一种无人机载光电吊舱目标定位方法

无人机载光电吊舱在执行地面目标的搜索与跟踪任务时,需对锁定的地面目标位置进行精确定位解算。文中阐述了无人机载光电吊舱的光电探测器锁定地面目标后,无人机将机载G PS信息、姿态信息、航向角及光电吊舱的方位角俯仰角等直接测量的物理数据发送给地面站;地面站通过对光电吊舱球面坐标系到WGS‐84坐标系等一系列坐标转换,解算出光电探测器视轴与地面交点的位置信息;同时结合实际应用对定位精度进行了简要分析。     

示教机械臂姿态解算改进方法仿真研究

在示教机械臂姿态解算精度优化的研究中,针对使用单组传感器进行数据融合,姿态解算的传统方法中存在的精度低,稳定性差的问题,设计了一种组合MEMS传感器的姿态解算方法。将六组传感器安装于载体坐标系三个轴上,分别测量两组传感器数据。以传感器量测数据与四元数估计数据的向量积代替姿态角误差作为互补滤波器的输入量,分别利用模糊控制器和PI控制器,根据互补滤波原理调节陀螺仪输出量。通过拓展卡尔曼滤波器进行姿态估计,得到更精确的四元数,进而转化为姿态角。仿真结果表明,在静态和动态情况下,多组传感器组合调节后的姿态角数据相比单组传感器PI调节在姿态角精度和系统稳定性上有进一步提高。     

低成本无人机姿态解算研究

针对小型四旋翼无人机姿态解算数据精度低、缺少余度控制、易发散等问题,提出一种基于GPS、三轴陀螺仪加速度计、三轴磁力计的随机加权自适应滤波算法估计无人机姿态;建立四旋翼无人机姿态旋转矩阵,搭建加速度计和磁力计获取无人机姿态信息的模型,以及采用四元数解算法的陀螺仪定姿解算模型;采用随机加权自适应估计法,依据多元函数求极值定理,在保证总体均方差最小的情况下导出最优随机加权因子,进而解算出姿态角信息,提高四旋翼无人机姿态解算滤波精度与稳定性;仿真与试验结果表明:随机加权自适应滤波与平均值滤波算法相比解算精度更高,输出结果更平稳,且无人机各项预期功能均能正常实现,能够满足四旋翼无人机自主飞行的需要。     

基于序列图像的小型无人机姿态快速估计方法与实验

为自主、精确地获得无人机的飞行姿态,文章研究并提出了一种利用无人机系统搭载的摄像机获取的序列图像来快速获得小型无人机飞行姿态的方法;该方法首先应用SIFT算法,通过多线程并行处理提取相邻图像特征点,然后依据设计的变换模型由匹配的特征点估计出帧间图像变换参数,并利用RANSAC算法剔除错误点,最终解算出机载平台的姿态角变化量;最后通过比较实验测得的姿态数据与实际姿态数据,证明了该方法的有效性。     

基于传感器校正与融合的农用小型无人机姿态估计算法

实时姿态信息获取是运用农用小型无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)进行变量作业控制的重要环节,本文采用STM32单片机、微机电系统(Micro-electro mechanical system, MEMS)加速度计、陀螺仪、磁强计和无线收发模块设计出农用小型无人机姿态实时解算系统,文中对三轴数字传感器的校正方法以及基于四元数和梯度下降法的多传感器融合姿态估计做了详细地介绍与推导.结果表明,在72MHz时钟频率下模拟集成电路总线(Inter-integrated circuit, ⅡC)传感器数据采集及滤波消耗6.2ms,迭代步长取0.8,一次姿态解算消耗约0.96ms,数据更新频率可达100Hz,能满足实时性要求.经测试在静态时俯仰角和翻滚角输出的平均绝对误差小于1.5,偏航角平均绝对误差小于2.9,小幅震动条件下的俯仰角、翻滚角和偏航角平均绝对误差增加1~2左右.这表明该传感器校正方法与姿态融合算法实用有效,能为农用小型无人机的飞行控制与变量作业实施提供准确的姿态数据.     

基于MEMS的车辆姿态感知系统

针对MEMS传感器精度低、误差大等缺点,采用三轴加速度计、三轴磁强计和三轴陀螺仪进行组合姿态测量,使用卡尔曼滤波进行多传感器数据融合。将旋转矢量法解算出的陀螺仪的姿态四元数作为卡尔曼滤波的预测矢量,将高斯牛顿法解算出的加速度计和磁强计的姿态四元数作为卡尔曼滤波的观测矢量,建立卡尔曼传播方程,求出更高精度的姿态四元数,解算出姿态角,将 AHRS 中的姿态角与车辆的坐标系对应,实验结果表明车辆在不同状态下的姿态角度变化与车辆的运行状态一致。     

基于UWB的无人机自主导航系统设计

针对卫星拒止环境下的无人机导航,提出一种基于超宽带（Ultra Wide-Band,UWB）技术的局部定位系统,实现无人机定位与导航。首先利用UWB技术实现测距,进而解算无人机在局部坐标系下的三维坐标,然后基于扩展卡尔曼滤波（EKF）融合多传感器数据以提高无人机的定位精度。基于开源飞控Pixhawk搭建了无人机飞行验证平台,将UWB定位系统数据与飞控传感器数据融合,对无人机在局部坐标系下的自主飞行进行了仿真。最后通过实验验证了基于UWB的多传感器数据融合导航在无人机自主导航控制上的可行性,实现了无人机在地面平台上的自主起降、对地目标伴飞等飞行导航任务。     

小型无人机姿态解算方法研究

姿态解算是小型多旋翼无人机研究的核心问题之一.为进一步提高姿态反馈数据的准确度和实时性,设计了低成本姿态解算系统,根据不同姿态传感器的信号特点,结合卡尔曼滤波融合算法和改进型互补滤波融合算法的优势,提出了一种基于前置卡尔曼滤波器的互补滤波融合姿态解算方法,并进行了飞行姿态解算实验.结果表明,代码的运行周期比改进型互补滤波融合算法增加了0.253 ms,比基于加权滑动方差的卡尔曼滤波融合算法减少了0.246 ms;姿态更新时间提前了约1 ms.悬停状态下,俯仰角和翻滚角的解算误差控制在±0.2°以内;航向角的解算误差控制在±0.6°以内.该方法集合了卡尔曼滤波算法和互补滤波算法的优势,准确度更高,实时性更强.     

基于磁阻传感器与加速度计复合的姿态角检测技术

针对基于三维磁阻传感器解算姿态角时,解算结果会因符号变号出现较大解算误差,并需要已知其中一个姿态角方可解算另外2个姿态角,提出基于磁阻传感器与加速度计复合的姿态角解算算法,利用加速度计单独解算的倾斜角为地磁传感器解算提供一个姿态角,在地磁俯仰角阈值处以加速度计解算的横滚角代替磁阻传感器解算的横滚角,从而能实现同时测量3个姿态角,并在实验室进行了试验,达到预期的效果,为特殊行业对象的姿态角定姿提供一种新的方法思路。     

多旋翼无人机磁罗盘校准方法

为提高多旋翼无人机航向角解算精度,研究磁罗盘校准和罗差补偿方法。通过详细分析罗差产生原因,并结合多旋翼应用,将磁罗盘干扰划分为机体坐标系静态干扰、机体坐标系动态干扰、导航坐标系静态干扰、导航坐标系动态干扰四大类。针对机体坐标系动态干扰,结合多旋翼应用背景,研究干扰的离线测量与在线补偿方法;针对机体坐标系静态干扰,提出一种飞行过程中实时校准方法;针对导航坐标系静态干扰,创新性采用GNSS模块的速度方向信息修正罗差;导航坐标系动态干扰为原理性误差,这里暂不讨论。结果表明：研究内容可有效补偿机体坐标系动态与静态干扰,以及导航坐标系静态干扰对磁罗盘和航向角解算精度的影响,有助于改善无人机的飞行性能。     

基于自适应遗传算法的小型无人旋翼机系统辨识方法

提出一种基于自适应遗传算法的小型无人旋翼飞行器系统辨识方法.通过机载传感器设备,系统采集小型无人旋翼机的输入信号(舵机的控制信号)和输出信号(飞行器的姿态及速度等信息);经过数据预处理后,利用自适应遗传算法构建小型无人旋翼飞行器高精度动力学模型,并通过仿真和实验对模型的自效性进行验证.实验表明,基于本文提出的动态模型,...     

深潜救生艇的紧急信息传递装置设计

深潜救生艇在工作时存在一定的危险性,随时可能需要传递紧急信息,潜射无人机装置可用于深潜救生艇的紧急信息传递。针对潜射无人机发射过程中的技术难题,设计了一种可以适用于深潜救生艇使用的特种运载器。首先,根据无人机尺寸对特种运载器尺寸大小及外形结构进行设计,由于弹射姿态要求与水面呈72°角,在筒壁上设计环状气囊;然后,对特种运载器壳体线型提出多种方案,并利用Fluent软件进行阻力计算,得出最优的壳体线性;其次,根据壳体线性对各设备放置位置进行调整,计算其重心与浮心位置,并对稳性进行计算校核;最后对特种运载器硬件控制系统进行设计。通过Matlab,对所设计的特种运载器进行航向改变仿真,通过与普通滑模控制的对比,证明了所设计算法的快速有效性。该特种运载器把无人机运送到水面后弹射升空,有效的解决了无人机防水及水下弹射等技术难题,降低研发与弹射成本,提高安全性。     

Moving observer trajectory control by angular measurements in tracking problem

An optimal path synthesis problem for a moving observer that performs angular observations over a target moving uniformly along a straight line on a plane is solved. It is supposed that elevation and azimuth angles can be observed when the observer moves in space and only the azimuth angle can be observed when the observer moves on a plane. Observer’s trajectories are obtained with the help of Pontryagin’smaximum principle as numerical solutions of an optimal control problem. As a performance criterion the trace of covariance matrix of the target motion elements estimate is used. A possibility of solving the problem in real time on board for unmanned aerial vehicle is investigated. A comparison with the scenario of two unmanned aerial vehicles using is given.     

飞行机械臂系统的接触力控制

针对飞行机械臂系统的接触力控制问题,本文首先从理论上证明了闭环无人机系统具有与弹簧-质量-阻尼系统一致的动态特性.基于飞行机械臂接触状态下力的分析,得到了无人机水平前向接触力与系统重力和俯仰角之间的动态关系,进而分析出接触力控制可以不使用力传感器来实现.根据阻抗控制思想,提出了飞行机械臂系统接触力控制方法,即通过同时控制位置偏差和对应姿态角度来实现接触力的控制.给出了单自由度飞行机械臂系统动力学模型,对应分析出系统的稳定性.开发了基于四旋翼飞行器的单自由度飞行机械臂系统,并进行了实际的飞行实验,验证了所提出接触力控制方法的有效性,同时也证实了所开发系统的可靠性.     

基于拓扑优化的四旋翼无人机结构设计

为实现某四旋翼无人机的轻量化结构设计,采用Inspire进行拓扑优化设计,并对获得的拓扑优化结构进行静力分析和动力学分析。分析结果表明,通过拓扑优化方法获得的无人机结构应力分布合理,结构位移小且频率较高,满足静态和动态结构设计要求。研究结果可为实现低成本、轻量化的四旋翼无人机结构设计提供一条新的途径。     

低空无人机航空摄影高度自动测量方法研究

为控制低空无人机摄影高度,获得更加清晰的地理信息图像,需要对低空无人机摄影高度自动测量方法进行优化研究;当前方法主要利用射影几何知识的自动化标定方法实现低空无人机航空摄影高度的自动测量;该方法存在噪声影响严重,且测量误差较大的问题;为此,提出一种基于多传感器与卡尔曼滤波相结合的低空无人机航空摄影高度自动测量方法;该方法首先通过分析气压测量法计算各种气压因素对低空无人机航空摄影高度的影响,然后推导出大气对流层内气压随低空无人机航空摄影高度的变化;然后采用双GPS系统同时工作,对GPS、气压高度计和IMU测量获得的低空无人机航空摄影高度信号进行冗余备份;采用基于二阶多项式的修正方法对低空无人机航空摄影传感器输出值进行补偿和修正;根据动力学方程建立低空无人机航空摄影的动力学方程获得高度测量状态方程;最后采用卡尔曼滤波的线性最小方差估计准则对低空无人机航空摄影高度进行均方差估计计算,实现低空高度自动测量与校正。实验结果表明,所提方法具有精度高、收敛性好且滤波效果理想的优势。     

Anisotropic analysis of polarimetric scattering and case studies with UAVSAR images

This article analyses the anisotropy of polarimetric scattering changing with azimuth incidence angle using a multi-look processed synthetic aperture radar (SAR) image. First, three canonical scattering models were developed to simulate the migration tracks on the Cameron polarimetric space. The migration tracks indicate that these polarimetric parameters have anisotropic property. Second, unmanned aerial vehicle synthetic aperture radar (UAVSAR) data are used to validate the simulated results. The Cameron scattering-type parameter z and the orientation angle calculated by SAR data are consistent with the simulated results by small perturbation method (SPM) double-scattering. Finally, based on the anisotropic analysis, a new method of extracting polarimetric information is proposed. Using this method, six parameters were obtained and two additional parameters, Purity and Stability, were derived. These parameters contain specific physical meaning and are useful in the recognition of the scattering mechanism. Purity can be used to recognize the simple structure scatterers with zero orientation. Stability has the potential to describe the dynamic property of scatterers.     

Autonomous feature following for visual surveillance using a small unmanned aerial vehicle with gimbaled camera system

This paper represents the development of feature following control and distributed navigation algorithms for visual surveillance using a small unmanned aerial vehicle equipped with a low-cost imaging sensor unit. An efficient map-based feature generation and following control algorithm is developed to make an onboard imaging sensor to track a target. An efficient navigation system is also designed for real-time position and velocity estimates of the unmanned aircraft, which is used as inputs for the path following controller. The performance of the proposed autonomous path following capability with a stabilized gimbaled camera onboard a small unmanned aerial robot is demonstrated through flight tests with application to target tracking for real-time visual surveillance.     

无人机可见光遥感影像地物目标提取技术研究

无人机可见光遥感影像中地物目标边界清晰度较低,容易导致地物目标与背景之间的区分度降低,进而难以提取地物目标。为此,提出无人机可见光遥感影像地物目标提取方法。从光谱特征、纹理特征和边缘特征三个方面分析无人机可见光遥感影像特征。结合三种影像特征对无人机可见光遥感影像数据集实行增广处理。对完成增广后的数据集定义影像编码标签,以此确定地物目标增强权重,通过参量化处理地物目标光谱特征,计算光谱吸收指数,获取地物目标提取表达式,从而实现无人机可见光遥感影像地物目标提取。实验结果表明,所提方法能够保证地物目标边界的清晰度,具有较强的地物目标提取能力。     

MIMU/GPS组合导航系统小型化设计

为满足小型无人机、手持制导设备及无人探测车等对低成本轻重量导航系统需求,应用MEMS惯性测量单元和GPS接收机模块,完成MIMU/GPS组合导航系统小型化设计。组合导航计算模块基于DSP+FPGA+FLASH设计完成,实现多传感器通信、串并行数据转换及与上位机人机交互等功能。将计算模块、电源模块、MIMU及GPS接收机集成到嵌入式MIMU/GPS组合导航系统中,完成的系统直径80 mm,高度80 mm,质量不超过600 g。对集成后系统进行定点动姿态实验,结果表明:该组合导航系统定点位置测量精度在1 m以内,动姿态测量精度姿态角在0.1°以内,航向角在0.5°以内。