飞机自主着陆中的图形图像识别算法研究
| 文献类型 | 学位 |
| 作者 | 何巍[1] |
| 机构 | 北京航空航天大学 ↓ |
| 授予学位 | 硕士 |
| 年度 | 2004 |
| 学位授予单位 | 北京航空航天大学 |
| 语言 | 中文 |
| 关键词 | 自主着陆;机器视觉;跑道识别;算法 |
| 摘要 | 无人战斗机(UCAV)的出现是战术性空中力量的一场革命,未来战场将为无人战斗机提供充分展示的舞台,因此无人战斗机成为各国竞相发展的重要方向.UCAV的回收(着陆)是无人战斗机发展的关键技术之一,人工智能和机器人学的研究发展将解决无人战斗机的自主程度问题.该文分析了基于视觉的无人战斗机自主着陆的特点和发展状况,重点对在自主着陆系统中的视觉信号获取和图像处理识别算法进行了研究,得到了如下几个方面的成果:1.分析了视觉传感器(机载摄像机)的结构特点,建立了针孔摄像机模型,给出了在坐标系下的空间投影变换关系方程;介绍了摄像机标定的一般原理,指出了标定结果对于信号获取准确性的重要意义.2.对机载摄像机所获取的机场跑道图像,设计出跑道识别和特征提取算法,并进行了仿真验证.根据跑道具有明显的平行直线特征,把线特征作为提取的依据;图像预处理过程中,采取了灰度变换和中值滤波的方法,得到完整清晰的跑道和背景图像;运用Sobel边缘检测算子,较好地提取出跑道的边缘线;进而采用经典的直线检测方法——Hough变换,提取和绘出跑道边线,给出跑道的方位角.3.给出了飞机位置和姿态角估计的两种算法.三点视觉算法是用来计算飞机相对于着陆目标物的位置和方位,它是依靠着陆目标物上存在的三个已知点这一前提的,对三点算法估计姿态进行了仿真分析;基于跑道图像处理的地平线估计算法则是依据跑道消失点和地平线的几何关系,从跑道的两条平行边的倾斜角得出位置和姿态信息,并用实例进行了仿真验证. |
影响因子：
dc:title:飞机自主着陆中的图形图像识别算法研究
dc:creator:何巍
dc:date: publishDate:1753-01-01
dc:type:学位
dc:format: Media：北京航空航天大学
dc:identifier: LnterrelatedLiterature：北京航空航天大学.2004.
dc:identifier:DOI：
dc: identifier:ISBN:
