基于视觉引导的无人机自主降落研究

为实现无人机自主降落,提高自主飞行能力,以四旋翼无人机为研究对象,利用机载的机器视觉模块(OpenMV)从源图像中提取出地面目标的像素坐标,并发送给飞控系统完成无人机的相对位置估计。实验中,无人机经过高度控制器和水平位置控制器的多次协调控制,成功实现了基于视觉引导的自主降落。

基于改进LK光流的四旋翼无人机悬停技术研究

随着无人机应用场景的不断拓展,在GPS信号不可靠时仍能精确定位是无人机发展要解决的难题。以四旋翼无人机为研究对象,针对传统LK光流法在实际应用中存在定位精度不高的缺点,采用一种用于精确估计的改进LK光流法。该方法针对光流传感器的有限运算能力,采用Shi-Tomasi角点检测算法和双线性差值法提高无人机定位精度和稳定性;在光流计算时,通过建立光流金字塔解决无人机运动产生的大位移问题,并对计算产生的FB误差进行补偿,提高计算精确度;利用无人机硬件平台在室内进行实际飞行验证。结果表明:这种改进的LK光流法定位精度高,在稳定光照条件下能进行精确定位悬停飞行,其定点精度大约为半径40 cm的圆形。