复杂环境下无人机航迹规划方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第16-23页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第16-17页 |
| 1.2 旋翼无人机的发展过程 | 第17-20页 |
| 1.3 航迹规划研究现状 | 第20页 |
| 1.4 无人机避障研究现状 | 第20-21页 |
| 1.5 本文的主要内容及结构安排 | 第21-23页 |
| 1.5.1 研究目标及主要任务 | 第21-22页 |
| 1.5.2 论文结构安排 | 第22-23页 |
| 第二章 多无人机航迹规划建模 | 第23-29页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 航迹规划基本问题 | 第23-25页 |
| 2.2.1 数字地图模型 | 第23-25页 |
| 2.2.2 航迹节点表示方法 | 第25页 |
| 2.3 多无人机航迹规划约束分析与代价函数 | 第25-28页 |
| 2.3.1 子无人机飞行代价约束 | 第25-27页 |
| 2.3.2 多无人机飞行代价约束 | 第27-28页 |
| 2.3.3 多无人机航迹规划代价模型 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 多无人机航迹规划算法研究 | 第29-48页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 群体智能优化算法 | 第29-31页 |
| 3.3 基于混合粒子群算法的多无人机航迹规划 | 第31-34页 |
| 3.3.1 基本原理及算法描述 | 第31-32页 |
| 3.3.2 群体适应度方差及早熟判断 | 第32页 |
| 3.3.3 差分进化操作 | 第32-33页 |
| 3.3.4 自适应调整惯性权重策略 | 第33页 |
| 3.3.5 航迹节点规划方法 | 第33-34页 |
| 3.4 障碍物检测与避障方法 | 第34-42页 |
| 3.4.1 障碍物检测算法 | 第34-35页 |
| 3.4.2 包围体与安全圆策略 | 第35页 |
| 3.4.3 无人机航迹与障碍物相交检测方法 | 第35-37页 |
| 3.4.4 针对障碍物包围体的中间航点避障策略 | 第37-38页 |
| 3.4.5 针对威胁区域的外切圆避障策略 | 第38-39页 |
| 3.4.6 连续障碍物避障策略 | 第39-42页 |
| 3.5 无人机航迹规划仿真实验及结果分析 | 第42-47页 |
| 3.5.1 单架无人机航迹规划仿真实验 | 第42-44页 |
| 3.5.2 多无人机航迹规划仿真实验 | 第44-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 双目立体匹配与目标深度检测 | 第48-65页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 参考坐标系及其关系 | 第48-51页 |
| 4.2.1 图像坐标系 | 第48页 |
| 4.2.2 摄像头坐标系 | 第48-49页 |
| 4.2.3 世界坐标系 | 第49页 |
| 4.2.4 坐标系之间的关系 | 第49-51页 |
| 4.3 双目摄像头标定 | 第51-54页 |
| 4.4 畸变校正 | 第54-55页 |
| 4.5 极线约束与双目校正 | 第55-56页 |
| 4.6 立体匹配与深度获取 | 第56-57页 |
| 4.6.1 立体匹配算法 | 第56-57页 |
| 4.6.2 目标深度获取 | 第57页 |
| 4.7 双目视觉实验研究 | 第57-63页 |
| 4.7.1 双目摄像头标定实验 | 第58-59页 |
| 4.7.2 双目立体校正实验 | 第59-61页 |
| 4.7.3 双目立体匹配与深度获取 | 第61-63页 |
| 4.8 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 无人机双目视觉系统设计与实验 | 第65-75页 |
| 5.1 引言 | 第65页 |
| 5.2 无人机双目视觉系统 | 第65-66页 |
| 5.3 无人机飞行平台 | 第66-67页 |
| 5.4 双目视觉模块 | 第67-69页 |
| 5.5 双目视觉模块与无人机飞控通信 | 第69-71页 |
| 5.6 无人机双目视觉系统实验 | 第71-74页 |
| 5.6.1 无人机安全距离测定实验 | 第72-74页 |
| 5.6.2 无人机飞行实验 | 第74页 |
| 5.7 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-78页 |
| 6.1 研究总结 | 第75-76页 |
| 6.2 研究展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 在校期间的科研成果及发表的学术论文 | 第84页 |
