● 摘要
随着时代的进步与发展，包括航空器、制导武器等在内的飞行器已经日益成为现代工业与国防建设不可缺少的工具，而正确精准的导引和控制对于飞行器而言是至关重要的。随着计算机性能及机器视觉相关技术的飞速发展，利用图像特征信息辅助飞行器导航表现出越来越明显的优势，已成为目前国内外的一个研究热点。
本文在分析比较现有的导航技术的基础上，对视觉导航技术进行了深入的研究，重点研究利用图像特征进行三维标志物检测识别的技术，以及利用图像特征匹配技术以及摄像机投影模型进行导航参数的解算。
在三维标志物检测方面，本文根据飞机着陆助降需求及机场特点选择了连续AdaBoost算法作为本文所用的检测算法，采取HOG特征进行特征参数提取，针对弱分类器的连续置信度输出问题，引入了查找表的方法并构建了瀑布型级联检测器来实现三维标志物的检测。
在图像特征匹配方面，通过对现有的局部特征描述子进行对比分析后，根据飞机航拍图像的特点选择了SIFT算法进行图像局部特征提取与匹配，并采用了GPU对算法进行加速，在保留经典SIFT算法的精度和鲁棒性的基础上，获得了较显著的加速效果。
在导航信息解算方面，建立了摄像机的投影模型，对摄像机进行标定以获得摄像机的内参数矩阵。通过EPnP算法对摄像机位姿进行解算并进行了计算机仿真，结果表明该算法具有良好的精度并满足实时性的要求。
本论文通过建立机场着陆场景的物理模型，对着陆过程进行了计算机仿真，实验结果表明本论文的着陆助降系统位姿估计算法具有良好的精度并满足实时性要求。