题目：基于单目视觉的室内无人机导航算法研究

小型旋翼飞行器已经进入到中国的各个领域，在军用领域可用于无人侦查，在民用领域，近几年也可以看到其蓬勃的发展，并且在国际上打响了品牌。小型旋翼飞行器由于成本低，结构简单，控制实现容易，以及机动性强等特性，可以以低廉的成本完成很多地面机器人不能完成的任务。在室外使用时可以使用GPS信号作为控制的位置反馈，但在室内或较为狭小的街道使用时，由于无法接收到GPS信号，因此需要利用周围环境来对飞行器进行定位。而这样的环境将是未来小型旋翼飞行器生存的主要环境，因此对飞行器在没有GPS信号下进行定位的研究将是未来机器人领域研究的一个主要方向。利用自身传感器定位的方法主要有激光定位和视觉定位两种。其中视觉导航作为一种主动的定位方法，不需要周围的环境提供结构化的信息，不会向外辐射能量因而不容易被探测器所发现，并且由于成本低廉更可以降低室内飞行器所需的成本，因此在近些年成为了研究的热门方向。
视觉导航中根据摄像头的数量可以分为单目视觉和多目视觉，单目视觉由于计算量的需求小于多目视觉，因此得到了更广泛的研究。单目视觉又可以分为利用人工地标定位、光流法定位和SLAM这三种。本文结合单目视觉导航方法中的类人工地标的定位方式与光流法两种定位方法，提出了一种集成式的系统，类人工地标选取了室内常用的地砖交点作为视觉特征，地砖交点在室内较为常规，并且所在地砖的边线易于提取，有一定的重复性，位置的计算采用了粒子滤波来进行估计。而另一种单目视觉定位方法光流法利用图像中光流场的移动来解算飞行器的速度，可以用于弥补第一种方法对于交点的依赖。外环采用卡尔曼滤波进行这两种定位方式与惯性传感器的数据融合，融合后可以消除单独传感器的噪声。
本文提出的导航方法已在国际空中机器人大赛第七届任务中得到了有效的验证，并且在飞行器进行较大机动时仍可以保持定位的一致性。导航方案可应对通用的室内环境，对旋翼飞行器进行全局定位。