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。     

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 （ Ｏ ｐｅｎ Ｍ Ｖ ）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 。