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基于视觉信息的微小型无人直升机地标识别与位姿估计研究的中期报告

本研究旨在基于视觉信息，设计一种对微小型无人直升机进行地标识别与位姿估计的算法。本中期报告主要介绍已完成的工作内容和下一步的研究计划。

完成的工作内容包括：

1.采集无人机姿态数据和图像数据

在实验室内部设置了一个小型场景，搭建了一个平台，放置一个无人机，并使用摄像机采集了无人机在不同角度下的图像数据，同时记录了无人机的姿态数据，包括姿态角、角速度和角加速度。

2.实现了基于SURF特征的地标识别算法

使用SURF算法对采集到的图像进行特征提取，并进行特征匹配，进而进行地标识别。通过实验验证，该算法在不同视角下，姿态角误差在3度以内，能较为准确地识别地标。

下一步的研究计划：

1.改进特征提取算法

当前使用的SURF算法，在实验过程中出现了一些匹配误差问题，需要对特征提取算法进行改进，提高算法的鲁棒性和匹配精度。

2.实现位姿估计算法

在地标识别的基础上，需要实现位姿估计算法，进一步估计无人机相对于地标的位置和姿态，提高无人机飞行的精度和稳定性。

3.进行实际场景测试

当前的实验结果只是在室内小型场景下验证，需要进一步进行实际场景测试，在更复杂的环境中评估算法的可行性和有效性。

总体上，本研究的中期报告已经完成了基于SURF特征的地标识别算法的开发和实验验证，并明确了下一步的研究计划。接下来将重点开发位姿估计算法，并在更复杂的环境下进行实际测试。