基于光流法的飞行器视觉导航关键技术研究

基于光流法的机器人视觉导航是一篇深入探讨了视觉在移动机器人导航中核心作用的硕士论文。随着人工智能和机器人技术的发展，视觉信息对于机器人的环境感知和自主导航能力至关重要。论文以小型飞行器作为研究平台，着重研究了光流技术在机器人视觉导航中的应用。 首先，作者回顾了光流计算的基础，包括图像预处理步骤，如灰度化和图像平滑，介绍了两个经典的光流算法——Horn-Schunck算法和Lucas-Kanade算法，并在此基础上进行了3D光流场的扩展，以提升计算精度和适应复杂场景。这种方法旨在从连续的图像序列中估计像素级别的运动，这对于实时跟踪和导航具有重要意义。 论文进一步聚焦于光流法在小型飞行器避障中的实践应用。作者分析了常规折反射全景图和鱼眼图像中光流场的分布特性，发现这些特性能够反映环境中的障碍物运动和位置，从而为飞行器设计有效的避障策略。通过仿真测试，验证了在全景摄像机和鱼眼摄像机下，光流法在实际避障中的可行性和性能。 此外，论文还探讨了球面图像的获取及其在光流场分析中的独特价值。作者比较了基于普通图像合成和球面镜的折反射全景立体成像系统获取球面图像的两种方法，并提出了一种新的分析技术，即基于球面光流场的三维运动分析。这种技术不仅能解析目标在3D空间中的运动参数，还能推断出相对深度信息，这对于机器人在复杂环境中的精确导航至关重要。 关键词：“机器人视觉导航”、“光流”和“球面图像”揭示了论文的核心研究内容，表明了作者不仅关注理论研究，而且重视实际应用的落地。这篇硕士论文为机器人视觉导航领域的光流技术提供了有价值的研究成果，对于推动小型飞行器的自主导航能力提升具有重要的理论和实践意义。