基于单目视觉无人直升机辅助降落的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 致谢 | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 图表目录 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-23页 |
| ·研究背景 | 第14-16页 |
| ·微小型无人直升机的研究现状 | 第16-18页 |
| ·微小型无入直升机的视觉降落系统 | 第18-20页 |
| ·微小型无人直升机视觉系统概述 | 第18-19页 |
| ·微小型无人直升机视觉系统的研究现状 | 第19页 |
| ·微小型无人直升机视觉系统在自主降落中的应用 | 第19-20页 |
| ·本文的研究内容和创新 | 第20-21页 |
| ·论文章节安排 | 第21-23页 |
| 第二章 摄像机标定 | 第23-34页 |
| ·针孔摄像机模型 | 第23-28页 |
| ·基本模型 | 第23-26页 |
| ·修正后的基本模型 | 第26-28页 |
| ·摄像机的内参数矩阵 | 第28-29页 |
| ·摄像机标定 | 第29-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 图像特征点的提取与匹配 | 第34-46页 |
| ·图像特征点提取 | 第34-40页 |
| ·Harris角点检测 | 第34-37页 |
| ·SIFT特征点检测 | 第37-40页 |
| ·特征点的匹配 | 第40-41页 |
| ·特征点提取方法的选择 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 基于单应矩阵的着陆区域检测 | 第46-63页 |
| ·单应矩阵 | 第46-47页 |
| ·图像间单应矩阵的估计 | 第47-49页 |
| ·观测图像序列单应矩阵求解 | 第47-48页 |
| ·单应矩阵估计 | 第48-49页 |
| ·基本矩阵 | 第49-52页 |
| ·对极几何 | 第49-50页 |
| ·基本矩阵 | 第50-51页 |
| ·基本矩阵的求解 | 第51-52页 |
| ·基于单应矩阵的可供降落的区域检测 | 第52-55页 |
| ·基于单应矩阵的平面检测 | 第52页 |
| ·求解地面法向量确定平面的倾角 | 第52-55页 |
| ·恢复摄像机运动信息 | 第52-54页 |
| ·计算平面法向量 | 第54-55页 |
| ·实验验证 | 第55-62页 |
| ·室内实验 | 第55-56页 |
| ·室外实验 | 第56-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 确定可供着陆区域的大小 | 第63-74页 |
| ·实际区域与图像区域之间的关系 | 第63-65页 |
| ·直升机对着陆区域的要求 | 第63-64页 |
| ·两个平面之间的映射关系 | 第64-65页 |
| ·寻找图像中可供着陆区域的最大内接圆 | 第65-68页 |
| ·图像膨胀和腐蚀 | 第65-66页 |
| ·canny边缘算法 | 第66-67页 |
| ·多封闭区域转化为单封闭区域 | 第67-68页 |
| ·实验验证 | 第68-72页 |
| ·基于视觉算法寻找可供降落区域总体实现 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 基于图像序列的微小型直升机的位姿估计 | 第74-82页 |
| ·基于单应矩阵的位姿估计 | 第74-77页 |
| ·单应矩阵与运动参数之间的关系 | 第74-75页 |
| ·单应矩阵的分解 | 第75-76页 |
| ·无人直升机降落过程中的坐标系之间的转化关系 | 第76-77页 |
| ·实验验证 | 第77-81页 |
| ·实验设计 | 第77-78页 |
| ·实验结果与分析 | 第78-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第七章 总结与期望 | 第82-84页 |
| ·工作总结 | 第82页 |
| ·研究展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-89页 |
| 读研期间发表的论文 | 第89页 |
| 作者简介 | 第89-90页 |
