基于视觉的无人机自动着陆定位算法

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1、基于视觉的无人机自动着陆定位算法AnVison-BasedPoseEstimationAlgorithmForUAVAutonomousLanding学科专业：信息与通信工程研究生：刘全波指导教师：侯永宏副教授天津大学电子信息工程学院二零一五年十一月摘要近几年无人机已经成为研究热点之一，据有关统计表明，半数以上的无人机事故均发生在无人机着陆阶段。造成这种现象的原因是：无人机在着陆阶段，其飞行状态、速度、高度、角度、自身构型都有很大的变化，在极端情况下，无人机并不能准确的估计当前无人机的位置和速度，当无人机出现失控时，地面人员执行无线遥控需要一定延迟，不能及时控制无人机的飞

2、行参数。因此，要提高无人机着陆过程的安全性，就必须提高无人机的自主控制能力，而自主控制能力的提高，与其机载导航设备的信息获取及应用能力密切相关。传统的GPS/INS组和导航以及GNSS依赖于卫星定位信号，在存在遮挡或者屏蔽等复杂环境情况下，特别是当出现信号屏蔽和遗失的环境中，传统方法不能发挥出其应有的作用。为此近几年基于机器视觉的无人机自动着陆兴起。本文提出了一种基于HSV彩色直方图及椭圆拟合、多边形拟合的着陆目标提取和位姿估计的算法，用来负责着陆过程中无人机位姿估计。本文的主要工作包括以下内容：1.本文提出一种新型降落目标模型，目标模型由外围正六边形、外圆、二层圆、内圆

3、、正三角形组成，圆和三角形用于位姿估计，六边形用于确定目标区域，各图形的尺寸比例固定，除了可以与周围环境区分开来，还可以根据图形尺寸估计无人机位姿。2.本文提出一种目标识别方法，通过图形颜色特征初步判断图像中是否有降落目标，椭圆拟合、椭圆过滤，准确定位目标中椭圆位置，多边形拟合确定着陆目标检测范围，根据同心圆的比例特征及降落目标的颜色特征，排除复杂环境对目标模型识别的干扰，并且避免了目标错误匹配的情况。3.本文改善了前人基于椭圆的位姿估计算法，通过坐标转换和公式推导求解出无人机位姿，将位姿估计转换为求解一元十二次方程的同时，简化的公式的求解过程及复杂度。4.通过无人机在不

4、同光照和距离角度的条件下实拍测试，检测目标识别算法和位姿估计算法的准确性，并且通过1-10米不同高度航拍测试，统计着陆目标的识别概率。本文实验能够有效识别着陆目标，排除周围环境的干扰，在位姿估计中误差能够达到10cm范围以内。关键词：无人机自动着陆，位姿估计，直方图，椭圆拟合，canny边缘提取，最小二乘ABSTRACTUnmannedaerialvehicle(UAV)hasbecomeoneofresearchhotspotsinrecentyears,accordingtorelevantstatisticsshowthatmorethanhalfoftheunma

5、nnedaerialvehicleaccidenthadoccurredinunmannedaerialvehiclelandingphase.Thecausesofthisphenomenonisthatunmannedaerialvehiclesinlandingphase,itsflightstatus,speed,height,Angle,itsconfigurationhasverybigchange.Inextremecases,thedronescannotestimatethepositionandspeed,whenthereisoutofcontrol

6、,unmannedaerialvehiclegroundstaffperformingthewirelessremotecontrolneedscertaindelay.Therefore,toenhancethesecurityofunmannedaircraftlandingprocess,itisnecessarytoimprovethecontrolabilityofunmannedaerialvehicle.Howevertheimprovementofindependentcontrolability,theinformationacquisitionanda

7、pplicationofairbornenavigationequipmentcapacityarecloselyrelated.TraditionalGPS/INSgroupandnavigationandGNSSrelyonsatellitepositioningsignalinthepresenceofashadeorshieldingcomplexenvironments,especiallywhenthereisasignalshieldingorlossofenvironment,thetraditionalmet