5.2 实验结果分析第43-47页
    3.6 本章小结第47-48页
第四章 舰载无人机着舰引导控制律设计第48-71页
    4.1 着舰引导控制系统第48-49页
    4.2 纵向TECS控制的基本原理第49-51页
        4.2.1 有关质点飞机运动的假设第49页
        4.2.2 纵向总能量控制的原理第49-51页
    4.3 纵向TECS控制律设计第51-60页
        4.3.1 纵向内回路控制律设计第52-53页
        4.3.2 纵向外回路控制律设计第53-56页
        4.3.3 纵向半物理仿真验证第56-60页
    4.4 侧向L1控制的基本原理第60-65页
        4.4.1 L1算法简介第61-62页
        4.4.2 L1算法的线性分析第62-65页
    4.5 侧向L1控制律设计第65-70页
        4.5.1 侧向内回路控制律设计第65-66页
        4.5.2 侧向外回路控制律设计第66-67页
        4.5.3 侧向半物理仿真验证第67-70页
    4.6 本章小结第70-71页
第五章 无人机着落引导与控制综合试验分析第71-88页
    5.1 影响视觉引导的误差因素分析第71-75页
        5.1.1 模型误差分析第71-73页
        5.1.2 物理因素影响分析第73-74页
        5.1.3 图像处理误差影响分析第74-75页
    5.2 试验平台第75-80页
        5.2.1 固定翼无人机第75-77页
        5.2.2 飞控系统及相关设备第77-79页
        5.2.3 试验场地第79-80页
    5.3 飞行试验与结果分析第80-87页
        5.3.1 试飞流程和参数调节第80-82页
        5.3.2 试验结果分析第82-87页
    5.4 本章小结第87-88页
第六章 总结与展望第88-90页
    6.1 工作总结第88页
    6.2 后续研究工作展望第88-90页
参考文献第90-95页
致谢第95-96页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第96页

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