基于视觉图像的四旋翼无人机飞行控制研究

为了利用视觉图像中信息的无源性、实时性以及机载控制器的自创性等特性，解决无人机信源易干扰、有延时、受制约的问题，分析了“十”字型四旋翼无人机的动力结构、控制原理以及无人机飞行过程中位姿方程、动力方程之间的相互关系，完成了四旋翼无人机六自由度信息和飞行控制四元素输入信息之间的转换，设计了基于合作目标匹配的无人机视觉图像自主控制算法。结果表明，在实测值为零时，即可完成自主降落功能。该算法可以实现简单环境下四旋翼无人机的自主降落。这一研究对无人机的自主化、智能化发展具有一定的帮助作用。     

旋翼无人机自主降落于运动无人艇的控制研究

无人机与无人艇组成空水作业系统,可以大幅度提高系统完成作业的能力和效率,因此对旋翼无人机在运动无人艇上自主降落控制进行了研究.无人机基于通信获取的无人艇的运动信息和自身的GPS信息,配合视觉算法对降落标识进行识别和定位的计算结果信息实现对无人艇的位置跟踪.无人机根据获取的无人艇的姿态信息进行姿态跟踪后保持对无人艇的位置姿态跟踪并执行无人机自主降落操作.搭建了四旋翼无人机和无人艇组成的空水系统进行实验,结果表明,该系统能够可靠地完成无人机自主降落过程中各个阶段的任务,验证了系统的可行性.     

无人机自主降落过程视觉定位方法研究

为了充分利用连续视觉图像中3维空间信息, 解决无人机自主降落过程中的定位问题, 在稠密3维点云法和光流法定位原理的基础上, 提出了基于同物不同时图像像空间的定位方法。以理论推算、图形注释等方式, 通过求解单个像素点和整个图像移动变化情况, 将连续帧图像的形变、量变信息分解为无人机和参照物的空间相对运动信息, 并结合已知的参照物运动参量, 推算了无人机飞行位姿信息, 完成了无人机基于光学视觉图像的空间定位方法研究。结果表明, 该研究为视觉系统在无人机降落回收过程中独立实现空间定位提供了一定的借鉴和参考。     

ROI加速的无人机自主精准降落系统

GPS信号在有遮挡的环境中信号差且定位精度低,无法满足无人机在特定区域精准定位的要求。而计算机视觉定位相较于GPS,受环境影响小且定位信息丰富。基于此,文中设计一种ROI加速的无人机自主精准降落系统,采用“H”与Aruco marker嵌套的降落标识在不同高度给无人机提供定位信息。基于深度学习的目标检测算法分割相机视野中的感兴趣区域（ROI）,利用阈值分割的图像识别算法在ROI区域进行Aruco marker检测,滤除ROI区域外的图像区域,提升目标识别速度。根据marker二维像素点与三维坐标点的对应关系求解无人机与marker的相对位置。基于求解出的三轴位置设计位置PID控制器,将无人机与marker的三轴位置差转换为速度控制量。进行无人机自主降落的试验,随机统计20次的降落结果,得出18次的降落轴向误差在10 cm以内,说明所设计系统能够满足无人机降落精度要求。     

无人机定点降落中识别定点方法的研究

无人机进行植保作业后,要实现自主降落,传统的无人机一般借助于自身的GPS系统进行辅助,但该系统在小型无人机上进行精确定位时会存在较大误差.针对这一问题,利用机器视觉系统对无人机定点识别方法展开了研究:设定特定的地标,通过色值提取滤去该定点以外的其他颜色干扰信息,展开形状分析排除掉除该定点形状以外的元素,进行Canny边缘检测识别出地标的轮廓,建立平面坐标系,结合边缘检测获得的像素信息测算地标点的具体方位,并通过试验验证了利用视觉系统可以较好地辅助无人机实现定点降落.     

基于openmv的无人机定点降落视觉识别技术研究

无人机广泛应用于军事、农业、交通运输等方面,具有巨大的应用潜力和广阔前景。受电池能量密度和能量利用效率等因素的制约,无人机机载电池没有足够的续航能力,发挥不了最大优势。为提高无人机的飞行续航能力,采用无线充电基站对无人机进行充电。为达到无线充电的最大充电效率,需要实现无人机精确降落。为了实现无人机的定点降落,提高定点飞行能力,提出了一种GPS和视觉识别相结合定点降落方法。首先通过pixhawk飞控模块配合M8N模块来进行GPS定位,使无人机到达充电基站附近,然后通过再启用视觉辅助(openmv)实现较精准的降落。实验结果表明,无人机能够准确识别充电基站从而实现定点降落。     

三维多无人机系统协同任务规划关键问题综述

随着无人机技术的迅猛发展,人们对无人机技术的需求越来越广泛,已从单机简单任务向多机协同执行多个复杂任务、且自主协调、无人干预、群体合作的方向发展.而多无人机系统的协同任务规划技术,是无人机自主导航飞行和无人机之间自主协调配合共同完成任务的关键.这一任务规划决定了无人机各类资源的协调和执行目标的合理分配,无人机协调可飞飞行航迹的规划,以及在飞行过程中,取代人为干预,实时协调化解多机飞行时可能产生的各种冲突和问题.因此,对多无人机系统协同任务规划的关键问题,如目标分配、航迹规划、在线重规划等深入研究,是提高多机系统执行任务能力的重要环节.近年来,该领域的研究日益广泛,但还存在诸多问题需要解决,尤其迫切需要研究在三维战场环境下的多机协同任务规划方法.     

基于多标签联合定位的自主视觉着陆技术研究

旋翼无人机着陆场景较为复杂,且 GPS 信号经常被干扰,同时着陆平台非固定,通常需要采用合作标签引导无人机着陆。由于存在阴影、反光等特点,在室外环境下,单一的合作标签往往存在定位误差较大,漏识别较多的问题,严重影响无人机着陆稳定性。为解决这一问题, 本文将现有的单合作标签定位方法进行改进,在传统的单标签 pnp 定位解算的基础上,采用多个合作 Apriltag 标签进行联合定位的方法,以提升无人机定位精度和识别帧率,实现着陆过程精确的视觉导航功能。通过静态定位实验与无人机动态着陆实验,验证了该方法的有效性,提升了旋翼无人机自主着陆系统的鲁棒性。     

基于激光视觉传感的渔船目标无人机低空识别研究

为了提高渔船目标无人机低空识别的准确率,提出基于激光视觉传感的渔船目标识别方法。采用阈值分割和角点定位标定渔船目标激光视觉传感图像的方位特征点;提取渔船目标的位置信息、速度信息、加速度信息、运动轨迹信息,建立渔船目标激光视觉传感图像的背景差分检测模型;通过帧动态检测和差分图像聚类,计算相邻目标质心的距离;根据参数估计和像素灰度值检测,结合目标方位估计,实现对渔船目标激光视觉传感图像的定位识别。结果表明,采用该方法能够有效识别渔船目标,目标方位识别准确性达到90.95%以上,提高了渔船目标无人机低空识别准确性。     

面向频谱测绘任务的多无人机协同航迹规划方法

针对非合作环境下的传统频谱地图测绘方法中存在的低精度、低效率问题,本文提出了一种基于人工势场法的多无人机协同航迹规划方法。首先,构建了多无人机协同测绘方案及优化目标;然后,通过多无人机的预先航迹规划完成对环境的初步感知,并基于感知信息提出基于人工势场法的多无人机协同航迹参数设计方法;之后,基于设计的参数及采集的数据完成航迹的再规划,从而有效规避多无人机飞行过程中可能存在的重复采集数据及无人机之间发生碰撞等问题。仿真结果表明,相比与传统单无人机航迹规划方法,本文所提航迹规划方法能够高效、高精度、安全地完成测绘任务,所得结果满足了多架无人机协同飞行要求,具有较强的理论与实用价值。