基于图像识别的无人机自动着陆系统的研究与设计
无人机在长时监控、热点巡逻、城市交通监控、搜救行动等任务中展现的优秀能力吸引了广泛的关注。这些任务需要无人机具备检测特定目标的能力，以及长时间的稳定性。近来图像处理和计算机视觉技术以及小型无人机的快速发展推进了具备视觉能力的无人机的开发。因此，对基于图像识别的无人机自动着陆系统的研究是十分必要的。 本文针对无人机自主着陆过程中着陆标志识别和位姿估计进行研究，设计了一种实时的，基于图像处理的无人机自动着陆系统。一方面，该算法由用于获取视觉目标（无人机停机坪）和计算目标参数两个部分组成，目标识别部分综合利用着陆目标的颜色、形态和局部特征实现精确检测。另一方面，无人机和控制系统之间的信号传输使用无线电和移动专网传输两种方案。本文结合图像处理和全球定位系统导航来进行精确的目标检测和识别。无人机基于图像处理系统更新其着陆目标参数，并使用该参数来跟踪着陆点。 最后，对系统进行了测试。测试结果表明，基于标志物多特征融合的SURF特征图像识别算法能够实时准确地进行着陆标志图像的检测，实现了无人机自动着陆，并且能准确地跟踪特定目标。
无人机;图像处理;目标检测;图像识别;自动着陆系统
南京邮电大学
硕士
电子与通信工程
谢继东
2017
中文
V279;V249.122.5;TP391.41
69
2018-11-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）