【摘 要】
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在无人机的空中加油和交会对接环节中,为了高速且精确定位无人机外置特征光源点的质心,从而完成对无人机的位姿识别与调控,提出了一种质心定位算法.算法采用改进的Otsu算法对小尺寸光点的图片进行阈值分割,将获得的光源边缘点集随机分段进行小批量椭圆拟合,获得一定数量的质心点,再利用数学统计学方法获得最佳质心点.最后将上述的算法与传统Otsu算法、传统椭圆拟合算法、灰度质心法以及Hough圆检测算法进行实验对比,结果验证上述算法不仅能较稳定地对小尺寸光点图片进行阈值分割,并且在速度和抗干扰能力上都有着显著的优势.
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在无人机的空中加油和交会对接环节中,为了高速且精确定位无人机外置特征光源点的质心,从而完成对无人机的位姿识别与调控,提出了一种质心定位算法.算法采用改进的Otsu算法对小尺寸光点的图片进行阈值分割,将获得的光源边缘点集随机分段进行小批量椭圆拟合,获得一定数量的质心点,再利用数学统计学方法获得最佳质心点.最后将上述的算法与传统Otsu算法、传统椭圆拟合算法、灰度质心法以及Hough圆检测算法进行实验对比,结果验证上述算法不仅能较稳定地对小尺寸光点图片进行阈值分割,并且在速度和抗干扰能力上都有着显著的优势.
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