无人机自主着陆中视觉导航技术探究
基于计算机视觉技术的无人机自主导航系统设计
基于计算机视觉技术的无人机自主导航系统设计近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，越来越多的机器人、汽车、飞行器等设备开始采用基于计算机视觉的自主导航系统。
其中，无人机在军事、民用领域中的应用越来越广泛。
本文将介绍基于计算机视觉技术的无人机自主导航系统设计。
一、计算机视觉技术简介计算机视觉技术是一种模拟人类视觉系统的技术，通过对图像和视频进行处理，从中提取出相关信息。
计算机视觉技术主要包括图像处理、图像分析、图像识别、目标跟踪等方面。
其中，目标跟踪技术是计算机视觉技术中非常重要的一个环节。
二、无人机自主导航系统无人机自主导航系统是指无人机可以在没有人工干预的情况下，自主地完成一系列控制操作，包括飞行、避障、识别和跟踪目标等。
自主导航系统的实现需要依赖计算机视觉技术。
无人机自主导航系统可以广泛应用于军事、民用等领域。
三、视觉传感器无人机自主导航系统的核心是视觉传感器，其作用是采集周围环境的图像和视频，并将其传输到计算机进行处理。
常见的视觉传感器包括摄像头、激光雷达、红外相机等。
四、计算机视觉算法计算机视觉算法是实现无人机自主导航系统的关键。
常见的计算机视觉算法包括：1. 特征提取算法：将图像中的特征点提取出来，比如边缘、角点等；2. 特征匹配算法：将两张图像中相同的特征点匹配起来，以实现图像的拼接、跟踪等；3. 目标检测算法：检测图像中的目标，比如车辆、行人等；4. 目标识别算法：识别图像中的目标，确定其类别、大小、位置等信息；5. 目标跟踪算法：在移动摄像机中跟踪目标。
五、路径规划与控制在无人机自主导航系统中，路径规划和控制是非常关键的一环。
路径规划能够使无人机遵循一条预定的路径飞行，控制系统能够根据不同的任务要求实现飞行器稳定、追踪目标等功能。
六、系统设计基于计算机视觉技术的无人机自主导航系统设计需要考虑到以下几个方面：1. 视觉传感器选择：根据不同的应用需求选择捕捉设备，比如相机、激光雷达等。
无人机机载计算机视觉导航技术研究
无人机机载计算机视觉导航技术研究无人机已经成为现代航空领域中的重要角色，它的机载计算机视觉导航技术日益普及，使得无人机在航拍、军事侦察、民用应用等方面得到了广泛应用。
本文将探讨无人机机载计算机视觉导航技术的应用前景、研究现状和未来发展趋势。
一、机载计算机视觉导航技术的应用前景机载计算机视觉导航技术应用广泛，其主要应用领域包括环境勘测、灾难救援、工业检测、海洋探测、农业作业、安全监控等。
在日常生活中，我们常见的无人机应用领域包括航拍、物流配送、快递运输、广告发布等。
在工程领域中，无人机则用于建筑物、水利、交通等方面的勘测。
此外，在农业领域中，无人机主要用于农作物的保护和管理，例如施药和除草等。
二、机载计算机视觉导航技术的研究现状机载计算机视觉导航技术的研究是基于无人机导航信息的图像识别和处理技术。
机载计算机视觉导航技术可以在无人机离线状态下，对地面目标进行数字图像处理和目标跟踪，进而实现自主导航、快速响应和智能判断等功能。
机载计算机视觉导航技术以其独特的视线角度，可以覆盖地面范围更广、精度更高，且能够自主获取目标信息等优势得到广泛关注与应用。
机载计算机视觉导航技术的研究中，最重要的技术是图像处理算法。
基于图像处理的无人机机载计算机视觉导航技术主要包括目标检测、目标跟踪、图像匹配、目标识别等方向。
同时，无人机机载计算机视觉导航技术与航空领域、计算机科学领域、人工智能等学科产生了强烈交叉应用，形成了“无人机+X”的技术研究模式。
在无人机航空领域中，机载计算机视觉导航技术可以与无人机技术相结合，形成全新的应用形态。
在人工智能领域中，机载计算机视觉导航技术可以与深度学习技术相结合，提高无人机目标识别精度。
三、机载计算机视觉导航技术的未来发展趋势未来的机载计算机视觉导航技术将会注重以下三个方面的发展：优化图像处理算法、进一步提高精度、提升实时响应能力。
目前，机载计算机视觉导航技术还面临精度不足、处理时间过长、实时性差等问题。
飞行器自主导航和避障技术研究
飞行器自主导航和避障技术研究一、引言飞行器自主导航和避障技术是无人机技术研究领域的重要组成部分。
随着无人机在军事、民航、物流等领域的广泛应用，自主导航和避障技术的研究成为提高飞行器安全性和性能的关键。
本文将从飞行器自主导航和避障技术的基本原理、研究现状和前沿发展进行探讨。
二、飞行器自主导航技术基本原理飞行器自主导航是指飞行器在没有人工遥控的情况下，根据预先设定的任务以及周围环境信息完成航行和目标定位的能力。
其基本原理包括传感器数据获取、定位计算和路径规划三个步骤。
首先，传感器数据获取是飞行器自主导航的基础。
常用的传感器包括GPS定位系统、惯性测量单元（IMU）、视觉传感器等。
这些传感器可以获取飞行器自身位置、姿态、速度等信息，以及周围环境的地形、障碍物等信息。
其次，定位计算是指利用传感器获取的数据进行飞行器位置的计算和更新。
常用的定位方法有GPS定位、惯性导航、视觉定位等。
其中，GPS定位是一种全球定位系统，可以提供飞行器的绝对位置信息。
而惯性导航则是根据飞行器自身加速度、角速度等信息来估计和更新位置。
视觉定位则是利用摄像头获取飞行器周围环境的图像，并通过特征匹配等方法获取位置信息。
最后，路径规划是指基于飞行器当前位置和目标位置，确定一条合适的航线。
常用的路径规划算法包括A*算法、D*算法、RRT算法等。
这些算法会考虑地形、障碍物等因素，以生成一条最优或次优的路径。
三、飞行器自主避障技术研究现状飞行器自主避障技术是指飞行器在飞行中通过感知和识别周围环境障碍物，并进行避让或绕行的能力。
目前，自主避障技术的研究主要集中在感知与识别、决策与路径规划、执行与控制三个方面。
在感知与识别方面，飞行器通常会搭载多种传感器，如激光雷达、超声波传感器、红外线传感器等。
这些传感器可以获取周围环境的三维点云数据、距离信息、温度信息等，从而感知和识别障碍物。
在决策与路径规划方面，飞行器需要根据感知和识别到的障碍物信息，分析并决策当前的航行方式。
无人机中的视觉导航技术
无人机中的视觉导航技术一、引言视觉导航技术已成为无人机领域的重要研究课题之一。
作为到达目标和进行地面探测任务的关键技术，视觉导航技术可以有效地提高无人机的自主飞行能力，并促进其在日常应用中的广泛应用。
二、视觉导航技术的基本原理视觉导航技术的基本原理是利用无人机上搭载的摄像头获取周围环境的图像信息，并通过计算机处理和分析，将其转化为飞行控制量，控制无人机的飞行方向和高度。
视觉导航技术的主要步骤包括图像预处理、特征提取、特征匹配、姿态估计和运动估计等。
其中，特征提取和特征匹配是视觉导航技术的核心环节，决定了无人机的空间定位精度和稳定性。
三、视觉导航技术的主要应用1. 空中摄影无人机的空中摄影是目前视觉导航技术的主要应用之一。
利用无人机搭载的高清摄像头，可以对地面进行精确的拍摄和记录，得到高精度的地图信息和三维建模数据，为城市规划、资源监测、环境保护等领域提供数据支持。
2. 精准农业无人机在农业领域的应用也越来越广泛。
利用视觉导航技术，无人机可以对农作物进行高效、精确的监测和管理，通过无人机搭载的多光谱摄像头，实现作物生长状态的实时监测和数据分析，为农民提供更精准的农业服务。
3. 搜索救援无人机在搜索救援领域的应用也越来越受到关注。
利用视觉导航技术，无人机可以针对复杂、危险的地形和环境进行搜救任务，通过对搜救区域进行高清地图拍摄和数据分析，为搜救行动提供有力的支持。
四、视觉导航技术的发展趋势随着无人机技术的不断发展，视觉导航技术也在不断革新和升级。
未来，视觉导航技术的发展趋势主要包括以下几个方向：1. 多模态感知技术未来视觉导航技术将不再依赖于单一的图像传感器，而是通过多模态的感知技术，实现对周围环境的更加全面和精确的感知。
2. 智能决策技术未来视觉导航技术将不再是简单的计算和处理，而是实现对无人机飞行状态的智能决策和调整，从而更好地适应复杂多变的环境。
3. 协同控制技术未来视觉导航技术将实现多个无人机之间的协同控制，从而更好地适应多任务、互动式的无人机应用需求。
视觉引导系统在无人机导航中的应用
视觉引导系统在无人机导航中的应用无人机（Unmanned Aerial Vehicle，简称无人机）作为一种新型的飞行器，近年来在各个领域得到广泛的应用。
为了提高无人机导航的安全性和精确性，视觉引导系统的运用变得越来越重要。
视觉引导系统通过图像识别和处理技术，能够帮助无人机准确定位、规避障碍物、执行任务等。
首先，视觉引导系统在无人机导航中能够提供精确的定位信息。
无人机通过搭载摄像头或激光雷达等设备，能够获取周围环境的图像和相关数据。
利用图像处理算法，无人机可以识别并提取出关键地标物体，如建筑物、道路、水域等，进而辅助进行定位。
与传统的GPS定位相比，视觉引导系统能够在室内或密集建筑区域等无法接收到GPS信号的环境中提供更精确的定位。
其次，视觉引导系统能够帮助无人机避开障碍物。
传统的避障技术主要依靠雷达或红外线传感器等设备进行测距，然而这些设备对于障碍物的识别和分辨率有一定的限制。
而视觉引导系统通过实时采集图像，并利用图像处理技术进行障碍物分析和识别，可以更准确地探测和定位障碍物。
通过实时控制无人机的航向和高度，视觉引导系统能够使无人机自动避开障碍物，并保证导航的安全性。
此外，视觉引导系统在无人机导航中还可以执行特定的任务。
无人机在农业、环境监测、物流等领域有着广泛的应用，而视觉引导系统的运用可以使无人机更加智能化地执行任务。
例如，在农业领域，通过图像识别技术，无人机能够检测作物的生长状况、病虫害情况等，从而提供精准的农业管理方案。
在物流领域，视觉引导系统能够识别货物并精确投放，提高物流效率和准确性。
然而，视觉引导系统在无人机导航中也存在一些挑战和限制。
首先，图像算法的性能和深度学习模型的训练需要大量的计算资源和时间。
此外，复杂的环境和光线条件可能会影响图像的质量和识别准确性。
此外，风、雨、雾等天气条件也会影响视觉引导系统的工作效果。
为应对这些挑战，无人机导航中的视觉引导系统需要结合多种传感器，如红外线、超声波等，来提供更全面和可靠的导航信息。
无人驾驶飞行器的自主导航与避障策略研究
无人驾驶飞行器的自主导航与避障策略研究无人驾驶飞行器是近年来快速发展的高新技术产物，具有广泛的应用前景。
而其中的自主导航与避障策略是实现无人驾驶飞行器安全、高效运行的重要环节。
本文将对无人驾驶飞行器的自主导航和避障策略进行研究，探讨其关键技术和应用前景。
一、无人驾驶飞行器自主导航的关键技术1. 动力系统无人驾驶飞行器的动力系统是其自主导航的基石。
如今常见的动力系统包括涡轮螺旋桨和电动螺旋桨。
涡轮螺旋桨由于其高速旋转产生的推力，适用于高速飞行和长时间飞行；而电动螺旋桨则因其低噪音、低排放和精准控制等优势，适用于近地飞行和精细操控。
未来可通过不断的研究和改进来提升无人驾驶飞行器的动力系统性能。
2. 环境感知与定位技术无人驾驶飞行器需要依靠环境感知与定位技术来获取自身位置和周围环境信息。
目前主流的定位技术包括GPS、惯性导航系统和视觉导航系统等。
然而，GPS在城市峡谷等信号不通畅的地区存在定位误差，惯性导航系统受到误差累积等问题的制约。
因此，将不同的定位技术进行融合和优化，以提高无人驾驶飞行器的定位精度和鲁棒性是当前研究的重点之一。
3. 路径规划与决策算法无人驾驶飞行器的路径规划与决策算法是实现其自主导航的核心。
路径规划算法需要根据飞行器所处的环境条件和任务目标，在遵守航空规定的前提下，选择最优的飞行路径。
而决策算法则需根据环境感知信息和决策策略，实时调整无人驾驶飞行器的飞行行为。
目前，经典的路径规划算法包括A*算法和Dijkstra算法等，而决策算法方面则可借鉴强化学习和深度学习等方法。
二、无人驾驶飞行器避障策略的关键技术1. 障碍物检测与感知技术无人驾驶飞行器需要通过障碍物检测与感知技术来及时发现和识别周围的障碍物，以免发生碰撞。
当前常用的障碍物检测与感知技术主要包括激光雷达、摄像头和超声波传感器等。
这些技术可以通过获取障碍物的位置、形状和距离等信息，提供给决策算法进行相应的避障策略调整。
2. 避障决策与规避策略无人驾驶飞行器避障决策与规避策略是在感知到障碍物后如何选择并执行避障动作的过程。
基于深度学习的无人机自主导航技术研究
基于深度学习的无人机自主导航技术研究随着无人机技术的飞速发展，无人机在军事、民用、科研等领域的应用越来越广泛。
而无人机的自主导航技术则是实现高效、稳定、精准控制的关键。
近年来，基于深度学习的无人机自主导航技术逐渐被提出并得到了广泛关注。
一、深度学习技术在无人机自主导航中的应用深度学习技术是一种人工神经网络模型，它利用超大规模的数据集训练模型，然后利用这些模型进行智能决策。
在无人机自主导航中，深度学习技术可以通过对视觉、声音等多模态信息的处理，实现无人机的自主控制与导航。
例如，无人机在执行任务时需要实时感知和定位目标，这一任务就可以由深度学习技术来实现。
无人机通过接收图像和声音等信息，可实现对环境的全方位感知，然后通过深度学习处理和分析这些信息，进而提高目标的识别和定位精度。
因此，应用深度学习技术的无人机可以实现更加智能、高效的自主导航功能。
二、深度学习技术在无人机自主导航中的优势相比较传统无人机导航技术，基于深度学习的无人机自主导航拥有更多的优势。
首先，基于深度学习的无人机自主导航技术充分利用大规模数据集进行训练，实现优化网络结构、参数优化等，进而提高模型的精度与泛化能力。
其次，基于深度学习的无人机自主导航技术具有很强的自适应性、鲁棒性和迁移性。
例如，无人机在面对复杂变化的环境时，传统分类器可能无法准确识别、如何分类，而深度学习的模型通过强化学习等方式可以在不断调整训练中，战胜这种复杂性，并且逐步优化正确率。
此外，一旦模型训练好了，只需进行少量的调整，便可在不同环境下实现无人机的自主导航。
三、深度学习技术在无人机自主导航中的应用挑战虽然基于深度学习技术的无人机自主导航具有很多优势，但也存在一些应用挑战。
首先，深度学习模型对大数据集的依赖性很强，需要数量足够的数据进行训练，这就要求在快速发展的无人机领域中，数据采集、标注、处理等方面还需要进行关注和研究。
其次，深度学习模型需要在低延迟的情况下进行实时的判断和决策，以提供无人机自主导航的实时性和可靠性。
基于视觉技术的无人机自主导航研究
基于视觉技术的无人机自主导航研究随着无人机技术的快速发展，人们开始关注无人机自主导航技术的研究。
其中，基于视觉技术的无人机自主导航研究备受关注。
视觉技术不仅能够实现无人机的自主导航，还能够提高无人机的精度和稳定性，进一步提高无人机的应用价值。
本文旨在介绍基于视觉技术的无人机自主导航研究的现状和发展趋势。
一、基于视觉技术的无人机自主导航技术简介视觉技术是机器视觉领域中的重要技术之一，通过使用摄像头或红外传感器等图像采集设备捕捉环境信息，进而实现无人机的自主导航。
基于视觉技术的无人机自主导航技术主要包括视觉目标检测、拍照定位、图像特征提取、三维重建、视觉跟踪、图像配准等。
可以说，这些技术是基于视觉技术的无人机自主导航研究的关键。
二、基于视觉技术的无人机自主导航技术的研究现状目前，基于视觉技术的无人机自主导航技术已经得到了广泛的研究和应用。
其中，一个重要应用场景是无人机在救援任务中的应用。
例如，无人机可以通过拍摄救援现场的图像，实现救援现场的三维建模，进一步确保救援人员安全。
此外，在无人机飞控技术领域，基于视觉技术的无人机自主导航技术也成为了研究热点。
通过使用视觉传感器，可以实现无人机的精度控制和导航，进一步提高无人机的飞行稳定性、抗干扰性和自主飞行能力。
三、基于视觉技术的无人机自主导航技术的未来发展趋势在未来，基于视觉技术的无人机自主导航技术有望实现更为精确的导航和控制。
例如，通过结合深度学习算法，可以进一步提高无人机目标检测和跟踪的精准度，从而实现更为高效的自主导航。
此外，对无人机自主导航技术中使用的传感器和算法进行不断的优化和改进，也将为无人机应用提供更为广泛和可靠的支持。
四、结语综上所述，基于视觉技术的无人机自主导航技术是无人机技术发展中的一个重要方向。
在未来，随着相关技术的不断发展和完善，无人机自主导航将实现更为广泛和精确的应用场景。
同时，必须强调的是，无人机自主导航技术的发展需要诸多领域的跨学科合作，如机器视觉技术、控制理论、航空航天技术等等。
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无人机自主着陆中视觉导航技术探究
摘要：无人机的自动着陆技术，已经成为了国内外重点研究的问题，研究人员开始加强无人机自主着陆过程中的视觉导航技术的研究。
无人机自主着陆就是无人机通过机载导航设备来进行定位导航，用飞机内部的控制系统来控制无人机的降落地点的过程。
视觉导航主要包含了视觉图像的预处理，提取并跟踪目标以及数据融介等几个方面的问题。
本次通过对飞行器的降落等级以及着陆阶段，对无人机着陆时的图像处理技术与位姿的估计等方面的问题进行了研究和分析，研究结果也显示出了将视觉导航技术应用在无人机自主着陆上，其精确性和实时性是非常好的。
通过研究自动着陆导航系统的现状，对其相关的关键技术进行分析。
关键词：无人机；自主着陆技术；视觉导航技术；定位导航
前言
随着科技的发展，目前我国的无人机技术已经相对成熟，无人机在我国的军事和民用方面都有非常广泛的应用，同时也受到了更多人的喜爱和关注。
它是一种靠动力驱动、机上可无人驾驶的航空器，而且能够重复的使用。
无人机自主着陆技术在无人机全包线自主飞行中有非常重要的作用，无人机在自主着陆过程中用到的导航技术也可以叫做着陆引导技术。
研究人员在研究时应该努力提高导航的精确性和准确性，这对无人机的自主着陆有重要作用。
国内外都在研究无人机的自主着陆导航技术，这项技术包括了以下几个方面：惯性导航系统、卫星导航系统、仪表着陆系统和微波着陆系统。
这其中，惯性导航系统对初始值会比较敏感，所以随着时间的积累，导航的误差会越来越大；卫星导航系统必须依靠无线信号的传播，但是无线信号很容易受到干扰或者因为卫星信号丢失，导致定位不准确，在军事方面很容易受到限制；仪表和微波着陆系统对地面设备没有很大的依赖，不属于自主导航方式。
目前这些系统的精确度还不够，还达不到无人机自主着陆的要求。
科技的快速发展，使我国的图像处理技术和计算机视觉技术都有了很大的发展，视觉导航技术的相关算法也越来越成熟，跟传统的导航方式相比，视觉导航具有无源完全自主的特点，同时也受到了更加广泛、深入的研究。
1自动着陆导航系统的现状
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固定翼无人机进场着陆过程
固定翼无人机在进场时的着陆过程可以划分为五个阶段，分别是进场、下滑、拉平、飘落、滑行。
固定翼无人机会在一定的巡航高度开始下降。
当它下降到预定的高度时，就能截取到初始进场时的指令，然后进场。
在飞机下滑时，机身一定要保持一定的角度开始下滑飞行，角度通常保持在 2.5°~6°，要让机身对准跑道。
当无人机达到可以拉平的标准时，飞机会自动增加飞行的迎角，让飞机的飞行轨迹能够向上弯曲，然后开始拉平。
拉平结束后，这时飞机离地面大概还有0.5~0.8米的高度，开始飘落，直到与地面完全接触，打开飞机的阻力装置，让飞行器停下来，直到滑行结束，无人机就算完成了着陆[1]。
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无人机自主着陆对引导系统的要求
无人机的回收方式有很多种，最传统的回收方式大概有六种，分别是降落伞回收、气囊着陆回收、撞网回收、空中回收、旋翼垂直着陆回收以及起落架滑轮着陆回收。
无人机的回收种类不同，那么对应的引导系统的要求也会有很大的不同。
到目前为止，对无人机着陆也没有一个统一的要求，但是可以以民航系统对客机的降落等级划分为参考。
国际上，根据无人机的能见度把自动着陆分成了3个等级，分别是等级I、等级II与等级III,能见度就是指能够看见的距离，垂直方向上的云雾高度要求比较低，所以也可以称为决断高度。
飞行器如果下滑到这个高度，在降落的过程中，如果出现了失误，应该马上开启复飞的程序。
而在水平方向上就是指飞机能够看到的跑道距离。
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着陆引导系统现状
在上世纪五十年代，民航客机着陆最重要的引导方法就是仪表着陆系统，主要是由地面设备向飞机的着陆两端发送两个不同频率的高频无线电信号。
机载的仪器能够适应飞机进场时与预定轨迹之间的误差，帮助飞行员安全平稳的降落，其优点是价格低而且维护起来非常的方便，简单可靠。
但是缺点就是下滑道太过单一，提供不了准确的进场曲线和分段进行。
上世纪七十年代，研究出了微波着陆系统，跟仪表系统相比，波束的扫描范围更广，使用的频带范围宽，能够同时联系多个空中目标，能够给飞行员提供更多的信息，例如航向或者是下滑角。
这个系统的缺点就是成本太高，而且维护起来也非常麻烦。
卫星导航系统的信号比较稳定，精确度也较高，对地面设备没有太大的依赖性，工作的覆盖范围大而且还兼容了微波和仪表着陆系统的特点，同时也被人们广泛的使用，但是因为卫星导航系统的信号容易丢失，而且抗干扰能力差，所以在军事上的使用容易受到限制。
惯性导航系统，它是通过惯性元件来对物体的运动状态信息进行测量的系统，自主性较强、短期的精度高、输出的信息也比较全。
这种系统也有一些不足，在工作时会积累误差，所以这个系统不能单独使用，必须结合其他导航设备一起使用[2]。
视觉传感器是一种比较被动的传感器，它是通过物体的反射光线来成像，所以不会受到电磁干扰的影响。
视觉传感器可以捕获更多的信息，对运动信息会比较敏感，能够为姿态、位置的准确估算打下良好的基础。
视觉系统的体积小、质量轻，而且有很强的适应能力，依靠摄像机和相应的平台就能进行导航。
现在计算机技术正在不断的发展，视觉导航的应用一定会越来越广泛。
3基于视觉导航着陆引导的关键技术
3.1 图像特征提取
图像在经过预处理以后，还需要进一步的处理，将提取出来的有意义的区域以及有价值的参数，给位姿估计打好基础。
比较常用的图片特征提取方法有角点提取、直线提取、不变距以及形态学算法等等。
角点是较为特殊的一种，能够将数字图像的局部不变特征变现出来，应用特征点来完成图像匹配、分类和识别等工作。
直线是数字图像较为重要的纹理特征，在三维重构和立体视觉等方面，高精度的直线提取有非常重要的作用。
直线提取的重要工具就是Hough变化，它是一种能够把直线上点的坐标变换到点的系数域的提取方法。
不变距方法，其目的就是获取目标图像特征，对平移、伸缩以及旋转满足一定的不变特性[3]。
3.2 位姿估计问题
位姿估计就是用一组空间点，然后在世界坐标系下的二维空间坐标和在摄像机坐标系下的二维图像坐标，然后得出两种坐标系之间的转换关系。
解决这个问题的办法，从总体上大概可以分为两种，一种是线性算法，另一种是非线性算法。
线性算法就是将必要的中间条件引入，从而把位姿的问题变成绝对定向的问题，求出闭式解。
非线性算法就是建立不同迭代策略最小化代价函数，从而获取相机位姿的精确解，主要是以方残差二范数为基础的一种方法。
4结语
无人机自主着陆视觉导航技术主要是由三种技术组成，分别是图像处理技术、飞行器位姿估计技术、视觉导航与其它导航设备的融合技术等。
要想实现无人机的自主着陆，就需要将视觉导航技术和其它导航方式结合起来，以组合导航的方式，然后将视觉导航技术的优点充分发挥出来，然后运用其它导航设备来克服视觉导航本身的不足。
视觉导航最关键的技术就是能够将飞行器的位置姿态信息实时准确的传达出来。
视觉导航技术跟其它导航方式相结合，同时还要大力发展鲁棒性好、精度高、实时性好的组合导航位姿估计的融合算法，随着我国经济和科技水平的提高，未来这两方面一定会是视觉导航技术重点发展的目标。
参考文献
1.
蔡鸣, 孙秀霞, 徐嵩,等. 视觉技术辅助的无人机自主着陆组合导航研究[J]. 应用光学, 2015(03):13-20.
2.
柳向阳, 唐大全, 邓伟栋,等. 无人机自主着陆过程中的视觉导航技术分析[J]. 兵工自动化, 2018, v.37；No.234(04):26-30.
3.
杨凡. 基于视觉的无人机自主着陆系统研究与实现[J]. 清华大学, 2008.
论文资金来源：“厦门大学嘉庚学院大学生创新创业训练计划项目”资助。