基于视觉伺服的无人机自主着陆飞行关键技术研究

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由于现代战争环境的日益复杂,传统的无人机着陆控制方法有可能不能很好的满足未来战争的需求,因此无人机自主着陆控制技术成为无人机领域的一个研究热点,也是一项难度大且具有重要战略应用价值的课题。本文主要对基于视觉伺服的无人机自主着陆飞行控制系统的关键技术进行了研究。首先,研究并设计了基于视觉伺服的无人机自主着陆控制系统的总体结构,包括无人机自主着陆控制体系、总体控制结构的设计和各模块涉及的关键技术分析。其次,研究了基于模板匹配技术的跑道识别定位算法,并提出了一种基于形态学的跑道识别和定位方法;在此基础上,研究了一套无人机自主着陆阶段图像处理算法,该算法能够很好的检测出跑道边缘线和地平线并提取其直线方程参数。仿真结果表明,所研究的算法能够很好的识别跑道和提取跑道图像直线特征。随后,研究了基于视觉信息的无人机自主着陆过程中姿态估计和位置定位算法,寻求出了地面直线和图像直线间的旋转对应关系。利用该关系,提出了一种基于视觉信息的无人机自主着陆过程中姿态和位置参数提取的新方法;并在假设地平线存在的前提下,利用投影几何关系对已有算法进行改进,提高算法的实时性。实验结果表明,所提出的算法是实际有效的。接着,研究并设计了无人机着陆飞行控制器,采用基于时标分离原则的动态逆控制方法设计无人机着陆飞行控制器。为了消除由于模型不精确和干扰引起的求逆误差,设计干扰观测器在线补偿动态逆控制中的求逆误差,以提高动态逆飞行控制系统的鲁棒性能。同时为了克服干扰观测器要求将各种误差和不确定性统一看成系统干扰且干扰随时间变换较慢,设计了在线神经网络用于补偿非线性动态逆误差,根据神经网络的权值在线调整来提高系统的动态性能。仿真结果表明,所设计的着陆飞行控制器可以取得良好的着陆控制效果。最后,研究了基于视觉伺服的无人机自主着陆飞行视景仿真系统。基于VC++、Creator和Vega编程技术开发了三维动画仿真平台,在虚拟环境下演示无人机着陆飞行全过程。
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