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基于全光谱探测技术的无人机视觉引导着降技术的研究

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-11页
第一章 绪论第11-18页
   ·课题背景第11-13页
   ·研究意义第13-14页
   ·开展论文研究的思路和具体实现第14-15页
   ·论文结构第15-18页
第二章 基于可见光探测技术的无人机视觉引导着降技术第18-23页
   ·方案设计第18-19页
   ·摄像系统标定第19页
   ·目标自动识别跟踪与定位第19页
   ·飞机着陆轨迹测量现场试验及结论第19-22页
   ·本章小结第22-23页
第三章 基于红外探测技术的无人机视觉引导着降技术第23-43页
   ·基于红外探测技术的无人机视觉引导着降系统的构成第23-27页
     ·系统方案设计第23-24页
     ·系统硬件第24-26页
     ·系统软件第26-27页
   ·系统中的关键技术第27-37页
     ·基于Kalman滤波的NNLOG算子目标跟踪和定位第27-34页
       ·基于Singer模型的Kalman滤波目标位置估计第27-29页
       ·NNLOG算子高精度定位第29-32页
       ·目标跟踪与定位步骤第32-33页
       ·目标跟踪与定位的实际图像测试及结果第33-34页
     ·目交会算法第34-35页
     ·快速标定方案第35-37页
   ·验证实验第37-41页
   ·本章小结第41-43页
第四章 基于改进自适应Kalman滤波的视觉引导测速第43-52页
   ·基于最优线性滤波的视觉引导测速技术简介第43-44页
   ·自适应Kalman滤波第44-45页
   ·基于改进自适应Kalman滤波算法的双目视觉引导测速第45页
   ·基于改进自适应Kalman滤波算法的视觉引导测速步骤第45-46页
   ·改进自适应Kalman滤波与最优多项式滤波测速仿真对比第46-51页
     ·仅加高斯随机噪声第46-48页
     ·加系统噪声和随机噪声第48-51页
   ·本章小结第51-52页
第五章 基于全光谱探测技术的无人机视觉引导着降技术第52-61页
   ·基于紫外探测技术的无人机视觉引导着降技术的可行性论证第52-54页
     ·太阳紫外辐射通过大气时的特性第52-53页
     ·紫外相关硬件第53-54页
   ·基于全光谱探测技术的无人机视觉引导着降技术的方案设计第54-59页
   ·本章小结第59-61页
第六章 总结第61-65页
   ·本文工作结论第61-62页
   ·论文主要创新点第62-64页
   ·后续工作及展望第64-65页
致谢第65-67页
参考文献第67-70页
作者在学期间取得的学术成果第70页

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