| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 实验系统平台搭建 | 第17-31页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 无人机实验系统平台软硬件架构设计 | 第17-19页 |
| 2.2.1 实验系统硬件架构 | 第17-18页 |
| 2.2.2 系统软件架构 | 第18-19页 |
| 2.3 硬件搭建与规格参数 | 第19-21页 |
| 2.3.1 无人机系统硬件搭建 | 第19页 |
| 2.3.2 立体视觉子系统搭建及规格参数 | 第19-21页 |
| 2.4 立体视觉原理及实现方法 | 第21-30页 |
| 2.4.1 摄像机成像原理 | 第21-24页 |
| 2.4.2 立体视觉基本原理 | 第24-26页 |
| 2.4.3 立体视觉三维测量实现方法 | 第26-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 城市低空环境下的无人机环境感知与3D建模 | 第31-51页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 三维环境障碍检测 | 第31-39页 |
| 3.2.1 研究方案设计 | 第31-32页 |
| 3.2.2 三维点云图像获取 | 第32-35页 |
| 3.2.3 三维点云数据过滤 | 第35-36页 |
| 3.2.4 三维聚类与障碍物检测 | 第36-39页 |
| 3.3 建筑物识别 | 第39-42页 |
| 3.3.1 常用的特征提取与目标识别方法 | 第39-40页 |
| 3.3.2 基于Haar特征与HOG特征的分类识别 | 第40-42页 |
| 3.4 基于OpenGL的建筑物3D建模 | 第42-46页 |
| 3.4.1 计算机图形学与OpenGL绘图 | 第42-44页 |
| 3.4.2 基于OpenGL的3D绘图方法 | 第44页 |
| 3.4.3 障碍物实时动态3D模型建立 | 第44-46页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第46-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-51页 |
| 第4章 无人机自主避障方法研究 | 第51-73页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 自主避障研究方案设计 | 第51-52页 |
| 4.3 无人机路径规划 | 第52-62页 |
| 4.3.1 路径规划概念 | 第52页 |
| 4.3.2 路径规划分类与常见规划方法 | 第52-53页 |
| 4.3.3 人工势场法与RRT算法分析 | 第53-56页 |
| 4.3.4 改进的路径规划算法与航迹优化方法 | 第56-62页 |
| 4.4 四旋翼无人机动力学建模 | 第62-66页 |
| 4.4.1 飞行器运动模型 | 第62-63页 |
| 4.4.2 螺旋桨空气动力模型 | 第63-65页 |
| 4.4.3 电机动力模型 | 第65页 |
| 4.4.4 四旋翼无人机动力学模型 | 第65-66页 |
| 4.5 路径跟踪控制 | 第66-71页 |
| 4.5.1 线性二次型最优控制理论基础 | 第66-68页 |
| 4.5.2 路径跟踪控制器设计 | 第68-70页 |
| 4.5.3 仿真实验与结果分析 | 第70-71页 |
| 4.6 本章小结 | 第71-73页 |
| 第5章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 5.1 总结 | 第73-74页 |
| 5.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 攻读硕士研究生期间主要成果 | 第81页 |