双目立体视觉的无人机位姿估计算法及验证

针对无人飞行器在未知复杂环境下的导航问题,提出了一种基于双目立体视觉的无人飞行器位置和姿态估计算法。用双目摄像机采集立体图像序列,对图像进行立体校正后使用Harris算法提取特征角点,用NCC算法获取匹配特征点,导出摄像机坐标系下的特征点坐标,得到三维立体特征信息,使用RANSAC算法与L-M迭代算法得到无人飞行器姿态和位置估计值。实验结果表明,基于双目立体视觉的位姿估计算法能适应未知环境变化,计算结果与实际位姿量相比误差小,能满足无人飞行器导航要求,可为无人飞行器的导航实现提供一套新途径。     

基于单目视觉的同时定位与建图算法研究综述*

与传统基于激光传感器的同时定位与建图（SLAM）方法相比,基于图像视觉传感器SLAM方法能廉价的获得更多环境信息,帮助移动机器人提高智能性。不同于用带深度信息的3D传感器研究SLAM问题,单目视觉SLAM算法用二维图像序列在线构建三维环境地图并实现实时定位。针对多种单目视觉SLAM算法进行对比研究,分析了近10年来流行的单目视觉定位算法的主要思路及其分类,指出基于优化方法正取代滤波器方法成为主流方法。从初始化、位姿估计、地图创建、闭环检测等功能组件的角度分别总结了当下流行的各种单目视觉 SLAM 或Odometry系统的工作原理和关键技术,阐述它们的工作过程和性能特点。总结了近年最新单目视觉定位算法的设计思路,最后概括指出本领域的研究热点与发展趋势。     

无人倾转旋翼飞行器冗余操纵控制策略设计

根据所建立的无人倾转旋翼飞行器飞行动力学模型配平和小扰动线性化处理结果分析了不同飞行模式下的操纵效率,应用多目标非线性控制方法的目标优化函数性能指标得到了操纵效率矩阵系数,设计了一套实用的舵面驱动分配策略,实现了飞行器全模式飞行,解决了飞行控制随飞行模式变化所要求的操纵冗余问题．采用所提出的操纵分配策略可使飞行控制器统一设计,无需按不同飞行模式设计控制器,有效降低了飞行控制器的设计难度．给出了一个全模式飞行仿真样例,运用线性PID控制器实现了稳定飞行控制．利用倾转旋翼飞行器飞行动力学模型仿真验证了操纵分配策略的有效性．     

无人旋翼飞行器自适应飞行控制系统设计与仿真

为了设计出能适应不同飞行任务的无人旋翼飞行器飞行控制系统,讨论了模型逆控制器原理.提出了神经网络补偿控制器及其权系数在线算法,分析了综合控制器稳定性.导出了无人旋翼飞行器旋转动力学逆控制器和平移动力学逆控制器,设计了姿态内回路控制器和轨迹外回路控制器,确定了共轴旋翼转速驱动电机的控制分配策略.规划了组合机动飞行科目来模拟自动飞行任务.通过仿真验证了自适应飞行控制系统对无人旋翼飞行器水平垂直运动、悬停和航向运动的飞行控制能力.结果表明,所设计的飞行控制系统具有自适应性和鲁棒性,能实现姿态与轨迹的稳定和跟踪控制.