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附录 B 位置环框图. 42
附录 C 高度环框图. 43
附录 D 角度环框图. 441 绪论
无人驾驶飞行器，简称无人机，是一种可重复使用的航空器[1]
。近年来，无人机的应用
范围越来越广，同时复杂的地理环境对无人机技术提出了更高的要求。这就要求无人机能够
实现自主飞行控制。其中，无人的定点飞行控制是自主飞行的一个研究热点。本课题主要以
四旋翼无人机为平台，通过视觉图像采集的方式，研究无人机在目标物的上方定点飞行的技
术。
1.1 研究背景及研究意义
无人机定点飞行可以实现空中稳定悬停，便于目标物的跟踪和实现空中的航拍。同时，
无人机的定点飞行还将造福于农作物的监控与定点精确喷洒农药以及危险现场的探测等。基
于视觉的无人机定点控制可以解决在机载GPS导航系统发生故障无人机无法正常控制以及室
内 GPS 精度低的问题。主要依靠视觉传感器返回实时地面信息以及实时与 PC 机进行通信，
加以图像滤波、特征值提取以及图像拼接等技术[2]
实现视频图像处理，再辅以相应的飞行控
制算法实现无人机的定点飞行。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外现状
近年来，随着技术的发展，国内外针对无人机控制系统的技术研究开展了许多卓越的工
作。Ward 等人提出了无人机的自主智能控制[3]
；Cheng 等提出了模型预测控制系统；牛轶峰
等人提出了采用视频图像融合的方法实现无人机自主飞行控制的策略等[4]
。 2008年5月， 洛· 马
公司通过采用智能控制与自主重规划的控制方式对无人系统动态重规划了系统任务，最终实
现了无人机可以在复杂的地理环境中完成复杂的任务的目的[5]
。在无人的控制系统中，最重
要的部分即是无人机的自主导航系统[6]
。无人机的自主导航需要无人机通过自身的控制算法
以及相应传感器采集到的信息构建出其所处环境的三文信息，同时又需要加速度计、陀螺仪
等系列传感器实时为无人机飞行控制提供精确的姿态等信息[7]
。近年来，多家科研机构采用
多种方式对无人机进行自主导航：2007 年瑞士洛桑理工利用多方向的红外传感器测量实现无
人机的自主飞行；2010 年北京航空航天大学采用双目视觉采集视频图像的方式，并通过灰度
相关立体匹配的技术，构建出实时的位置信息，实现对无人机的导航控制[8]
；同期，美国加
大伯克利和麻省理工分别采用深度摄像机、多传感器组合获得位置信息的方式实现无人机的
自主导航[7]1.2.2 国内现状
相比于国外研究情况，国内在无人机自主飞行控制方面进行的研究起步比较晚[9]
。近年
来，随着无人机的成本降低，无人机也广泛的用于航拍，农业，电力巡检等行业。但是目前
的主要研究工作仍然集中于高校和科研企业中。北京航空航天大学研究团队通过采用无人机
双目立体视觉的灰度相关匹配的技术实现了室内走廊定位飞行[10]
；浙江大学的研究团队在视
觉辅助的基础上通过检测算法提取特征点目标，实现无人机的姿态检测[11]
。深圳的大疆无人
机公司是国内较早进行无人机投入民用的一家公司，目前生产的产品已能实现室内定点，悬
停飞行等特殊功能，并在电影航拍中得到了广泛应用。大疆公司生产的四旋翼航拍无人机实
物图如下图1.1 所示。1.3 主要技术方法
无人机要实现视觉定点，主要包括视觉图像处理与飞行控制两个方面。接下来分章节对
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