固定翼飞行器自主着陆中视觉算法的研究

• 作者: 吴赛飞 徐宽 王新华 蔡俊华
• 来源期刊: 电子设计工程
• 学科: 航空航天
• 关键词: 飞行器控制 导航技术 机器视觉 Adaboost算法 聚类算法 自主着陆
• 年，卷（期）: 2016,（17）
• 所属期刊栏目: 计算机技术与应用
• 页码范围: 35-38
• 页数: 4页
• 分类号: V249.1
• 字数: 2951字
• 语种: 中文

摘要

固定翼无人机自主着陆引导系统有跟踪速度快、精度高的特点,本文设计并搭建一套基于Adaboost视觉算法的自动着陆引导系统.文中首先介绍了视觉着陆引导系统的原理、组成,并分析其数学模型,其次在使用机器学习Adaboost算法的基础上,通过使用高斯分布模型以及基于距离的聚类算法提高对单飞行器和多飞行器的识别精度.最后通过仿真实验对视觉识别算法的可靠性,精度进行验证.得到本文设计的自主着陆系统很好的满足固定翼飞机自主着陆的需求的结论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王新华		54	309	10.0	14.0
2	徐宽		2	1	1.0	1.0
3	蔡俊华		1	1	1.0	1.0
4	吴赛飞		3	24	2.0	3.0