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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,
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。
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