● 摘要
近年来，无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)在军事和民用领域都得到了广泛的应用，与之相关的在未知环境中的导航技术成为当前的研究热点之一。单一的导航方式不能满足复杂环境下无人机的定位需求，组合导航技术广泛应用在无人机领域。本文主要研究了惯性/视觉组合导航关键技术及方法。
本文的研究内容如下：
1.针对摄像机成像存在畸变，影响计算机视觉对载体运动信息的估计问题，研究了摄像机成像原理及摄像机标定原理，利用张正友标定方法实现了对摄像机内参数的标定。
2.分析对比了两种鲁棒性强、实时性好的特征点检测、匹配算法，SURF和KLT方法，研究了利用本质矩阵、惯性器件对误匹配特征点的删除，通过实验验证了算法的可靠性。进行了视觉估计载体运动信息的实验，证明了单独利用视觉估计载体的姿态信息和航向信息的可行性。
3.改进了一种基于图像的统计信息提取图像中地平线的图像导航方法。使用金字塔算法，充分利用了图像中的方向投影信息，提取候选地平线，提高了提取地平线的速度；研究分析了提取地平线和特征点估计两种方法估计载体姿态信息的优缺点，设计了一种融合滤波方法，并通过实验验证了该视觉系统的性能和精度。
4.分析研究了GPS/惯性、惯性/视觉组合导航系统并进行了实验。在SLAM(Simultaneous Localization And Mapping，同步定位与地图创建)的基础上，设计了基于扩展卡尔曼滤波的惯性/视觉组合导航系统，建立了系统状态方程和观测方程，分析了特征点的初始化、更新、删除等问题，并进行了信息融合实验，结果证明该组合导航系统具有较高的定位精度。