基于视觉引导的无人直升机自主着舰技术研究

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1、学校代码：10406分类号：TP391学号：120081102004南昌航空大学硕士学位论文（学位研究生）基于视觉引导的无人直升机自主着舰技术研究硕士研究生：陈银军导师：王忠华副教授申请学位级别：硕士学科、专业：信息工程学院所在单位：南昌航空大学答辩日期：2015年6月授予学位单位：南昌航空大学ResearchonGuidingUnmannedHelicopterAutonomousLandingashipBasedonvisionADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterOnDetectionTechnologyandAutomat

2、icEquipmentbyChenyinjunUndertheSupervisionofProf.WangzhonghuaSchoolofInformationEngineeringNanchangHangkongUniversity,Nanchang,ChinaJune,2015摘要针对国内外无人直升机自主着舰技术研究所存在的着舰定位精度不高，以及2D着陆目标在背景杂乱和部分遮挡下不能完全识别等问题，上述问题的解决对导航精度、控制技术和着舰可靠性都有严格的要求。因此，这是一项极具挑战且难度较大的国防课题研究。本文以旋翼无人直升机为对象，阐述了着舰环境和舰船运动特性对无人直升

3、机着舰安全的影响及无人直升机非线性数学模型的建立。采用图像匹配的特征点识别技术来展开视觉着舰技术的研究，其研究和创新之处主要包括以下三部分内容：（1）针对传统经典控制方法设计的飞行控制律周期长、工作量大且控制精度不高等缺点，本文提出了一种新的控制方法—基于符号控制方法设计飞行控制律。首先，将无人直升机非线性数学模型进行线性化处理、实现其离散化。其次，对其采用符号控制并产生有限个控制输入，引入符号控制器确定其符号控制结构。最后采用符号控制算法实现了空间状态变换及布鲁诺夫斯基坐标下的标准型计算来完成无人直升机飞行控制律的设计。仿真验证结果表明：符号控制对于稳定无人直升机在着舰过程

4、的飞行和下滑降落都取到了很好的控制效果，该方法可应用于飞行控制系统的设计。（2）针对2D着陆目标在复杂背景及部分遮挡的场景下易造成目标识别缺陷等困难，本文提出了基于SURF与FLANN方法融合的目标识别技术。首先将采集的目标图像利用中值滤波和二值阈值化分割技术进行预处理，分割出待处理的目标图像区域。其次，对待处理的目标区域采用SURF方法分别提取着陆目标和场景中着陆目标的SURF特征点，生成二者的特征向量。最后采用FLANN算法的特征点匹配技术寻找两幅图像中最近的特征点对，并用随机鲁棒方法匹配两幅图像中的特征点对，依据特征点对和匹配距离进行目标图像匹配和确认。仿真验证结果表明

5、：该识别技术能够针对各种场景下的着陆目标都能较好的识别到完整目标。（3）为了获取无人直升机着舰的位姿信息，研究了位姿信息估计算法的线性转换计算。基于着陆目标特征点信息、地平线和舰船目标的识别位置坐标和位姿信息估计算法，得到相对位姿信息估计仿真结果。最后基于3D重建和位姿信息估计算法对无人直升机自主着舰过程进行了3D仿真，并对3D仿真效果进行分析及绘制了无人直升机基于视觉着舰的3D下滑轨迹。仿真结果表明：基于视觉引导无人直升机着舰研究在着舰精度上已达到实用要求。关键词：无人直升机,符号控制,飞行控制律,视觉导航IAbstractBecausepositioningaccurac

6、yisnothigh、2Dlandingtargetcannotfullyrecognitioninclutterbackgroundandpartialocclusionbasedresearchofdomesticandforeignonautonomouslandingashipforunmannedhelicopter,however,theresearchonthenavigationprecision,controltechnologyandlandingreliabilityhavesomestrictrequirements,Therefore,thestud

7、yisachallenginganddifficulttaskofnationaldefense.Thethesistakestherotorunmannedhelicopterastheobject，describessomeinfluenceofthesafetytolandonashipfortheunmannedhelicopter,whichitisderivedfromthelandingenvironmentandthecharacteristicsoftheshipmotion.Ande