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山地果园植保无人机自适应导航关键技术研究

摘要第7-9页
ABSTRACT第9-11页
第一章 绪论第16-30页
    1.1 研究背景与意义第16-19页
    1.2 国内外研究现状第19-24页
        1.2.1 农业航空研究现状第19-21页
        1.2.2 路径规划方法相关研究第21-22页
        1.2.3 无人机自主导航方法相关研究第22页
        1.2.4 仿形运动控制相关研究第22-24页
    1.3 无人机山地植保作业自适应导航亟待解决的问题第24-25页
    1.4 主要研究内容第25-26页
    1.5 研究方法与技术路线第26-30页
        1.5.1 研究方法第26-27页
        1.5.2 技术路线第27-30页
第二章 四旋翼无人机建模及自适应导航控制方法研究第30-58页
    2.1 引言第30页
    2.2 四旋翼无人机原理第30-33页
        2.2.1 无人机结构第30-31页
        2.2.2 四旋翼无人机飞行原理第31-32页
        2.2.3 无人机姿态解算原理第32-33页
    2.3 四旋翼无人机运动学模型建模第33-40页
        2.3.1 无人机坐标变换第34-36页
        2.3.2 无人机飞行动力学模型第36-40页
    2.4 无人机作业路径选取第40-47页
        2.4.1 效率最优的作业路径选取方法第40-41页
        2.4.2 基于蚁群算法的作业最短路径获取第41-47页
    2.5 四旋翼植保无人机控制方法研究第47-57页
        2.5.1 PID控制理论分析第47-48页
        2.5.2 无人机植保作业自适应导航控制方法研究第48-50页
        2.5.3 无人机水平航迹控制方法研究第50-54页
        2.5.4 无人机飞行高度仿形控制方法研究第54-57页
    2.6 本章小结第57-58页
第三章 基于GNSS-视觉组合的植保无人机航迹控制方法研究第58-90页
    3.1 引言第58页
    3.2 航迹控制系统总体设计第58-59页
    3.3 GNSS导航定位装置研究与实现第59-67页
        3.3.1 装置总体构建与硬件选型第60-61页
        3.3.2 定位系统硬件设计第61-62页
        3.3.3 定位系统软件开发第62-67页
    3.4 基于机器视觉的果树识别与分割方法研究第67-80页
        3.4.1 果树图像提取原理及算法第67-69页
        3.4.2 果树标记的Python实现及算法验证第69-73页
        3.4.3 Lab空间下基于k-means的果树分割第73-75页
        3.4.4 HSV空间下基于阈值分割的果树提取实现第75-77页
        3.4.5 RGB空间下基于RGB分量线性组合的果树提取实现第77-78页
        3.4.6 果树提取实现后期处理第78页
        3.4.7 偏航角提取方法第78-80页
    3.5 基于GNSS-视觉组合的无人机作业水平航迹调控方法实现第80-83页
        3.5.1 GNSS导航方法设计与实现第80-81页
        3.5.2 基于图像的航向调整方法设计与实现第81-82页
        3.5.3 GNSS-视觉组合的导航方法设计与实现第82-83页
    3.6 系统性能验证第83-88页
        3.6.1 GNSS装置性能验证第83-86页
        3.6.2 视觉导航精度验证第86-88页
    3.7 本章小结第88-90页
第四章 基于双目视觉的无人机自主仿形控制方法研究第90-122页
    4.1 引言第90页
    4.2 无人机自主仿形飞行控制方法分析第90-92页
        4.2.1 双目测距理论分析第90-91页
        4.2.2 仿形飞行控制方案设计第91-92页
    4.3 双目立体视觉模型第92-97页
        4.3.1 相机标定第93页
        4.3.2 目标特征提取第93页
        4.3.3 立体匹配第93-94页
        4.3.4 重映射第94页
        4.3.5 投影几何第94-95页
        4.3.6 双目视觉系统模型第95-97页
    4.4 相机标定研究第97-110页
        4.4.1 坐标系统介绍第97-98页
        4.4.2 相机模型第98-99页
        4.4.3 单相机标定与立体标定第99-107页
        4.4.4 基于OpenCV的改进两步标定法第107-108页
        4.4.5 标定实验结果与分析第108-110页
    4.5 立体匹配与空间定位研究第110-112页
        4.5.1 立体匹配算法分类第110-111页
        4.5.2 局部BM匹配算法原理第111-112页
        4.5.3 深度信息提取第112页
        4.5.4 算法执行效率第112页
    4.6 仿形飞行控制方法设计与实现第112-114页
        4.6.1 高度信息获取算法实现第113页
        4.6.2 仿形飞行控制方法实现第113-114页
    4.7 系统性能验证第114-119页
        4.7.1 双目测距精度验证第114-118页
        4.7.2 仿形飞行控制精度测试第118-119页
    4.8 本章小结第119-122页
第五章 无人机自适应导航控制系统开发与实现第122-138页
    5.1 引言第122页
    5.2 无人机自适应导航控制系统开发第122-124页
    5.3 四旋翼无人机飞行平台搭建第124-128页
        5.3.1 机架搭建第124-125页
        5.3.2 飞控选型第125页
        5.3.3 动力系统搭建第125-127页
        5.3.4 电源模块开发第127-128页
        5.3.5 遥控器选型第128页
        5.3.6 无人机飞行平台搭建第128页
    5.4 无人机自适应导航系统搭建第128-136页
        5.4.1 GNSS导航模块实现第129-130页
        5.4.2 图像采集模块搭建第130-132页
        5.4.3 仿形控制模块搭建第132-133页
        5.4.4 地面控制站搭建第133-136页
    5.5 本章小结第136-138页
第六章 山地果园植保无人机自适应导航方法设计与试验第138-150页
    6.1 引言第138页
    6.2 系统参数确定第138-141页
        6.2.1 相机倾角确定第138-139页
        6.2.2 相机视场角的确定第139-140页
        6.2.3 视觉导航控制率确定第140-141页
    6.3 试验方案设计第141-144页
        6.3.1 试验区域选取第141页
        6.3.2 无人机及图像采集系统第141-142页
        6.3.3 三维模型建立第142-144页
        6.3.4 果树导航目标点获取第144页
    6.4 性能验证与数据分析第144-148页
        6.4.1 试验方案设计第144-146页
        6.4.2 性能分析第146-148页
    6.5 本章小结第148-150页
第七章 结论与展望第150-154页
    7.1 结论第150-151页
    7.2 创新点第151-152页
    7.3 展望第152-154页
附录第154-156页
参考文献第156-162页
致谢第162-164页
作者简介第164页

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