一种机器视觉引导无人机平稳进近过程跑道相对位姿估计方法

本发明提出了一种机器视觉引导无人机无人机自主着陆过程跑道相对位姿估计方法，旨在使固定翼无人机具备自主降落的能力，减少布设地面辅助降落设备成本，提升无人机执行任务的自主性。通过采集多模态、多场景跑道图像并标注，构建目标检测与图像分割数据集。改进YOLOv5网络进行跑道检测，结合MobileSAM图像模型实现精确分割，提取跑道角点并构建P4P问题，使用EPnP方法求解无人机位姿。该方法采用轻量化网络设计，降低计算复杂度，提升自主降落精度与安全性，尤其适用于户外任务场景，包括通信拒止环境下，为无人机自主降落提供低成本的可靠解决方案。