针对无人机视觉导航参量估计精度低、计算复杂的问题,提出了一种基于单目视觉的无人机导航参数提取方法。该方法首先分析了单目摄像机情况下物理坐标、摄像机标定坐标之间的关系,并利用单目摄像机拍摄图像的时空相关性建立测量参数的计算模型,有效避免了传统多目摄像机图像存在的同步对准问题;接着,推导了测量参量同坐标参量的相互关系,并给出了参数方程的近似估计,推导了求解约束参量的最小二乘(LS)计算过程;最后,为克服LS无法克服测量噪声干扰的实际情况,进一步提出了采用最小均方算法在传统一步计算结果的基础上进行迭代优化计算,有效提升了计算过程的抗干扰能力。实际的场地实验结果表明,本文方法保持了较高的计算精度和抗干扰能力,在两种测试环境下平均误差均控制在2个像素以内,具有优秀的应用价值。起飞方便等特点，近几年在现代农业系统应用广泛。例如，农药喷洒、施肥、遥感遥测、土壤墒情监测以及林业监测［6－10］ 本文由公司网站张家港大棚滚圆机采集转载中国知网整理!!http://www.dapenggunyuanji.com/  等导航参量估计方法-电动折弯机数控滚圆机切管机张家港气动切管机折弯机，因其具有普通地面机械设备无法替代的非侵入式操作优点，成为现代智能农业优先发展的技术之一。由于无人机作业的时空特性，目前的导航方法主要是基于全球定位系统(GlobalPositioningSystem，GPS)的被动定位导航方法［11，12］和基于立体视觉技术的主动定位导航方法［13］。其中，基于GPS的的定位方法抗干扰性差，而且只能单一定位自身位姿参量，无法获取着陆地面的相关信息，在复杂的耕地环境很难精确、安全降落，容易失控［14］。基于立体视觉技术的主动定位方法主要是利用摄像机获取的图像，并通过图像处理和位姿计算得到无人机的实时位姿参数。相比于传统的基于GPS的定位方法具有突出的优点:(1)抗干扰能力强;(2)可以求解无人机自身与着陆地面的相对参量信息，能够获取更加精确的导航参数;(3)能够提前规避飞行障碍，安全系数高，等。因此，基于立体视觉方法的导航技术近年来受到国内外研究人员的广泛关注。2001年，美国加州大学伯克利分校的BEAＲ研究团队提出采用利用计算机立体视觉方法测量计算无人机导航的位姿信息［15］，利用预先设定的特征点方法进行匹配，通过投影变换的方法获取位姿估计，特征点的选择限制了应用的灵活性;2006年，悉尼大学的Tsai等人提出基于预先标记的T型标记，利用平行线的方法获取无人机位姿状态进行定位和导航，但是特征点匹配计算复杂［16］;2009年我国徐贵力等研究人员针对无人舰载机着陆导航问题，利用光导引头进行T型标定的方法实现了舰载无人机的全天候导航问题，但是只能满足水平飞行情?导航参量估计方法-电动折弯机数控滚圆机切管机张家港气动切管机折弯机 本文由公司网站张家港大棚滚圆机采集转载中国知网整理!!http://www.dapenggunyuanji.com/