摘要：无人机的姿态参数是飞行目标状态的重要参数。目前对无人机的姿态测量方法大致可分为两大类,即遥测法和外测法。遥测法即在无人机上装置各类传感器（如GPS、陀螺仪、高速摄像仪等）进行参数测量,此方法还存在很大缺点[1],如当飞行目标高速飞行时,传感器会产生较大的数据误差甚至无法侦擦到无人机的信息,导致测量失败。在外测法中,对于中远距离的姿态测量,国内外大量使用的是基于广义点反馈迭代的影像匹配法[2],此方法具有较高的精确度,但由于测量前要先建立数据库,因而适用性较低。针对以上的缺点,本文采用了基于双目视觉的无人机姿态测量方法,采用全站仪和图像采集装置构建系统,利用全站仪数据进行三维标定,图像采集装置对无人机进行三维重建,利用双目直线原理重构机身、机翼的空间直线向量,利用BP神经网络算法进行数据的机器学习。该系统具有简易、精度高、设计简单等特点,被广泛应用于军事、民用系统中,具有很强的实用价值。

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