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基于惯性/GPS/光流的无人机组合导航研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-16页
第一章 绪论第16-22页
    1.1 课题研究背景及意义第16-17页
    1.2 无人机组合导航方式研究现状第17-19页
        1.2.1 惯性导航/卫星导航系统国内外研究现状第17-18页
        1.2.2 光流导航系统国内外研究现状第18-19页
    1.3 卫星导航/惯性导航/计算机视觉的组合导航关键问题第19-20页
    1.4 论文研究内容及结构第20-22页
第二章 无人机组合导航方式理论基础第22-36页
    2.1 惯性导航基本原理第22-28页
        2.1.1 惯性导航的基本概念第22-23页
        2.1.2 惯性导航系统第23-24页
        2.1.3 传感器的信号处理第24-27页
        2.1.4 旋转罗盘的校正第27页
        2.1.5 独立惯导性能第27-28页
    2.2 卫星导航技术原理第28-33页
        2.2.1 GNSS概述第28-29页
        2.2.2 GPS导航原理第29-32页
        2.2.3 选择卫星与精度影响来源第32-33页
    2.3 计算机视觉导航原理第33-35页
        2.3.1 光流概念第33页
        2.3.2 光流法的基本计算方法第33-35页
    2.4 本章小结第35-36页
第三章 惯性/GPS组合导航技术分析第36-56页
    3.1 SINS系统姿态解算算法第36-39页
        3.1.1 坐标系定义及转换第36-39页
    3.2 SINS系统的仿真研究第39-49页
        3.2.1 捷联惯性导航方式的姿态解算算法第39-43页
        3.2.2 基于四元数法的捷联惯性导航系统仿真第43-46页
        3.2.3 仿真结果分析第46-49页
    3.3 GPS/INS组合导航算法研究第49-55页
        3.3.1 卡尔曼滤波算法第49-50页
        3.3.2 卡尔曼滤波算法应用于GPS/SINS数据融合第50-54页
        3.3.3 算法仿真结果对比分析第54-55页
    3.4 本章小结第55-56页
第四章 基于光流的计算机视觉组合导航系统第56-78页
    4.1 基于光流的计算机视觉导航基本算法研究第56-63页
        4.1.1 光流特征点检测算法第56-57页
        4.1.2 基于光流特性的特征点位置估计算法第57-61页
        4.1.3 基于特征点的光流算法第61-63页
    4.2 基于光流传感器的导航算法第63-71页
        4.2.1 光流算法中坐标投影及相机标定第63-65页
        4.2.2 光流传感器在无人机光流导航系统中的算法设计第65-71页
    4.3 基于卡尔曼滤波方式的惯性/光流导航数据融合第71-77页
        4.3.1 光流/惯性松耦合模型建立及仿真第71-74页
        4.3.2 光流/惯性紧耦合模型建立及仿真第74-77页
    4.4 本章小结第77-78页
第五章 四旋翼无人机硬件平台设计第78-102页
    5.1 四旋翼无人机硬件平台解析第78-94页
        5.1.0 组合导航系统硬件平台第79-80页
        5.1.1 四旋翼无人机控制器系统硬/软件组成第80-84页
        5.1.2 四旋翼无人机飞行导航软件设计第84-85页
        5.1.3 四旋翼无人机组合导航物理模型建立第85-87页
        5.1.4 基于模型控制算法的设计第87-91页
        5.1.5 基于光流的软件控制系统设计第91-92页
        5.1.6 光流导航试飞第92-94页
    5.2 基于mavlink传输协议的地面监控站设计第94-100页
        5.2.1 数据通信格式以及界面编译第94-97页
        5.2.2 故障检测诊断第97-100页
    5.3 本章小结第100-102页
第六章 总结与展望第102-104页
    6.1 论文工作总结第102-103页
    6.2 进一步工作展望第103-104页
参考文献第104-107页
致谢第107-109页
作者简介第109-110页

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