无人机视觉着陆引导中的位姿估计问题研究

论文摘要

自主着陆（舰）引导是当前无人机技术发展迫切需要解决的问题,基于计算机视觉的引导方法是当前的研究热点。本文针对视觉着陆引导方法的核心问题——位姿估计问题展开研究,完成的主要工作包括:（1）系统调研和总结了位姿估计问题的研究现状,重点对线性解法、迭代解法和全局最优解法三大类共五种经典算法进行了介绍。（2）针对工程实践中经常遇到的共面位姿估计问题,讨论了部分经典算法在标志点共面的退化配置下不适用的情况,对正交迭代算法和EPnP算法进行了适当改进,将其推广到标志点共面的情形;针对经典线性算法实现复杂的问题,利用标志点共面的特殊条件提出了一种基于面积比的位姿估计线性解法,求解精度略有下降,但算法实现难度大大减小;针对共面位姿估计中可能遇到的“位姿模糊”问题,分别从几何与代数两个角度对其进行了合理的解释,并介绍了两种有效的应对方法。（3）利用Cramer-Rao下界相关理论推导了位姿估计问题的理论误差下界,并据此分析了内参数标定误差、图像提取误差以及标志点布置误差对位姿估计精度的影响。基本结论包括:一、图像误差对测量精度的影响大于标志点布置误差的影响;二、同水平的误差在不同的观测条件下对测量精度的影响差异明显。（4）建立了视觉着陆引导最优方案设计问题的数学模型,以参加“中航工业杯”国际无人机大赛作为应用背景,利用模拟退火算法进行了最优方案设计,并对设计结果即位姿估计问题中的标志点最优几何构形进行了验证和分析。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究的背景和意义
• 1.1.1 INS/GPS 组合导航技术无法完全满足无人机自主着陆需求
• 1.1.2 基于视觉的自主导航技术提供了新的解决方案
• 1.1.3 位姿估计是视觉着陆引导技术的核心问题之一
• 1.2 本文主要内容和结构安排
• 第二章 位姿估计问题研究现状综述
• 2.1 绝对定向与位姿估计问题描述
• 2.1.1 绝对定向问题
• 2.1.2 位姿估计问题
• 2.2 迭代解法
• 2.2.1 以像方残差二范数为目标函数的L-M 迭代算法
• 2.2.2 以物方残差二范数为目标函数的正交迭代算法
• 2.2.3 全局最优方法
• 2.3 线性解法
• 2.3.1 Adnan Ansar 方法
• 2.3.2 EPnP 方法
• 2.4 本章小结
• 第三章 共面位姿估计问题研究
• 3.1 正交迭代算法与EPnP 算法针对退化情形的改进
• 3.1.1 正交迭代算法的改进
• 3.1.2 EPnP 算法的改进
• 3.2 基于面积比的共面位姿估计线性解法
• 3.2.1 基本原理
• 3.2.2 数值仿真实验
• 3.3 位姿模糊问题研究
• 3.3.1 问题的提出
• 3.3.2 位姿模糊的几何解释与代数解释
• 3.3.3 位姿模糊的合理处理
• 3.4 本章小结
• 第四章 位姿估计问题误差分析
• 4.1 参数估计问题的理论误差下界
• 4.1.1 Cramer-Rao 下界概述
• 4.1.2 本文采用的Cramer-Rao 下界相关记号说明
• 4.2 位姿估计问题的Cramer-Rao 下界
• 4.2.1 参数估计的方式描述位姿估计问题
• 4.2.2 位姿估计问题的Cramer-Rao 下界推导
• 4.2.3 两种迭代算法精度与Cramer-Rao 下界的比较
• 4.3 各误差源对位姿估计精度的影响分析
• 4.3.1 内参标定误差与图像提取误差对归一化图像坐标的影响
• 4.3.2 归一化图像坐标误差与标志点布置误差对位姿估计精度的影响
• 4.4 本章小结
• 第五章 视觉着陆引导最优方案设计
• 5.1 最优方案设计的数学模型
• 5.1.1 问题描述
• 5.1.2 多目标规划数学模型
• 5.1.3 若干具体问题的说明
• 5.2 基于模拟退火的最优化问题求解
• 5.2.1 模拟退火算法概述
• 5.2.2 算法实现中的若干技术问题
• 5.3 实例分析
• 5.3.1 需求分析
• 5.3.2 最优方案设计
• 5.3.3 结果分析
• 5.4 本章小结
• 第六章 结束语
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果
• 附录A 仿真条件
• 附录B 三维旋转的表示