李 飞， 唐大全， 沈 宁， 尹洪伟， 唐 波

(1.海军航空工程学院，山东烟台 264001; 2.中国人民解放军92514部队，山东烟台 264001)

0 引言

据资料统计，无人机回收阶段的故障数占整个任务执行阶段故障数的80%，因此无人机着陆导航技术受到广泛关注。由计算机视觉发展起来的视觉辅助导航方法，具有精度高、不受电子干扰等特点，因此在无人机的着陆导航中受到越来越多的关注［1］。视觉辅助导航方法主要是通过安装在飞机上的摄像机，获得着陆点附近的图像，使用计算机视觉算法，估计飞机的飞行状态和相对于着陆点的位置和方位，结合其他机载传感器的信息，实现无人机的自主着陆控制。

目前在利用视觉进行着陆的研究中，研究最多的是提取跑道边缘线和地平线等线特征来估算飞机的姿态和位置［2－6］。然而在战时，公路等简易机场都可以作为无人机的着陆场，这时候，地平线的提取易受建筑物、高山等地形的影响，跑道边缘线的提取容易受河流、公路等具有线特征地物的影响。

为了克服这些缺点，本文寻找易辨识的特征。特殊标识的点在图像中较容易辨识，这些点在夜晚可以是布置在跑道附近的灯光点，白天可以布置特殊形状的物体或者提取跑道附近特殊图案的角点;然后寻求地面上的点和图像上的点之间的对应关系，结合计算机视觉算法，提取出无人机着陆需要的相对跑道位置信息和姿态信息，同时结合最小中值法提高了精度。

1 坐标系及坐标变换

1.1 方程坐标系介绍

在本文的研究中用到跑道坐标系、机体坐标系、摄像机坐标系，3个坐标系之间的关系如图1所示。……