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基于视觉的Qball-X4四旋翼无人机地面目标跟踪

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基于视觉的Qball-X4四旋翼无人机地面目标跟踪
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
  1.1 研究背景第10-11页
  1.2 研究现状第11-14页
    1.2.1 国外研究现状第11-12页
    1.2.2 国内研究现状第12-14页
  1.3 论文目标和结构第14-16页
第2章 QBALL-X4数学模型第16-26页
  2.1 坐标系定义第16-18页
    2.1.1 世界坐标系第16页
    2.1.2 机体坐标系第16-17页
    2.1.3 坐标转换矩阵第17-18页
  2.2 Qball-X4数学模型的建立第18-24页
    2.2.1 电机—升力模型第18-19页
    2.2.2 自身姿态模型第19-22页
    2.2.3 空间位置模型第22-24页
  2.3 本章小结第24-26页
第3章 目标识别跟踪定位算法第26-46页
  3.1 基于光流的目标跟踪器第26-30页
    3.1.1 光流基本约束方程第26-27页
    3.1.2 Lucas-Kanade跟踪算法第27-28页
    3.1.3 中值流跟踪器第28-30页
  3.2 基于随机森林的目标检测器第30-37页
    3.2.1 决策树与随机森林第30-32页
    3.2.2 目标模型与目标检测器第32-37页
  3.3 基于P-N学习的目标模型更新第37-38页
    3.3.1 P-N学习机制第37页
    3.3.2 P-N专家设计第37-38页
  3.4 基于导航信息的目标定位第38-45页
    3.4.1 摄像头参数标定第38-40页
    3.4.2 目标位置校正第40-44页
    3.4.3 世界坐标系下的目标定位第44-45页
  3.5 本章小结第45-46页
第4章 带有卡尔曼滤波的最优PID控制器第46-58页
  4.1 轨迹跟踪最优PD控制器第46-52页
    4.1.1 控制器的基本结构设计第46-47页
    4.1.2 最优PID控制器设计第47-50页
    4.1.3 仿真及结果分析第50-52页
  4.2 基于Kalman滤波的误差估计第52-57页
    4.2.1 目标丢失及数据丢包情况分析第52-53页
    4.2.2 Kalman滤波器基本原理第53-54页
    4.2.3 Kalman滤波器设计第54-57页
  4.3 本章小结第57-58页
第5章 半实物仿真实验及结果分析第58-76页
  5.1 Quanser半实物仿真平台第58-63页
    5.1.1 硬件系统组成第58-61页
    5.1.2 QuaRC软件环境介绍第61-62页
    5.1.3 Quanser无人控制系统的通信第62-63页
  5.2 QuaRC环境下目标跟踪程序设计第63-69页
    5.2.1 目标定位与通信模块搭建第63-66页
    5.2.2 QBALL-X4轨迹跟踪模块搭建第66-69页
    5.2.3 QBALL-X4硬件驱动模块搭建第69页
  5.3 实验结果分析第69-74页
  5.4 本章小结第74-76页
第6章 总结与展望第76-78页
参考文献第78-82页
致谢第82-83页
作者简介第83页

本篇论文共83页,点击这进入下载页面
 
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