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基于机器视觉的无人机自主着陆技术

文献类型:期刊论文

作者杨岳航; 陈武雄; 朱明; 鲁剑锋; 王潇逸
刊名国外电子测量技术
出版日期2020-04-15
卷号39期号:04页码:57-61
关键词自主着陆 机器视觉 特征提取 全天候
英文摘要为了提高无人机着陆过程中的自主性和智能性,提出了一种基于机器视觉的无人机自主着陆算法。算法采用了红外图像与可见光图像协同的方式,首先对着陆模型进行设计;其次,通过着陆模型的颜色、纹理、热成像等特征对着陆模型进行检测识别;最后,通过确定降落模型的质心位置并跟踪,实现无人机的位姿调整。实验表明,该算法大大降低了基于机器视觉进行无人机位置识别时对环境光线的要求,提高了基于机器视觉的无人机自主着陆控制系统的抗干扰能力,实现了基于机器视觉进行自主降落的无人机的全天候自主着陆。
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源URL[http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/64116]  
专题中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
作者单位1.重庆嘉陵华光光电科技有限公司
2.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
杨岳航,陈武雄,朱明,等. 基于机器视觉的无人机自主着陆技术[J]. 国外电子测量技术,2020,39(04):57-61.
APA 杨岳航,陈武雄,朱明,鲁剑锋,&王潇逸.(2020).基于机器视觉的无人机自主着陆技术.国外电子测量技术,39(04),57-61.
MLA 杨岳航,et al."基于机器视觉的无人机自主着陆技术".国外电子测量技术 39.04(2020):57-61.

入库方式: OAI收割

来源:长春光学精密机械与物理研究所

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