基于视觉的无人机自主着陆地标识别方法

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1、第29卷第7期2012年7月计算机应用研究ApplicationResearchofComputersV01．29No．7Jul．2012基于视觉的无人机自主着陆地标识别方法李宇，王友仁，罗慧，陈燕，姜嫒媛(南京航空航天大学自动化学院测试计量技术履仪器系，南京210016)摘要：在无人机自主着陆过程中，传统地标识*q方法的相似阙值确定需大量实验估计。为解决此问题．采用一种基于仿射不变矩和支持向量机的识别方法．首先设计了六圆组合的图标作为无人机自主着陆地标；由于无人机会拍摄到发生扭曲的地标图像，因此提取

2、地标的仿射不变矩作为输入特征；最后将其输入支持向量机分类模型，完成地标的识别。与传统的几何不变矩和BP神经网络相比较，该方法提高了地标的识别精度并降低了识别测试时间，因此对地标识别具有一定的实用性。关键词：无人机自主着陆；地标设计；地标识别；仿射不变矩；支持向量机中图分类号：TP391．41文献标志码：A文章编号：1001．3695(2012)07．2780．04doi：10．3969／j．issn．100l-3695．2012．07．104LandmarkrecognitionforUAVauton

3、omouslandingbasedOilvisionUYn，WANGYou·ten，LUOHui，CHENY∞。JIANGYuan．yuan(Dept．ofMeasuring＆TestingTechnology，CollegeofAutomationEngineering．NanjingUniversityofAeronautics＆Astronautics．Nanfing210016，China)Abstract：Inthetraditionalmethodofrecognizingthelandm

4、arkduringtheprocessofUAVanlonomouslanding．conformedthethresholdthroughlotsofexperiments．InordeYtosolvethisproblem．thispaperstudiedakindofmethedbasedonaffineinvariantmomentsandSVMclassifier．FiⅨtofa11，itdesignedanewlandrearkcombinedwith6circles．Seeond．con

5、sideringtbefactthattheUAVi／1flightcouldtakedistortedlandmarkimages．itextractedt11eaffincinvariantmoments∞features．Finally．itputaffineinvariantmomentsintoSVMclassifiertocompleteIandmarkrecognition．ItcomparedtheproposedmethedwithHuinvariantmomentandBPneur

6、alnetwork．TheexperimentalresultsshowthatcombinationofaffineinvariantmomentandSVMclassifierimprovetheaccuracyanddecitasetesttimeofUAVlandinglandmarkclassification．Therefore．theclassiticationmethodbasedonaffineinvariantmomentsandSVMclassi5erhasacertaindeg

7、reeofpracticalityintheIandmarkrecognition．Keywords：UAvautonomouslanding；landmarkdesign；landmarkrecognition；aflineinvariantmoments；SVM0引言无人机在军事领域和民用领域都有重要的作用。军事方面，无人机常用于侦察监视等形式的作战支援；民用方面．无人机能参与大气监测、天气预报、危险环境搜救等工作。无人机的自主着陆对无人机完成既定任务后回收具有重要意义。目前国内外无人机自主着陆的

8、导航技术主要有惯性导航系统(INS)、GPS导航”J、INS／GPS组合导航系统拉1和视觉导航系统。视觉传感器具有轻便、功耗低、体积小等优点；另外，视觉导航系统工作具有隐蔽性，而且机载摄像机具有良好的抗干扰能力，可提高无人机系统的性能。因此．基于视觉的导航系统是近年来的研究重点。本文研究一种基于视觉导航的无人机着陆地标识别方法。基于视觉的无人机自主着陆包含两个重要步骤，即地标的识别和无人机位姿估计。目前基于视觉的无人机自主着陆的相关研究主要在地标已经找到