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无人机视觉智能控制相关技术研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 目标检测跟踪技术第10-12页
        1.2.2 无人机视觉导航第12-14页
    1.3 主要内容及章节安排第14-17页
        1.3.0 研究目标第14页
        1.3.1 研究内容第14-15页
        1.3.2 后续章节安排第15-17页
第2章 无人机视觉系统硬件平台的搭建第17-30页
    2.1 无人机平台的介绍与选择第17-21页
        2.1.1 Parrot AR.Drone2.0第17页
        2.1.2 Pixhawk第17-19页
        2.1.3 DJI M100第19-20页
        2.1.4 三种飞行平台的对比和取舍第20-21页
    2.2 板载运算器第21-23页
        2.2.1 板载运算器介绍第21-22页
        2.2.2 板载运算器性能对比与选择第22-23页
        2.2.3 板载运算的意义第23页
    2.3 传感器第23-25页
        2.3.1 无人机飞控上的传感器第23-24页
        2.3.2 额外可扩充的传感器汇总第24-25页
    2.4 地面站第25-30页
        2.4.1 现有的地面站介绍第26-28页
        2.4.2 本文依赖的硬件平台介绍第28-30页
第3章 应用于无人机的基础视觉算法第30-42页
    3.1 光流增稳第30-35页
        3.1.1 光流算法的背景和算法介绍第30-31页
        3.1.2 Lucas–Kanade光流算法解析第31-33页
        3.1.3 光流算法在无人机领域的作用和应用场景第33-34页
        3.1.4 利用稠密性光流增稳无人机姿态第34-35页
    3.2 目标跟踪第35-38页
        3.2.1 目前目标跟踪的算法分类第35-37页
        3.2.2 分析热门跟踪算法的优缺点和适用的场景第37-38页
    3.3 SLAM第38-42页
        3.3.1 目前的SLAM算法分类介绍第38-41页
        3.3.2 不同SLAM算法效果对比分析使用场景和条件限制第41页
        3.3.3 分析SLAM在室内无人机视觉自动控制系统中的作用第41-42页
第4章 无人机视觉跟踪导航系统的设计与实现第42-49页
    4.1 研究背景和开发环境介绍第42-44页
        4.1.1 研究背景第42-43页
        4.1.2 开发环境第43-44页
    4.2 自动跟踪控制系统第44-47页
        4.2.1 系统介绍第44页
        4.2.2 系统设计流程第44-47页
    4.3 实验第47-49页
        4.3.1 实验过程第47页
        4.3.2 实验结果第47-49页
第5章 无人机自主降落系统的设计第49-61页
    5.1 研究背景第49页
    5.2 标识物识别跟踪算法的实现与优化第49-55页
        5.2.1 Apriltags跟踪标识物介绍第49-51页
        5.2.2 针对降落时跟踪算法的优化第51-55页
    5.3 无标识物下的自动寻址降落第55-58页
    5.4 自主降落系统框架设计第58-61页
第6章 无人机自主降落系统的实现第61-74页
    6.1 开发环境介绍第61页
    6.2 实验第61-74页
        6.2.1 月球模拟自主降落室外版第61-64页
        6.2.2 月球模拟自主降落室内版第64-69页
        6.2.3 DJI M100室外自主降落第69-72页
        6.2.4 Pixhawk室外自主降落第72-74页
第7章 仿真平台的设计与实现第74-82页
    7.1 现有仿真平台介绍第74-76页
    7.2 仿真平台的设计第76-79页
        7.2.1 仿真平台框架第76-79页
        7.2.2 仿真平台实现第79页
    7.3 仿真平台实验第79-82页
第8章 总结与展望第82-84页
    8.1 论文完成的主要工作与创新第82页
    8.2 进一步的研究目标第82-84页
参考文献第84-89页
致谢第89-90页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第90页

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