导读:本文包含了自主着陆论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:无人机,自主,视觉,误差,旋翼,金字塔,轮廓。
自主着陆论文文献综述
黄翔宇,徐超,胡荣海,李茂登,郭敏文[1]（2019）在《火星精确定点着陆多信息融合自主导航与控制方法研究》一文中研究指出针对火星定点采样、载人登陆和基地构建等任务的需求,提出了一种火星精确定点着陆多信息融合自主导航与控制(Guidance Navigation and Control,GNC)方案。针对大气进入前的高精度导航需求,提出了基于X射线脉冲星和火星表面陆标图像的融合自主导航方法;针对火星着陆探测进入、下降和着陆(Entry,Descent and Landing,EDL)过程的高精度绝对和相对导航需求,提出了基于陆标图像、IMU(Inertial Measurement Unit)和测距测速信息的多信息融合自主导航方法;针对精确定点着陆要求,设计了大气进入和动力下降过程的制导与控制算法。数学仿真结果表明,提出的方案能够实现高精度的定点着陆(精度100 m)和相对避障(精度为0.5 m),可满足任务需求。(本文来源于《深空探测学报》期刊2019年04期）
马晓东,吕昊,张杰,高帅华[2]（2019）在《基于双目视觉的固定翼无人机自主着陆技术研究》一文中研究指出针对固定翼无人机自主着陆需求,结合旋翼机自主着陆方法优势,提出一种基于双目视觉的固定翼无人机自主着陆方法。分析无人机着陆过程,设计地标形状及其摆放方式;基于轮廓几何特征及SVM分类器完成目标识别。为保证算法实时性,对目标图像进行网格采样,以基于前后双向跟踪误差与相邻帧局部区域图像相似性约束改进的金字塔L-K光流法为核心对采样点进行跟踪;设计目标再搜索算法,进行跟踪失败再搜索,保证跟踪稳定性。最后,提取亚像素级特征角点,基于透视投影理论完成相对位姿解算,并进行双目均值融合。实验结果表明:算法实时性、稳定性较好,有较高估计精度,可满足固定翼无人机自主着陆需求。(本文来源于《兵器装备工程学报》期刊2019年11期）
梅立春,王彩云,赵元富,魏文怡,李阳雨[3]（2019）在《无人机自主着陆地标实时检测方法》一文中研究指出在基于计算机视觉的无人机自主着陆过程中,地标的设计与检测是关键问题。提出了一种快速轮廓角点检测算法,并设计了一种新型嵌套叁角形图案作为无人机自主着陆地标。首先,利用Suzuki-Abe算法提取的背景及目标的整体轮廓信息,进行目标嵌套轮廓提取;其次,通过改进Douglas-Peucker拟合算法来检测轮廓角点。由于优化了角点个数及最远距离两点的寻找方法,在很大程度上减少了计算时间且降低了复杂度。实验结果表明,在距离地标较远、地标部分信息缺失的情况下,该算法准确快速,适合于无人机自主着陆过程位置实时检测。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2019年10期）
郭超凯[4]（2019）在《嫦娥四号着陆器和月球车自主唤醒进入第六月昼工作》一文中研究指出中新社北京5月28日电(郭超凯)记者28日从中国国家航天局探月与航天工程中心获悉,嫦娥四号着陆器、玉兔二号月球车28日自主唤醒,进入第六月昼工作。据介绍,嫦娥四号着陆器于当天18时成功自主唤醒,进入第六月昼工作期。本个月昼期,着陆器搭载月表中子及辐射剂量探测仪、低频射电频谱仪将重新开机,继续按计划对月表LET谱、综合粒子辐射剂量及月表低频射电特征开展有效探测工作。(本文来源于《仪器仪表用户》期刊2019年07期）
冀红霞,宗红,黄翔宇[5]（2019）在《基于改进预测滤波的小天体精确着陆自主导航方法研究》一文中研究指出针对小天体形状不规则、质量不均匀导致模型建立不准确的问题,研究基于改进的预测滤波实现自主着陆过程中精确导航的关键技术。在导航算法设计中,首先建立了小天体引力场模型,并建立了导航系统运动学模型,然后建立了基于惯性测量单元、光学相机及测速敏感器多信息融合的测量模型,结合扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)算法对非线性预测滤波(Nonlinear Predictive Filter, NPF)算法进行改进,在该导航算法下,对系统的可观性进行了分析。仿真结果表明:在引力不确定性引起的模型不准确度下,该方法可实时估计模型误差,在与EKF导航精度比较的基础上验证了改进的NPF算法的有效性和精确性。(本文来源于《深空探测学报》期刊2019年03期）
杨建业,戚国庆,盛安冬[6]（2019）在《基于视觉伺服的无人机自主着陆仿真系统设计》一文中研究指出针对四旋翼无人机在地面移动目标上的着陆问题,设计了一种无人机跟踪移动载体并在其上着陆的控制策略。基于AprilTag视觉基准库设计了一个复合的着陆标志,提出了一种基于图像的视觉伺服控制器,当地面目标可视时,仅利用机载单目相机提供的图像信息,在不进行相对位姿解算的情况下实现在运动目标上的快速着陆,同时利用前馈补偿策略来减小跟踪的稳态误差。在Gazebo仿真环境中搭建了四旋翼无人机模型及着陆场景,通过仿真实验验证了所设计控制策略及伺服控制器的有效性。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年11期）
孟学斌[7]（2019）在《基于机器视觉的旋翼无人机自主着陆系统设计与实现》一文中研究指出随着无人机技术、计算机视觉技术和人工智能技术的大力发展,旋翼无人机被越来越多地应用于各种民用和军用领域,同时对无人机的自主性和智能化提出了更高的要求,而旋翼无人机的自主着陆技术是其实现智能化的关键技术之一,因此,基于视觉的旋翼无人机自主着陆技术成为近年来无人机领域的研究热点。相比传统导航方式,基于视觉的自主着陆具有精度高、成本低、抗干扰能力强等优点,能够更好的实现无人机的自主着陆。本文以四旋翼无人机为研究平台,基于地面合作目标开展了对四旋翼无人机自主着陆技术的研究。为使无人机能够快速、准确地识别出地面合作目标,设计了一个由正叁角形和同心圆环组成的着陆标志,并基于此提出了一种四旋翼无机自主着陆算法。该算法根据无人机的飞行高度分为两个阶:第一阶段通过识别正叁角形解算出无人机相对着陆标志中心的位置参数;第二阶段利用同心圆环及其内部的航向参考线确定无人机与着陆标志中心的位置偏差和偏航角,从而完成无人机的自主降落。由于叁角形着陆标志较为简单,特征点较少,只能计算出无人机的位置信息和偏航角,而不能获得6自由度的姿态数据,因此,针对标准直升机停机坪的几何特征,提出了一种基于标志检测的无人机姿态估计方法。首先,采用五步标志提取算法从机载相机采集的图像中提取视觉标志;然后,应用所提出的基于距离叁点法的角点检测算法,得到H形标志的12个角点;通过对角点分类、编号,并与参考图像中的对应角点进行匹配,可以解算出包含相对姿态信息的单应矩阵;最后,应用直接线性变换(Direct linear transform,DLT)分解单应矩阵得到无人机的姿态角,并依据相机成像的原理计算出无人机相对于视觉标志的位置。虽然基于标准停机坪的姿态估计算法可以解算出无人机6自由度的姿态数据,且估计误差较小,可以满足无人机自主着陆的要求。但是,当无人机初始着陆高度较高时,特别是大于5m以后,无法准确检测到着陆标志,影响无人机的安全着陆。为此,本文进一步采用LBP特征和Haar特征训练了AdaBoost级联分类器,应用训练好的分类器对无人机高度较高时场景中的着陆标志进行识别,从而增加了无人机初始着陆的高度,提高了算法的实用性。针对四旋翼无人机自主着陆过程中提出的上述视觉姿态估计算法,分别搭建了仿真实验平台和四旋翼无人机实验平台。通过仿真实验对上述算法的有效性和准确性进行了验证、分析,实验结果表明提出的姿态估计算法能够满足无人机自主着陆的要求。最后,对四旋翼无人机视觉着陆效果进行了实验测试。(本文来源于《内蒙古工业大学》期刊2019-06-01）
景鑫,李阳,高嘉瑜[8]（2019）在《基于视觉的固定翼无人机自主着陆技术研究》一文中研究指出固定翼无人机因其续航时间长,飞行速度快、载荷量大等优势越来越受到广泛关注,然而在飞行使用中时常发生GPS信号受干扰的严峻问题,为此人们对于固定翼无人机必须具备自主着陆手段的需求变得十分迫切。视觉导航作为一种新的导航方式因其自主性强、无源、信息量丰富、成本低等特点,被誉为未来无人机自主着陆的必备手段之一。对此本文将固定翼无人机着陆引导过程分为两个阶段采用不同标志来完成引导。在初始着陆引导阶段采用跑道角点特征来作为引导标志,在距离较近的末端着陆引导阶段采用鲁棒性好、稳定性高的April Tag标签作为引导标志来引导无人机进近着陆。在实验室仿真平台上模拟无人机飞行着陆过程,随着距离靠近不断调整相机焦距并对相机进行标定得到相应内参矩阵,然后对相机获取的图像进行位姿解算得到无人机与引导标志之间的相对位置和姿态,最终将无人机引导降落在指定位置。仿真试验结果表明:基于视觉的着陆引导方式可满足固定翼无人机自主着陆引导的精度要求,并且在距离引导标志越近的阶段,视觉定位的精度越高。(本文来源于《第十届中国卫星导航年会论文集——S02 导航与位置服务》期刊2019-05-22）
邱鹏瑞,刘筠,刘聪[9]（2019）在《四旋翼无人机单目视觉自主着陆系统研究》一文中研究指出以基于计算机视觉技术实现四旋翼无人机自主着陆为目标,采用Pixhawk开源飞控和mavros技术,设计黑白相间的正方形分级嵌套地标,然后通过单目摄像头采集图像数据输入机载图像处理上位机NVIDIA TX2中进行图像处理,并结合OpenCV函数库功能完成地标检测识别,最终实现四旋翼无人机位姿解算与自主着陆.(本文来源于《云南民族大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
杨智贵,张彦,田朋云[10]（2019）在《一种基于视觉的无人机自主着陆位姿估计方法研究》一文中研究指出针对无人机自主着陆这种应用场合,设计一种大图标嵌套小图标的人工地标,并基于该地标提出一种基于地标形状、颜色、二维矩阵的地标识别方法和基于共面四点的位姿参数解算方法。该方法在图像预处理,特征点提取获取原始点集后,使用RANSAC获取有效点集,然后利用得到的有效点集采用线性位姿解算方法求解得出单应性矩阵和外参矩阵,并以此为初始值进行Lenenberg-Marquardt非线性优化得到精确值。(本文来源于《现代计算机》期刊2019年14期）
自主着陆论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对固定翼无人机自主着陆需求,结合旋翼机自主着陆方法优势,提出一种基于双目视觉的固定翼无人机自主着陆方法。分析无人机着陆过程,设计地标形状及其摆放方式;基于轮廓几何特征及SVM分类器完成目标识别。为保证算法实时性,对目标图像进行网格采样,以基于前后双向跟踪误差与相邻帧局部区域图像相似性约束改进的金字塔L-K光流法为核心对采样点进行跟踪;设计目标再搜索算法,进行跟踪失败再搜索,保证跟踪稳定性。最后,提取亚像素级特征角点,基于透视投影理论完成相对位姿解算,并进行双目均值融合。实验结果表明:算法实时性、稳定性较好,有较高估计精度,可满足固定翼无人机自主着陆需求。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自主着陆论文参考文献
[1].黄翔宇,徐超,胡荣海,李茂登,郭敏文.火星精确定点着陆多信息融合自主导航与控制方法研究[J].深空探测学报.2019
[2].马晓东,吕昊,张杰,高帅华.基于双目视觉的固定翼无人机自主着陆技术研究[J].兵器装备工程学报.2019
[3].梅立春,王彩云,赵元富,魏文怡,李阳雨.无人机自主着陆地标实时检测方法[J].系统工程与电子技术.2019
[4].郭超凯.嫦娥四号着陆器和月球车自主唤醒进入第六月昼工作[J].仪器仪表用户.2019
[5].冀红霞,宗红,黄翔宇.基于改进预测滤波的小天体精确着陆自主导航方法研究[J].深空探测学报.2019
[6].杨建业,戚国庆,盛安冬.基于视觉伺服的无人机自主着陆仿真系统设计[J].电子设计工程.2019
[7].孟学斌.基于机器视觉的旋翼无人机自主着陆系统设计与实现[D].内蒙古工业大学.2019
[8].景鑫,李阳,高嘉瑜.基于视觉的固定翼无人机自主着陆技术研究[C].第十届中国卫星导航年会论文集——S02导航与位置服务.2019
[9].邱鹏瑞,刘筠,刘聪.四旋翼无人机单目视觉自主着陆系统研究[J].云南民族大学学报(自然科学版).2019
[10].杨智贵,张彦,田朋云.一种基于视觉的无人机自主着陆位姿估计方法研究[J].现代计算机.2019
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