1. 研究目的与意义（文献综述）

目的及意义：

多旋翼无人机在当下商业活动以及军事上应用颇为广泛，在环境未知因素较多、地势险峻陡峭、危险性较高的情况下，通过无人机平台搭载有关传感器并对环境因素进行探测，可以获取一些由人难以获取的信息。并且，无人机在影视拍摄、工业检查、环境保护、农业喷洒等行业领域中将有着越来越多的应用。然而，当前无人机主要还是靠人工进行操纵，而人在无人机操作的时候总会有若干的限制，包括视野，对无人机周围环境的感知等，并且由人来操作的无人机将不利于无人机未来多机编队飞行任务的实现，因此通过有关传感器的组合来实现无人机自身对周围环境的感知将是未来无人机发展的一个重要方向。在无人机实现自主执行任务的过程中，实现自主导航和着陆是无人机自主执行任务的基础和关键。现有的着陆方式中，惯性导航和gps是应用最为广泛的，但是这些方案有着巨大的制约因素：惯性导航由于需要通过积分运算来得到飞行器位置和速度的信息，因此会随着时间的累加产生较大的误差；对于gps方案，虽然定位精度较高，gps信号容易受到电子干扰，因此无法准确定位[1]。对于上述主流方案的缺陷，可以通过计算机视觉来辅助导航。本课题主要内容是通过计算机视觉技术来辅助实现无人机在无标记状态下的导航及着陆，及在没有给定标记着陆点的情况下，利用无人机机载单目摄像头识别机身下方着陆场地的具体情况，包括地形、障碍物等，并且判断出安全降落区域，然后引导飞行器在安全区域降落。该课题的实现可以通过利用相机，进行摄像头参数标定、图像的预处理、图像分割、坐标变换等一系列图像处理手段[10][11]，再加上无人机的位姿，从而获取无人机的实时位置和姿态参数。该方案具有精度较高、不易受到电子干扰等的优势[2]。无标记状态下的自主着陆将实现无人机在摄像头传感器的基础上对自身着陆场地进行检测，检测和识别判断出安全的着陆场地，从而实现无人机的自主着陆，以此为基础，其它开发人员可以扩展无人机的各项功能和应用，比如无人机的空中路径规划，无人机避障等，其研究成果将有助于提高无人机自动化水平，是多旋翼无人机的一个重要应用。

国内外现状分析：

2. 研究的基本内容与方案

基本内容

1. 利用单目摄像头对无人机着陆场地进行检测，获取深度、着陆地点地形等信息，并判断区域是否可降落。

3. 研究计划与安排

考虑到5月25号将要上传阶段性成果并由指导老师对工作情况进行检查、督促，因此时间紧迫，本人预计将有如下的进度安排。

3月25日-4月04日：查阅有关论文并熟悉opencv的基本操作

4月05日-4月20日：进行图像处理部分代码的编写

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 曹美会 鲜斌 张旭 文曦 基于视觉的四旋翼无人机自主定位与控制系统《信息与控制》2015年第44卷第2期

[2] 黄楠楠 刘贵喜 张音哲 姚李阳无人机视觉导航算法 《红外与激光工程》第45卷第7期

[3] 郭峰 王国胜 吕强 张洋 基于视觉的多翼无人机定位与地图构建《科技导报》2017年第35卷第7期