摘 要

Abstract II

1 绪论 1

1.1 课题研究背景及意义 1

1.2 国外研究现状 2

1.3 国内研究现状 2

1.4 主要内容及章节安排 3

2 视觉自主着陆系统设计 3

2.1视觉自主着陆系统的要求 3

2.2视觉着陆系统工作流程 4

2.3 图像处理的工作流程 5

2.4 特定平台着陆标识分析与设计 6

2.5 无人机标识位置（x,y坐标）的确定 7

2.6图像深度（z坐标）的计算 9

2.7视觉系统的选型以及安装 12

3标识识别中的图像处理 13

3.1图像的预处理 14

3.1.1高斯采样 14

3.1.2图像的灰度化 15

3.2图像的特征提取与降噪 16

3.2.1中值滤波处理 16

3.2.2阈值分割 18

3.2.3 图像边缘处理 18

3.2.4 轮廓跟踪 19

4 位姿估计和着陆点跟踪 22

4.1 目标跟踪的飞行控制方法 22

4.2 四旋翼无人机的运动特性 22

4.3 着陆系统工作模式分析 24

5 样机与实验 25

5.1 软硬件开发 25

5.1.1系统硬件部分及分析 25

5.1.2系统软件的组成及分析 27

5.2实验验证 28

5.3 实验结果与分析 33

5.3.1实验结果 33

5.2.2结果分析 33

6 总结与展望 35

6.1所做工作 35

6.2展望 35

参考文献 36

致 谢 38

摘 要

无人机自主着陆技术，是无人机自主实现飞行的基础技术。基于视觉的四旋翼无人机在特定着陆平台自主着陆成为人们研究的热点。设计与实现了基于机器视觉的定点着陆系统。主要设计工作包括，视觉及图像处理算法以及无人机着陆策略与控制。

首先，利用单目摄像机采集特殊着陆标识的图像信息，运用图像处理技术对获取到的图像进行处理，进行图像预处理和特征提取，从图像中获取到相对位置信息。

其次，在无人机着陆策略上，在获取到视觉单元的图像信息后，利用单目测距的原理，不断检测无人机与地面的距离，同时基于实时图像不断的修正无人机的降落轨迹和路径，使无人机平稳的着陆。

使用大疆M100无人机、Firefly-RK3288单板机、RER-USBFHD04H摄像头搭建了实验平台，并利用OpenCV计算机开源视觉库开发了着陆控制程序。开展了实验，实现了无人机的成功着陆。

关键词：四旋翼无人机；自主着陆；机器视觉；图像处理

Abstract

窗体顶端

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UAV autonomous landing technology the basic technology to achieve flight. Vision-based four-rotor UAV in a specific landing platform independent landing has become a hot spot for people to study. This paper designs and realizes the fixed-point landing system based on machine vision. The main design work includes visual and image processing algorithms and UAV landing strategy and control.

Firstly, the image information of special landing sign is collected by using monocular camera, and the image is processed by image processing technology. Image preprocessing and feature extraction are carried out to obtain the relative position information from the image.

Secondly, in the UAV landing strategy, after obtaining the image information of the visual unit, the principle of monocular distance measurement is used to continuously detect the distance between the UAV and the ground, and the real-time image is constantly corrected Track and path, so that UAV smooth landing.

Using the U11 U100 UAV, Firefly-RK3288 single board machine, RER-USBFHD04H camera to build the experimental platform, and the use of OpenCV computer open source visual library developed a landing control program. Carried out the experiment, to achieve the successful landing of UAV.

Key words: four rotor unmanned aerial vehicle; autonomous landing; machine vision; image processing

1 绪论

1.1 课题研究背景及意义

无人机是航空航天工业中发展速度最快、最具有活力的一个领域。随着无人机的快速发展及其应用领域的不断扩大，无人机设计人员面临着一个新的问题。无人机是航空器中的重要组成部分。无人机在1920年便开始出现，一开始主要用于靶机领域，随后其应用领域由于科技的不断发展不断扩大至战争侦查。在海湾和中东战争中，无人机都表现出了与传统战机不同的优势，这些优势也让军事家窥探到了无人机在战争领域的巨大应用前景和战争潜力，可以说战争军事应用才是无人机在接下来几十年快速发展的重大推动力量。

所以由于无人机在战争中的优势和巨大的发展潜力，各世界各国纷纷将无人机技术列为各国空军的重要方向，不断投入军费到无人机的发展商，很大程度上使无人机技术得到了快速的发展。无人机技术的关键是无人机控制技术，它的设计思路和控制方法也因为军用而产生了很大的改变，使其更加偏向于把无人机当作在作战体系中的一个结点来遂行作战，无人机大多应用于军事领域如情报、监视、侦察任务，作战行动（打击任务、压制和/或摧毁敌军以及其设施）等。同时在民用方面，无人机同样有着广泛的应用领域，在未来在民用领域也具备巨大的发展潜力，例如：边防巡逻、森林火灾监测和消防、非军事安全行动（包括监视工业生产、公路铁路基础建设、矿业勘探、沿海侦察、管道监控、喷洒化肥和杀虫剂、航拍、土地测绘、环境监控、运输、收集科学数据等）。由此可以看出，无人机无论在军事领域还是民用领域都具有广阔的应用前景。无人机具有其他机种不具备的特殊性，使其在很多无人领域有着巨大的应用市场。如美国空军的“全球鹰无人机”可以航行 40 多个小时，但是有人驾驶飞机由于受到人员生理原因和有人机的资源限制，是无法做到这一点的。但与此同时，无人机的缺陷也非常突出，因为缺少飞行员，就必然丧失了主观能动性，使其对很对事态的分析能力和对事物的判断能力程序化，加装的多种先进的传感器，不论多么先进和灵敏，其相互配合的整体效果仍然与有人操作的飞机相差甚远。无人机一般被称作是空中机器人，因此无人机的设计人员更加关注成像、通讯、光电传感器系统、传感器等技术的融合，提供可靠的视觉信息，确保飞行员通过这些数据能够做出有关未来飞行路径的正确决策，这些都是众多文献中广泛讨论的话题。因此，使无人机具有自主飞行的能力（包括自主起飞和自主着陆）已经成为摆在各国技术人员面前的一个重要课题。

1.2 国外研究现状