免费论文摘要：袖珍无人驾驶飞机弹性/视觉拉拢导航要害本领接洽

连年来，无人驾驶飞机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)不管在军事仍旧民用范围都获得了普遍的运用，与之关系的各项本领也变成暂时的接洽热门之一，个中便囊括视觉导航本领。跟着MEMS(Micro Electro Mechanical System, 微型计算机电体例)本领的兴盛，由MEMS弹性元件构成的导航体例也渐渐加入适用阶段。为了普及袖珍无人驾驶飞机在未知情况下导航的真实性和安定性，正文安排了一种鉴于特性点的弹性/视觉拉拢导航体例，舆论重要实质囊括：体例察看模子创造和特性点初始化、特性点配合、滤波算法接洽和缺乏下视图像情景下的航姿算法。在领会现有弹性/视觉拉拢导航体例优缺陷的普通上，正文贯串SLAM (Simultaneous Localization And Mapping, 同步定位与舆图创造)范围的接洽发达安排了一种鉴于特性点的无人驾驶飞机弹性/视觉拉拢导航体例；沿用计划机视觉投影模子安排了对应的特性点初始化本领，贬低了对传感器的本能诉求并制止了搀杂的非线性计划。提出了两种普及特性点配合精确度的本领：鉴于HSV(色彩、饱和度、亮度)颜色消息的特性点配合本领和陀螺仪扶助的特性点配合本领。领会了各别颜色重量在鉴于HSV颜色消息的特性点配合本领中的效率对该配合本领举行了简化，在简直实行进程中沿用了特性点的圆形邻域举行刻画向量天生，普及了特性点配合的精确性。对准生存摄像宁静平台和摄像机与无人驾驶飞机捷联恒定两种情景辨别提出了误配合特性点检验和测定和陀螺仪扶助特性点配合本领，领会了陀螺仪扶助特性点配合本领的缺点根源及其感化，表明常常精度的MEMS陀螺仪即可满意该本领的精度诉求，为视觉导航接洽供给了一种大略真实的特性点配合本领。安排了一种察看特殊检查本领和多因子自符合察看缺点协方差阵安排规则并建立了察看缺点检查统计量，贬低了察看噪声和特性点误配合对体例的感化。建立两步滤波算法对莫大计丈量缺点举行滤波处置，普及了体例对莫大计丈量噪声的抗干预本领。按照文中对拉拢导航体例各状况的可观性领会截止，提出了一种搀和采集样品UKF (Unscented Kalman Filter, 无迹卡尔曼滤波)滤波算法，仿真表明该算法在保护计划精度的同声普及了计划的速率。将加速率计与陀螺仪输入相贯串安排了载体疏通状况确定规则，提出了加速率计模样计划截止精确性的评介目标，普及了数据运用率和模样估量的精确性。沿用序贯处置本领对航姿滤波器举行矫正，贬低了加速率计输入噪声对航向计划的感化并贬低了加速率计模样计划不精确时航向缺点的积聚趋向。经过之上接洽普及了体例在缺乏下视图像时的真实性。建立了弹性/视觉拉拢导航的仿真平台，经过半什物试验和无人驾驶飞机试飞试验对前文提出的弹性/视觉拉拢导航体例举行了完备和灵验性考证。正文对未知情况下运用于无人驾驶飞机的弹性/视觉拉拢导航本领举行了表面商量与发端接洽，处置了局部要害题目，为进一步举行该类接洽供给了普通。

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