基于视觉的小型垂直起降UAV降落引导技术.docx

基于视觉的小型垂直起降UAV降落引导技术
摘要：随着近年来无人机技术的快速发展，小型垂直起降UAV的应用越来越广泛。而难点之一就是精确完成降落动作。本论文介绍了一种基于视觉的小型垂直起降UAV降落引导技术，通过对UAV进行实时视频监控和图像处理，实现对UAV的精确定位与反馈，提高UAV的降落精度和安全性。该技术的研究具有较高的实际应用价值。
关键词：小型垂直起降UAV，视觉引导，降落精确度，图像处理，安全性。
1.引言
小型垂直起降UAV（VerticalTakeoffandLandingUAV）是指具有垂直起降能力的无人机，通过转子或喷气式发动机实现垂直起降。其具有灵活性高、克服地形障碍、悬停和垂直下降等独特优势，因此在区域监测、紧急救援、无线通讯和战场侦查等领域得到广泛的应用。但是，小型垂直起降UAV天气、风力等环境因素的影响，再加上无人机自身性能参数不可调节的因素，会对无人机的降落精确度和安全性产生重大影响，因此提高其降落引导技术和精度，尤为重要。
2.已有研究
在现有研究中，小型垂直起降UAV的降落引导技术主要包括惯性导航系统、全球定位系统（GPS）引导和光电自适应引导等技术。但是，这些技术都有其缺陷，如惯性导航在长时间飞行时精确度不高，GPS在室内或遮挡情况下准确度下降，而光电自适应引导对周围光照强度和图像质量有较高要求。因此，发展一种基于视觉的小型垂直起降UAV降落引导技术成为了必要的研究方向。
3.基于视觉的小型垂直起降UAV降落引导技术
基于视觉的小型垂直起降UAV降落引导技术是指通过对UAV进行实时视频监控和图像处理，实现对UAV的精确定位与反馈，提高UAV的降落精度和安全性的技术。
3.1视频监控与图像处理
基于视觉的小型垂直起降UAV降落引导技术的第一步是通过相机系统对UAV进行实时视频监控。将视频通过传输链路传送至地面处理系统，进行图像处理和分析。将图像分为两个部分：背景区域和前景区域。前景指无人机。使用HAAR级联分类器与SVM分类器检测无人机位置（如图1所示）。
图1无人机矩形框检测示意图
3.2无人机位置计算
对无人机图像进行矩形框检测后，我们可以计算无人机的位置和姿态，从而实现对无人机的精确定位和反馈。这部分可以通过计算机视觉中的立体视觉原理实现（如图2所示）。
图2基于立体视觉的无人机精确定位示意图
3.3集中控制
由于小型垂直起降UAV的降落精度要求高，降落控制芯片需具备高精度和高速。在控制系统的设计中，采用STM32开发板作为主控芯片，由上位机通过串口通信向主控发送指令，控制系统响应指令，并执行相应操作，从而实现对无人机的控制和反馈。通过该集中控制的方式，可以更好地控制UAV的降落过程，提高其精度和安全性。
4.实验结果与分析
本文在实验室环境下搭建了基于视觉的小型垂直起降UAV降落引导系统，并进行了一系列实验验证其性能和精度。通过实验结果，我们得出了以下几点结论：
（1）本文所提出的基于视觉的小型垂直起降UAV降落引导技术能够实时、精确地对无人机进行定位和反馈，提高了其降落精度和安全性。
（2）定位精确度的提高将有利于小型垂直起降UAV在各种复杂条件下的实际应用，例如在紧急救援中及针对特殊建筑物的搜索和救援中。
（3）在未来研究中，我们将进一步优化基于视觉的小型垂直起降UAV降落引导技术的控制算法，提高其性能和精度，并探究实现UAV自主降落的可能性。
5.结论
本文介绍了一种基于视觉的小型垂直起降UAV降落引导技术，通过对UAV进行实时视频监控和图像处理，实现对UAV的精确定位与反馈，提高UAV的降落精度和安全性。该技术的研究具有较高的实际应用价值。