UAV視覺輔助自主降落技術(shù)研究.pdf

1、目前UAV（Unmanned Aerial vehicles）廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域，其軍事價值促使世界各國爭相發(fā)展UAV。UAV的主要功能是起飛、識別、監(jiān)視、跟蹤以及降落。近年來世界各國的研究者根據(jù)UAV的不同功能，研究不同的功能技術(shù)。本文將目標識別、跟蹤和降落作為研究內(nèi)容，對UAV模型進行仿真實驗。
　　論文選H地標作為對象進行實驗研究。在目標識別跟蹤實驗中，根據(jù)地標的SURF特征和幾何特征，提出了概率分類器和SURF特征點跟蹤結(jié)

2、合的目標跟蹤定位方案。通過匹配的SURF特征點計算UAV的三個角度（偏轉(zhuǎn)角，俯仰角，翻滾角）。概率分類器以7個弱分類器組成強分類器，以積分圖像特征為基礎(chǔ)的;SURF點跟蹤以SURF特征點和目標輪廓特征為基礎(chǔ)進行實驗。根據(jù)分類器和SURF跟蹤器提出的融合準則可以準確的定位目標。對于只有一方成功定位目標，而另一方失敗的情況，可以利用分類器中的目標特征進行目標匹配，判斷目標是不是有效目標。該實驗分為目標前期選擇、分類器訓練以及目標跟蹤階段。前

3、期目標選擇得到與目標相對平行的一種飛行姿態(tài)，為分類器和目標跟蹤提供了較好的目標特征。實驗驗證了本算法具有良好的魯棒性（旋轉(zhuǎn)角、俯仰角、光照背景），而且處理滿足實時性的要求，并可根據(jù)SURF點匹配計算UAV的姿態(tài)。
　　以地標為特征進行的識別跟蹤降落可以很好的實現(xiàn)UAV的自主降落，但是UAV必須具有應(yīng)急突發(fā)狀況的能力。例如無地標特征，但需要進行迫降的情況。在無場景環(huán)境信息的狀況，要實現(xiàn)UAV的自主降落，可以利用計算機視覺中的雙目系統(tǒng)

4、完成。本文搭建雙目系統(tǒng)，通過圖像對匹配獲取視差圖，恢復(fù)目標場景并選擇合適的區(qū)域進行判斷能不能作為安全降落區(qū)域。該系統(tǒng)同樣利用SURF特征點進行跟蹤，優(yōu)化匹配狀態(tài)。本文為雙目降落系統(tǒng)引入了輪廓識別匹配、SURF跟蹤、ENCC立體匹配以及RANSAC平面擬合等算法。ENCC子像素立體匹配可以獲取較高精度的致密視差圖，為UAV選擇安全區(qū)域提供較好的數(shù)據(jù)。輪廓匹配可以快速高效的確定有效的目標區(qū)域，并提供足夠的SURF特征點進行RANSAC平面擬