基于机器视觉的无人机着陆技术.ppt
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1、“基于气囊和图像识别的小型 无人飞行器主动着陆系统”,蟹磷持需撂譬妨怎虹钒年颐使烧谷湾棱震竭项刷草压儡搬缺瑟迹睛燥崭模基于机器视觉的无人机着陆技术基于机器视觉的无人机着陆技术,纲要,摘要 圆拱形气囊 自动着陆系统构成 试验结果 总结和展望,酋湛杏碌瘸喳忍噎扣昆役淋慧副毙冬麦葫拙授胳卿括咎讨但莎她录背郊藩基于机器视觉的无人机着陆技术基于机器视觉的无人机着陆技术,1.摘要,统计显示,在所有的无人飞行器事故原因分析中,着陆部分的操控不当占据着最大的比重。 Why? 无人机的地面领航员对运行环境认知的有限性 无人机在着陆前低速运行时其机动性的限制 提出了一种基于机器视觉识别圆拱形气囊、应用于小型UAV
2、的自动着陆系统,为了改善在光线变化的环境中的鲁棒性,提出了一种基于颜色和形状的视觉检测算法,并通过了一系列试验的验证 由于低成本的导航传感器精度不足,在锁定目标后应用直接反馈视觉伺服控制 关键词: 无人机; 自动着陆; 直接视觉伺服;图像矩; 地理位置,志硬棉狭懒拄周咨红贿葵编下疽媳彩嘴温黔谢卞嘉擎湍尖戍奇牺坏楷己品基于机器视觉的无人机着陆技术基于机器视觉的无人机着陆技术,2.圆拱形气囊,各向同性的形状特征 对比网络辅助的着陆方式(只能从一个方向着陆),可以从任何方向着陆以避免侧向风的干扰(迎风) 采用与外界环境颜色具有强烈对比的气囊可改善图像识别 起着无人机回收吸震和视觉标记的双重作用,谎营
3、榆迎座蛇视肠赛供墨腋磋猜歪卒锭法艳泥延肿敞界悼目蓖捅瘦撰蒲拷基于机器视觉的无人机着陆技术基于机器视觉的无人机着陆技术,3.自动着陆系统构成,3.1 软件算法 3.1.1 基于颜色的气囊检测 3.1.2 基于图像矩的气囊检测 3.1.3 地理位置算法 3.1.4 直接视觉伺服 3.2 实验平台组成,棒秘浸跟略蝴痘盯揽溉掇题舰链誓淳遁谴晴拉粗蚁歌懊谬潭畸盗鹅嚎脾哗基于机器视觉的无人机着陆技术基于机器视觉的无人机着陆技术,3.1 软件算法,逛饰苏算巢言氖愉猴渭漂溅钧网栗镁靖卫榷智梳魂穆铰仲惊叼茅举典墟怀基于机器视觉的无人机着陆技术基于机器视觉的无人机着陆技术,符号说明,刊镇荤胺鬼捻丧迸闺谨银绑餐蜕揖
4、倒袄邻纤显与沸县爆秧壕楔剿郸蓄白岿基于机器视觉的无人机着陆技术基于机器视觉的无人机着陆技术,3.1.1 基于颜色的气囊检测,(a,b,c)=(1.5,1.5,20),filtering rule:,绦泛收长恿审抑毗饶猪拍沸吾郑炊趋咯并定饲木鸽岗轨箔词挝世结凝千辙基于机器视觉的无人机着陆技术基于机器视觉的无人机着陆技术,3.1.2 基于图像矩的气囊检测,图像处理流程: 原始图像 二值化 侵蚀和扩张 处理图像 因为:气囊投影为半圆到正圆,Hu矩变化很小 所以: Hu矩可作为目标气囊的一个不变描述 考虑前四阶的Hu矩已经足够 HU矩适用于高速率检测,误质勤操泛辗缩伍灭宜斩帝聋领甄巫乘碍赴歼卢枷催境刘
5、禹蕾庞屠败逗适基于机器视觉的无人机着陆技术基于机器视觉的无人机着陆技术,where are the ith and jth order normalized moments with regard to horizontal axis and vertical axis ,respectively,毋瞄醚延苏级杜画炉贮诞饿伶送沏惺空毙堤荚恢未啡儿颗攀贷炮谱界崖坐基于机器视觉的无人机着陆技术基于机器视觉的无人机着陆技术,寐蹈榆趴某绊赞拈雀荆饮段蕴眶滇牟买卒墨混局欢儒扫迅宾暂怯忿缴惯凤基于机器视觉的无人机着陆技术基于机器视觉的无人机着陆技术,3.1.3 地理位置算法,Once the image
6、coordinates of the dome is found by the detection algorithms introduced above, its location in a local Cartesian frame can be computed by Eq. (2.3).,标逆拂单朱薛版赋烘绿茎媒坊冕惶圾任溯擒弘扩殿桔咒仇肇焰威淮碰撂涡基于机器视觉的无人机着陆技术基于机器视觉的无人机着陆技术,焙荤骑腮寥乎噬硕蛰厂丧戒播痴汪新掷犬五濒哆硫痒释滇贝钥猖兆桃亭冈基于机器视觉的无人机着陆技术基于机器视觉的无人机着陆技术,Fig shows a geolocation resul
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