无人机起降论文（1）：基于多传感器融合的舰载无人机自动着舰技术的研究
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前言
论文的主要工作如下：
（1）以基于模板匹配及图像尺寸测量的图像识别定位技术为例，从原理上分析了单目视觉在引导舰载无人机自动着舰过程中的缺陷与不足，提出了利用UWB定位数据修正该过程的解决方案；
（2）研究UWB测距原理及基于空间测边交汇法的三维空间定位方法，并基于联合卡尔曼滤波设计了融合UWB定位、单目视觉定位和GPS/INS数据的目标定位算法，最后通过AirSim三维仿真平台对算法的有效性做出了验证；
（3）开发了四旋翼无人机飞行平台，设计了与之配套的地面监控系统的硬件模块及监控平台，并结合上述定位算法，在MAVROS外部控制技术基础上，实现了垂直起降无人机的飞行控制程序；
（4）构建了自主着舰实验系统，对地面监控系统人机交互功能和无人机自主着舰功能进行了测试，并对试验后的无人机落点坐标数据进行了基于二维高斯分布的分析。
一、无人机自动起降系统总体方案设计
1、总体结构设计
根据系统功能需求可将其分为六大系统：*处理器、视觉定位系统、无线定位与传输系统、GPS\INS系统、飞行控制系统以及地面监控系统。
2、信息传输系统设计
舰载无人机自动着舰系统的数据与传输主要分为感知层、数据与传输层、应用与存储层，交互层。
二、基于模板匹配的无人机目标识别定位方法
（１）目标识别定位方法整体设计
（２）目标着舰标识设计:
（３）图像采集与预处理
图像采样与缩放、图像二值化处理、二值化后噪声去除：形态学法、面积法
（４）基于轮廓提取技术的目标定位方法
轮廓检测：Sobel算子
目标包络分割：旋转测径算法(Rotating Calipers)是Toussaint在1983年提出的一种最小有向外接矩形的经典算法。该算法以Freeman等证明的定理为前提：一个凸多边形的最小面积包围矩形至少与这个凸多边形的一边重合。该算法的步骤（串行算法）自行百度。
目标位置计算：上一节通过minAreaRect()函数获取的最小外接矩形中心点即为无人机的目标着舰点，但获取的中心点坐标为目标着舰点在图像中的像素坐标，并不是目标着舰点相对于无人机质心的实际坐标（这里假设相机安装在无人机质心下方，且镜头垂直向下拍摄）。因此，本小节通过使用图像目标尺寸检测原理,结合上一章节获取的数据来计算目标的实际坐标。
（５）基于模板的目标匹配
通过以上步骤可获取着舰目标相对无人机中心的坐标，但无人机需要知道该目标是否是最终目标着舰点，因此需要对目标进行识别，目前最常见的目标识别方法主要基于图像的特征，通过所提取目标的特征差异区分正确目标与其他目标。识别过程的本质是对图像中目标的特征提取，而该过程的优劣直接影响识别的正确率，从而影响无人机的正确着舰。
仿射变换
模板匹配
三、多传感器融合算法
结合UWB定位的优势通过改进后的联合卡尔曼滤波对单目视觉在引导无人机着舰上的不足做岀了补偿，使无人机在自动着舰后半段获得稳定可靠的定位。
（１）多传感器融合算法总体方案设计
结合目前主流的联合卡尔曼滤波技术，在GPS/视觉多传感器融合定位算法基础上，增加超宽带UWB无线定位技术，弥补GPS和视觉传感器近舰段无法提供有效位置数据的不足。为保证多传感器融合算法的容错性和鲁棒性，采用基于卡尔曼滤波测量值与预测值间马氏距离的卡方检验对传感器数据进行有效性检验。
（２）UWB及其定位算法介绍
（３）多传感器融合定位算法的实现
（４）基于Airsim的定位算法仿真分析
四、无人机自动起降系统软硬件设计与实现
（１）机载系统的硬件设计
（２）地面监控系统硬件设计
在机载系统和地面监控系统硬件设计中，*处理器、飞控模块、UWB定位模块、lora模块和地面监控系统核心模块是其中较为关键的部分。
（３）机载系统的软件设计
自动着舰控制系统是在６４位Ubantu16.04操作系统下开发完成的，使用的开发环境是Ros系统下针对于PX4开源飞控代码的驱动程序包MAVROS，使用的语言为C++。而对于地面监控系统及UWB定位模块（标签节点）的开发则是使用STM系列芯片内置的uC/OS-II嵌入式实时操作系统，开发语言为Ｃ语言。
系统软件功能模块设计:模式切换器设计与实现、位置方向控制器设计与实现、PID调控器设计与实现、数据收发器设计与实现、故障处理器设计与实现。
（４）地面监控平台设计
地面监控平台是在64位Window10操作系统下开发完成的，使用的开发环境是Qt creator，使用语言为C++。
登录系统设计与实现:
网络连接系统的设计与实现:
五、实验与验证
检验所设计的自动着舰系统功能及引导着舰精度，确定所设计的方法及系统是否达到了预期的目标和功能要求。
本章节主要包括以下内容：
（１）实验环境与设备介绍
（２）地面监控平台功能测试
（３）着舰精度测试与分析