| 致谢 | 第4-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 桥梁外观检测意义和无人机应用的发展 | 第10-13页 |
| 1.1.1 桥梁外观检测的内容和意义 | 第10页 |
| 1.1.2 桥梁外观检测的技术发展 | 第10-11页 |
| 1.1.3 无人机的应用进展 | 第11-13页 |
| 1.2 课题的研究背景 | 第13-20页 |
| 1.2.1 无人机避障的算法 | 第13-14页 |
| 1.2.2 传统的人工势场法 | 第14-17页 |
| 1.2.3 人工势场法的研究进展 | 第17-20页 |
| 1.3 本文研究内容和结构安排 | 第20-22页 |
| 1.3.1 本文的创新点 | 第20页 |
| 1.3.2 本文的结构安排 | 第20-22页 |
| 第2章 改进人工势场法 | 第22-35页 |
| 2.1 无人机飞行原理和控制原理 | 第22-25页 |
| 2.1.1 无人机飞行原理 | 第22-23页 |
| 2.1.2 无人机动力学方程建立 | 第23-25页 |
| 2.2 用于桥梁检测的改进人工势场法 | 第25-29页 |
| 2.2.1 桥梁的构造特点 | 第25-26页 |
| 2.2.2 改进人工势场法 | 第26-29页 |
| 2.3 改进人工势场法的仿真测试 | 第29-34页 |
| 2.3.1 平面内目标不可达仿真测试 | 第29-31页 |
| 2.3.2 平面内局部最小点仿真测试 | 第31-33页 |
| 2.3.3 高度方向仿真测试 | 第33-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 无人机自动避障系统的硬件和软件的实现 | 第35-51页 |
| 3.1 无人机硬件组成和控制原理 | 第35-37页 |
| 3.1.1 无人机硬件系统的组成 | 第35-37页 |
| 3.1.2 无人机硬件系统的控制 | 第37页 |
| 3.2 无人机自动避障系统的硬件实现 | 第37-42页 |
| 3.2.1 自动避障的硬件设计方法选择 | 第37-38页 |
| 3.2.2 四旋翼无人机控制系统硬件实现 | 第38-42页 |
| 3.3 无人机自动避障系统的软件设计 | 第42-47页 |
| 3.3.1 自动避障软件整体架构 | 第42-44页 |
| 3.3.2 Arduino mega2560与超声波传感器的通信 | 第44页 |
| 3.3.3 避障的软件实现 | 第44-47页 |
| 3.4 实际避障效果测试 | 第47-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 无人机图像传输和图像处理技术的引入 | 第51-63页 |
| 4.1 几何成像理论 | 第51-54页 |
| 4.1.1 正摄影照片几何成像理论 | 第51-53页 |
| 4.1.2 倾斜摄影几何成像理论 | 第53-54页 |
| 4.2 图像处理的方法 | 第54-56页 |
| 4.3 无人机数字影像采集系统 | 第56-58页 |
| 4.4 裂缝检测试验 | 第58-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 无人机桥梁外观检测试验 | 第63-68页 |
| 5.1 工程概况 | 第63-64页 |
| 5.2 无人机检测实施 | 第64-65页 |
| 5.3 检测手段比较 | 第65-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-71页 |
| 6.1 本文的主要研究成果 | 第68-69页 |
| 6.2 后续的工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 附录 | 第74-75页 |
| 个人简介 | 第75页 |