视觉引导的无人机自动降落系统：基于SRUKF的ODROIDXU应用

厦门大学的硕士论文探讨了一种创新的视觉引导无人机自动降落系统，该系统针对多旋翼无人机的广泛应用需求，尤其在需要精确导航和自主操作的场景下，着重提升无人化的程度。论文的核心技术是利用ODROIDXU模块作为硬件平台，结合简单的视觉图形识别技术，实现无人机的自动定位和降落。SRUKF（Sequential Randomized Unscented Kalman Filter）滤波算法在此过程中发挥了关键作用，通过对无人机位置的实时估计和噪声抑制，显著提高了降落的准确性和稳定性。 论文首先介绍了无人机技术的基本背景，强调了多旋翼无人机因其灵活性、低成本和易于操控而在农业喷洒、航拍、环境监测等领域展现出的巨大潜力。然而，目前的无人机系统在起飞降落阶段仍依赖人工干预，限制了其真正意义上的自动化。 研究者设计的系统通过搭载微型嵌入式计算机和视觉传感器，实现了降落点的自动检测与识别。视觉传感器能够捕捉降落台的特征，然后通过SRUKF算法对数据进行处理，有效地融合了传感器信息和模型预测，生成精确的无人机位置估计。这一滤波算法的优点在于其鲁棒性和准确性，即使在复杂的环境中也能提供可靠的导航支持。 整个降落过程完全由计算机程序控制，无论是室内还是室外环境，无人机都能自主寻找并降落到预设的目标位置，极大地提高了作业效率和安全性。这篇论文的创新之处在于将视觉引导与非线性滤波算法结合，为无人机的自主降落提供了新的解决方案，对于推动无人机技术向更高级别的自动化迈进具有重要的理论和实践价值。