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题目：
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雅宝题库解析：
近年来，无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)无论在军事还是民用领域都得到了广泛的应用，与之相关的各项技术也成为当前的研究热点之一，其中便包括视觉导航技术。随着MEMS(Micro Electro Mechanical System, 微机电系统)技术的发展，由MEMS惯性元件组成的导航系统也逐渐进入实用阶段。为了提高小型无人机在未知环境下导航的可靠性和安全性，本文设计了一种基于特征点的惯性/视觉组合导航系统，论文主要内容包括：系统观测模型建立和特征点初始化、特征点匹配、滤波算法研究和缺少下视图像情况下的航姿算法。在分析现有惯性/视觉组合导航系统优缺点的基础上，本文结合SLAM (Simultaneous Localization And Mapping, 同步定位与地图创建)领域的研究进展设计了一种基于特征点的无人机惯性/视觉组合导航系统；采用计算机视觉投影模型设计了对应的特征点初始化方法，降低了对传感器的性能要求并避免了复杂的非线性计算。提出了两种提高特征点匹配准确度的方法：基于HSV(色调、饱和度、亮度)色彩信息的特征点匹配方法和陀螺仪辅助的特征点匹配方法。分析了不同色彩分量在基于HSV色彩信息的特征点匹配方法中的作用对该匹配方法进行了简化，在具体实现过程中采用了特征点的圆形邻域进行描述向量生成，提高了特征点匹配的准确性。针对存在摄像稳定平台和摄像机与无人机捷联固定两种情况分别提出了误匹配特征点检测和陀螺仪辅助特征点匹配方法，分析了陀螺仪辅助特征点匹配方法的误差来源及其影响，证明通常精度的MEMS陀螺仪即可满足该方法的精度要求，为视觉导航研究提供了一种简单可靠的特征点匹配方法。设计了一种观测异常检验方法和多因子自适应观测误差协方差阵调整准则并构建了观测误差检验统计量，降低了观测噪声和特征点误匹配对系统的影响。构建两步滤波算法对高度计测量误差进行滤波处理，提高了系统对高度计测量噪声的抗干扰能力。根据文中对组合导航系统各状态的可观性分析结果，提出了一种混合采样UKF (Unscented Kalman Filter, 无迹卡尔曼滤波)滤波算法，仿真证明该算法在保证计算精度的同时提高了计算的速度。将加速度计与陀螺仪输出相结合设计了载体运动状态判断准则，提出了加速度计姿态计算结果准确性的评价指标，提高了数据利用率和姿态估计的准确性。采用序贯处理方法对航姿滤波器进行改进，降低了加速度计输出噪声对航向计算的影响并降低了加速度计姿态计算不准确时航向误差的累积趋势。通过以上研究提高了系统在缺少下视图像时的可靠性。构建了惯性/视觉组合导航的仿真平台，通过半实物实验和无人机试飞实验对前文提出的惯性/视觉组合导航系统进行了完善和有效性验证。本文对未知环境下应用于无人机的惯性/视觉组合导航方法进行了理论探讨与初步研究，解决了部分关键题目，为进一步进行此类研究提供了基础。 |
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发表于 2024-2-4 19:15:49
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