【摘 要】
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为使四旋翼无人机能够更好的完成各项飞行任务,实现一个高精度和高安全性的自主降落系统是十分必要的。目前无人机依赖卫星导航系统已经可以初步达到自主降落的目的,但卫星定位误差大和易受到攻击等问题直接影响了无人机自主定点降落的精度和安全性。而通过增加目标检测技术来识别地面降落点标记进行无人机的辅助降落,相比于仅采用GPS卫星定位的自动降落系统可以有效的提高自主降落精度,同时可以通过使用携带编码信息的降落标
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为使四旋翼无人机能够更好的完成各项飞行任务,实现一个高精度和高安全性的自主降落系统是十分必要的。目前无人机依赖卫星导航系统已经可以初步达到自主降落的目的,但卫星定位误差大和易受到攻击等问题直接影响了无人机自主定点降落的精度和安全性。而通过增加目标检测技术来识别地面降落点标记进行无人机的辅助降落,相比于仅采用GPS卫星定位的自动降落系统可以有效的提高自主降落精度,同时可以通过使用携带编码信息的降落标记提高无人机自动降落系统的安全性,从而达到提高无人机自主精准定点降落精度的目的。本文主要工作及创新点如下:1、针对卫星定位问题,在分析常用定位解算算法中的最小二乘方法和卡尔曼滤波方法后,根据卫星几何精度因子值越大导致定位精度越差原理在最小二乘方法的基础上给出了改进后的加权迭代最小二乘方法。此方法中根据计算获得的卫星仰角值大小对卫星数据进行梯次加权,根据卫星方位角进行选星,以降低几何精度因子值较大的卫星数据在解算接收机位置时的所占权重。经过自某IGS（International GNSS Service,国际GNSS服务）数据中心获取的实际卫星广播星历数据进行实验对比分析发现加权迭代最小二乘方法不仅定位精度更高,同时相比于最小二乘法其定位稳定性也有一定程度的提升。2、在ArUco标记的基础上提出了ArUco-enhanced标记,用于避免地面降落点标记可能被其他物体遮挡而造成的检测失败问题发生。在传统滑动窗口算法的基础上根据降落点标记在图像中的分布数据对其进行了改进。因为无人机同时使用GPS进行定位,因此降落点标记一般出现在拍摄图像中的中心范围,在此基础上改变原算法的检测框遍历顺序及将检测框大小设置为一个固定值,有效的提高了检测速度。最后分别在软件仿真和物理平台下对比分析了基于GPS的降落系统和本文提出的组合自主定点降落系统。实验结果表明本文提出的自主降落系统在精度上更高,同时基于ArUco标记的识别模块也有助于提高无人机自主降落时的安全性。
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