基于视觉着陆的无人机俯仰角与高度估计

为提高无人机(UAV)自主着陆的能力,提出了一种新方法,仅依靠视觉传感器数据,基于空时处理估计UAV的俯仰角和高度参数.构建双目立体视觉导航系统采集视频数据.利用Hough变换和RANSAC方法从单目图像序列中计算灭点;再利用灭点几何模型计算无人机着陆的俯仰角.基于双目图像序列,提取Harris角点进行特征点匹配,获取无人机的深度信息.联合无人机的俯仰角与深度信息,基于三维重建方法获得无人机的高度参数.根据UAV的运动规律,采用自适应卡尔曼滤波进一步提高UAV高度估计的精度.模拟实验结果表明,所提出的方法可以有效地估计UAV着陆的俯仰角和相对跑道的高度参数,而且算法具有较快的收敛速度.

用于UAV视觉导航的跑道检测与跟踪

跑道检测与跟踪是UAV视觉导航研究的重点内容。针对UAV着陆过程中跑道变化情况,提出一种新的方法,利用单目视觉信息,基于距离跑道的远近不同采用不同的策略实现跑道检测与跟踪,帮助UAV自主降落在安全区域。当距离较远时,利用地平线检测和模板匹配的方法对跑道进行定位;结合模板更新策略实现跑道跟踪;当距离较近时,在融合远距离跑道方位信息的基础上利用改进型Canny算子和Hough变换对跑道边缘进行更精确的描述。实验结果表明,利用该方法可以有效地对跑道进行检测和跟踪,并且具有较快的处理速度。