存在视觉盲区的小型无人机群自主控制

小型无人机自身负载小,所能携带的通信设备比较有限,可以安装鱼眼镜头作为相互之间的视觉通信设备以扩大无人机的可视范围,但鱼眼镜头仍然存在视觉盲区。为了解决这一问题,论文提出了存在视觉盲区的小型无人机群自主控制算法。论文的主要思想是,首先,对无人机的飞行时的运动状态进行分析,进而建立其飞行时的运动学方程;其次,针对无人机飞行时所存在的视觉盲区,设计了代价函数对其进行刻画;然后利用一致性的方法,解决了无人机群飞行时的速度一致性问题。最后通过仿真验证了该算法能够使无人机逃离彼此的视觉盲区并且按照相同的速度飞行。     

无人机群目标搜索的主动感知方法

为提升蚁群搜索算法在规模大的栅格环境中对未知目标的搜索效率,提出基于蚁群算法的主动感知搜索框架。该框架通过应用历史环境信息来选择无人机的运动方式,并由无人机运动方式和感知域信息得到新的环境信息,从而实现无人机群的智能自动化搜索功能。新方法计算出一种具有探索偏好的未搜索概率,可使无人机搜索时偏向未搜索程度高的栅格,以此来提高算法的搜索能力。同时,以未搜索概率和信息素作为运动方式决策的依据来建立一种新的运动方式选择机制。该机制不仅考虑了目标可能出现的区域,又可兼顾未知区域,从而可实现无目标先验信息条件下的搜索过程。仿真结果表明,此算法在规模大的栅格环境中,与现有算法相比具有更高的搜索效率,并且得到的目标分布信息将更加全面。     

复杂施工条件下无人碾压机群协同全覆盖路径规划研究

无人碾压是大坝碾压施工领域研究的热点。大坝施工具有坝面面积大、料区多、障碍物多等复杂特点,这给无人碾压机群协同作业带来挑战。研究无人碾压机群高效协同全覆盖路径规划对于保证无人碾压机在大坝复杂施工条件下的碾压质量和进度具有重要意义。本文提出一种无人碾压机群协同全覆盖路径规划的新方法,包括作业面分解、子作业面规划、子作业面连通和机群任务分配等步骤。首先,针对存在障碍物的不规则边界作业面分解问题,采用Boustrophedon算法将其拆分成较少的无障碍物子作业面;其次,提出满足搭接法和错距法碾压施工原理的碾压运动模型（CMM,Compaction Motion Model）来进行子作业面路径规划;再者,将各子作业面连通施工顺序优化问题建模为TSP模型（TSP,Traveling Salesman Problem）,采用混沌理论改进蜻蜓算法的搜索机制,构建混沌蜻蜓算法,以求解较优的子作业面间转场路径;最后,建立无人碾压机群作业时间成本函数,并以最小化时间成本为准则将全覆盖路径分配至各无人碾压机,实现无人碾压机群的高效协同全覆盖路径规划。以心墙堆石坝为例,通过Matlab仿真对比和工程应用,结果表明本文所提出的方法能够实现复杂施工条件下的无人碾压机群的协同全覆盖最优作业路径规划。同时,在碾压质量方面能够满足各料区碾压达标率均高于95%,在碾压效率方面无人碾压机设备利用率均高于97%。本研究为大坝碾压机群无人驾驶协同全覆盖路径规划提供了一种新思路。     

禁飞区无人机预警算法研究

针对大量在空中无秩序飞行的无人机有可能会闯入飞机场等禁飞区的情况,为了避免发生空中交通安全事故,提出了一种无人机禁飞区预警算法。首先,该算法经过坐标变换将描述无人机位置点的GPS坐标转换成对应的平面坐标;接着,采用改进的最小二乘曲线拟合算法预测出无人机的飞行轨迹;然后,通过计算预测的飞行轨迹曲线在当前点的切线是否会与描述禁飞区的电子围栏相交,来判断无人机是否会进入禁飞区。同时,所有的无人机都会安装上飞行数据记录模块,来实时地为该算法提供无人机的飞行状态信息。最后,通过MATLAB仿真实验验证了该预警算法的可行性和有效性,表明该算法可以对禁飞区周围的无人机进行预警。     

Adaptive key SURF feature extraction and application in unmanned vehicle dynamic object recognition

A new method based on adaptive Hessian matrix threshold of finding key SRUF( speeded up robust features) features is proposed and is applied to an unmanned vehicle for its dynamic object recognition and guided navigation. First,the object recognition algorithm based on SURF feature matching for unmanned vehicle guided navigation is introduced. Then,the standard local invariant feature extraction algorithm SRUF is analyzed,the Hessian Metrix is especially discussed,and a method of adaptive Hessian threshold is proposed which is based on correct matching point pairs threshold feedback under a close loop frame. At last,different dynamic object recognition experiments under different weather light conditions are discussed. The experimental result shows that the key SURF feature abstract algorithm and the dynamic object recognition method can be used for unmanned vehicle systems.     

双目立体视觉的无人机位姿估计算法及验证

针对无人飞行器在未知复杂环境下的导航问题,提出了一种基于双目立体视觉的无人飞行器位置和姿态估计算法。用双目摄像机采集立体图像序列,对图像进行立体校正后使用Harris算法提取特征角点,用NCC算法获取匹配特征点,导出摄像机坐标系下的特征点坐标,得到三维立体特征信息,使用RANSAC算法与L-M迭代算法得到无人飞行器姿态和位置估计值。实验结果表明,基于双目立体视觉的位姿估计算法能适应未知环境变化,计算结果与实际位姿量相比误差小,能满足无人飞行器导航要求,可为无人飞行器的导航实现提供一套新途径。     

An optimization model of UAV route planning for road segment surveillance

Unmanned aerial vehicle （UAV） was introduced to take road segment traffic surveillance. Considering the limited UAV maximum flight distance, UAV route planning problem was studied. First, a multi-objective optimization model of planning UAV route for road segment surveillance was proposed, which aimed to minimize UAV cruise distance and minimize the number of UAVs used. Then, an evolutionary algorithm based on Pareto optimality technique was proposed to solve multi-objective UAV route planning problem. At last, a UAV flight experiment was conducted to test UAV route planning effect, and a case with three scenarios was studied to analyze the impact of different road segment lengths on UAV route planning. The case results show that the optimized cruise distance and the number of UAVs used decrease by an average of 38.43% and 33.33%, respectively. Additionally, shortening or extending the length of road segments has different impacts on UAV route planning.     

无人机电力线路安全巡检系统及关键技术

近年来架空输电线路架设规模日益扩大,由于其覆盖范围区域广、穿越区域地形复杂并且自然环境恶劣,采用人工定期巡检的方式越来越不能满足现代电力系统安全稳定运行的需要。无人机技术的发展为架空输电线路巡检工作提供了新的平台,借助无人直升机,通过遥感技术应用,采用多传感器集成的方法,可实现电力线路安全巡检工作的高效和全自动化开展。本文介绍了基于遥感技术的电力线路安全巡检系统的基本概念和组成部分,重点分析了主要的关键技术,包括无人机飞行姿态控制、多传感器间高精度时间同步、缺陷探测和智能诊断、机载传感器检校、无线通讯、地面数据处理等,将无人直升机用于电力线路巡检工作的技术要点进行了较为全面的阐述。     

无人直升机遥感在华北平原地裂缝监测中的应用

本文介绍了无人直升机遥感技术在华北地裂缝(隆尧段)调查中的应用,给出了低空遥感地裂缝信息采集技术框架,并通过从不同角度、不同高度空中摄影方案,展示了部分遥感监测影像。根据华北平原(隆尧段)地裂缝的发育特征、建立遥感解译标志,并对隆尧地裂缝遥感信息进行探索性提取。通过野外验证,监测效果良好。本文研究成果为在平原地区快速、大面积寻找和监测地裂缝提供了可行的低空遥感技术和方法参考。     

水上无人机自主着水控制系统设计

针对水上无人机在高海况下的着水问题,本文在分析了不同着水阶段特性的基础上,提出了一种自主着水控制系统设计方案.该方案将整个系统分为速度控制子系统和姿态控制子系统.速度控制子系统包含速度动态逆控制器和油门切换模块,姿态控制子系统包含海浪滤波器俯仰角反步控制器、高度PID控制器、俯仰角切换模块和T-S模糊推理模块.其中,海浪滤波器能有效滤除受扰姿态角中的海浪高频扰动,避免了着水之后舵面的频繁抖动;俯仰角反步控制器采用指令滤波的反步法设计,有效缓解了高海况下的舵面饱和问题.最后,在不同海况条件下进行了仿真.仿真结果表明所设计的控制系统具有良好的控制性能.