【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及单目视觉测量，特别是涉及一种未知环境下基于单目视觉测量的飞行器自主着陆引导方法。
技术介绍
1、“低空经济”的繁荣发展丰富了飞行器产业和应用前景的同时，对飞行器智能化水平提出了更高的要求。面对机械故障、恶劣天气或强干扰等紧急情况时，飞行器需要及时进行着陆处置，最大程度地降低对周边环境和人员的影响的同时保证飞行器和机载设备的安全，有效降低经济损失。
2、目前，大多数飞行器自主着陆引导方法依赖全球定位系统、惯性导航传感器、光电传感器、雷达等，在具备飞行器自主着陆引导先验信息的已知场景下，这些方法均可以完成准确可靠的飞行器自主着陆引导测量任务。紧急情况下的飞行器着陆多是在未知场景下，与已知场景相比，未知场景无法提供任何先验信息，传统手段不再满足任务要求。
3、未知场景下应急自主着陆任务中，基于机载单目视觉的自主着陆引导方法是可行的解决方案。当前已有极少该领域的研究主要利用单张图像特征和多视图几何特征，获取着陆所需的信息。基于图像特征的方法是一种直接检测策略，该方法注重目标区域的纹理信息、几何信息等语义特征...
【技术保护点】
1.一种未知环境下基于单目视觉测量的飞行器自主着陆引导方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述RGB图像输入预先训练的多任务神经网络之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述分割结果进行自适应搜索，得到当前场景下的适降区域包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预先设计的三维信息综合度量准则获取适降区域的三维信息包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述适降区域综合评定指标为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种未知环境下基于单目视觉测量的飞行器自主着陆引导方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述rgb图像输入预先训练的多任务神经网络之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述分割结果进行自适应搜索，得到当前场景下的适降区域包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预先设计的三维信息综合度量准则获取适降区域的三维信息包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述适降区域综合评定指标为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述最佳着陆区域信息进行最佳着陆区域局部坐...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙晓亮，张倬，王秋富，郭良超，陈霖，陈泉瑞，陈知颖，于起峰，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：
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