题目：基于视觉的微小型飞行器姿态估计与航向识别算法研究

由于体积、负载能力、功耗方面的限制，微小型飞行器（MAV）无法应用以常规惯性器件为代表的传统导航系统，必须为其开发重量轻、集成度高、复用性好的的新型导航与航姿系统。本文使用MAV飞行中获取的前视视频图像，从中提取出滚转角、航向和俯仰变化率等信息，用于姿态和航向的稳定，并与MIMU、GPS等器件提供的姿态、速度信息进行融合来对MAV导航。首先，利用图像中灰度或RGB颜色信息进行地平线探测，获取滚转角和俯仰变化率。提出若干提高地平线算法实时性和准确性的改进准则，在Matlab和VC下编程获得了满意的效果，随后利用Microsoft DirectShow技术在Visual C++下开发了用于算法调试和验证实时性、准确性的Transform Filter。然后针对灰度识别的不足，对使用图像纹理信息进行天空识别的方法进行了初步探讨。然后，讨论了利用MAV图像序列来稳定飞行器航向的原理和方法。将这一问题归结为图像中特定区域选取与追踪匹配，以此获得MAV航向的变化率以进行航向的稳定控制。首先采用基于图像区域特征的相关性匹配方法验证了上述思路的可行，进而采用SSDA快速算法，在保证匹配精度的前提下将处理速度提高了近30倍。最后为抑制图象旋转，结合已经获得的地平线信息，提出了一种沿地平线计算航向变化率的区域搜索方法，仿真结果表明该方法有更大的适用性。