蛙跳式充电的无人机自主巡线技术与系统(二):基于机器视觉的自动充电控制

近年来多旋翼无人机在中国电力系统中得到了快速的推广和运用,越来越多的电力公司尝试利用无人机进行输电线路巡检.然而无人机在搭载巡检设备后,其续航时间仅为20 min,续航能力十分有限,巡检时无人机中途降落充电的定位问题也一直存在.因此,该文提出一种基于机器视觉的自动充电控制技术,搭建基于蛙跳式的无人机自主充电系统.系统由无人机平台、自动充电平台和地面控制系统三部分构成,依托智能控制技术和飞控系统,运用机器视觉、图像识别等技术实现无人机的高精度定位和智能精准降落,并结合无人机预设的卡位与地面充电平台充电接口的有效对接,完成无人机动力电池的自动可靠充电,进而实现巡线无人机的自动起降和充电功能.试验结果表明,该蛙跳式自主充电系统有效提高了无人机的续航能力,解决了无人机充电过程中高精度定位等系列技术难题.     

基于加速度修正模型的无人机姿态解算算法

为提升动态环境下无人机导航系统姿态输出的精度,提出一种基于加速度修正模型的无人机姿态解算算法。建立加速度修正模型,求取估计非重力加速度和外部非重力加速度对加速度计输出值进行修正,减弱动态环境下非重力加速度对姿态解算的影响;搭建基于卡尔曼滤波的姿态解算模型,将修正加速度和磁力计解算的姿态角作为滤波模型的量测量,设计基于加速度修正模型姿态解算算法。实验结果表明,该算法可以减弱非重力加速度对姿态解算的干扰,避免无人机导航系统在动态环境中输出姿态角发散的问题,提升动态环境下无人机导航系统姿态输出的精度和抗干扰能力。     

基于无人机平台的制导控制半实物仿真系统研究

基于无人机制导控制一体化和实时仿真技术,设计了一种新的包括惯性导航系统、GPS系统、三轴转台、仿真计算机和显示监控系统等的半实物仿真系统.该系统运用仿真计算机采集导航控制一体计算机的输出信号,进行无人机运动学、动力学模型实时解算,并将姿态信息传输给三轴转台;三轴转台和惯性测量装置完成无人机航向、姿态等模拟;导航和控制计算机运用导航信息生成控制指令,传输到仿真计算机.试验结果表明:惯性导航算法设计合理,仿真步长1ms,控制信号误差小于1%,该系统可以实现微型化,模块化,改进后可应用到无人机的制导和控制系统中.     

基于扩展卡尔曼滤波的无人机航姿算法

针对小型无人机在大机动或连续飞行时姿态解算精度低的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)的航姿算法。该算法以机体系加速度分量与陀螺漂移作为待估状态量,建立了非线性滤波模型,在对传感器量测值预处理的基础上完成数据融合,获得了姿态角数据的准确输出,同时,根据外部运动加速度的大小不断调整噪声协方差以达到对EKF的自适应修正,从而抑制无人机航姿解算中磁干扰的影响。经三轴转台实验测试,姿态角的静态误差不超过0.5°,动态误差不超过2°,瞬变磁干扰误差不超过5°,该结果表明该算法能有效提高小型无人机的航姿解算精度。     

基于视觉的自主无人机目标跟踪着陆方法研究

无人机与地面无人车组成空地协同机器人系统,可以显著提高两者作业效率以及机器人系统的自主化程度。针对无人机自主回收过程中存在的定位困难和着陆成功率较低的问题,提出一种适用于空地异构系统自主无人机目标跟踪着陆方法。首先,运用机载视觉算法对降落标志进行目标识别与位置解算,对于无人机难以获得目标的运动状态导致跟踪着陆失败的问题,提出一种基于主动视觉的目标速度估计算法,实现目标无人车运动状态估计。其次,提出分阶段降落策略解决在动态目标上着陆时冗余度较低和目标易短暂丢失的问题,实现无人机对目标的自主跟踪着陆。利用视觉设备辅以无人机仿真实验平台进行实验,结果表明系统各部分都能有效运行,验证了所提出算法和策略的有效性。     

电力巡线无人机信息安全风险分析与防护

针对电力行业大量采用民用消费级无人机进行输电线路巡线可能存在的信息安全隐患展开风险分析.首先,结合无人机实时性要求高、通信链路不稳定、GPS导航信号易篡改和飞航路径需保密等特点,指出应用专业级无人机进行输电线路巡线需要解决的信息安全问题.接着提出无人机及地面控制系统中基于对称密钥的控制信号、航拍数据加密通信与存储、密钥分发机制和基于无人机惯性导航系统的虚构GPS信号综合评估与甄别方法,以及基于云安全的无人机恶意软件检测的加固措施,所提方法为专业级巡线无人机的信息安全提供保障.     

“华鹰”无人机亮相地震灾区

“华鹰”无人机由中国兵器工业集团公司北京华北光学仪器有限公司和北京市测绘院共同研制开发,其配有通过国家测绘局鉴定,具备自主知识产权,在国内领先的全自动化和产业化的航摄系统。该系统采用具备姿态、速度和高度精确控制与数据记录,以GPS导航为基础的自动驾驶仪;搭配千万像素级135型全画幅单反数码相机、120型数码相机和姿态稳定云台,可快速获取城镇大比例尺真彩色航空影像。     

基于双目视觉的无人机定位与控制系统

设计实现了一个基于双目视觉的无人机定位与控制系统.系统由四旋翼飞行器、两个Wii Remote传感器、Kinect传感器、凌动处理器等构成.飞行器采用STM32F401为主控,辅以六轴速度和加速度传感器以及超声波传感器实现姿态和高度控制.利用两个Wii Remote传感器以双目视觉的原理即可实现飞行器的三维定位与追踪.Kinect传感器实现对手势姿态的识别.在Intel凌动处理器平台上利用2.4G无线数传与飞行器通信,并利用PID控制器以增强飞行器的鲁棒性.该系统实现了在室内没有GPS信号的情况下对飞行器的精确定位,以及基于手势姿态识别的对四旋翼的智能控制.     

基于Meanshift与摄像机标定的无人机定位方法

针对在全球定位系统信号失效的情况下,提出一种利用机载相机拍摄的移动物体轨迹及其与无人机的相对位置解算无人机的绝对位置的方法.将Meanshift目标跟踪算法与摄像机标定技术相融合进行位置解算,即根据获得的摄像机内外参数、移动物体的图像像素坐标和无人机与移动物体的相对位置确定无人机的世界坐标.经多组实验数据验证,位置解算值绝对误差均不超过真实值的1%,分析结果证明了本方法在无人机自主定位领域的可行性.     

无人机磁罗盘校准与航向解算实验系统设计与实现

针对无人机磁罗盘校准和航向解算缺乏专用实验系统问题,依据磁罗盘校准与航向解算相关理论,设计了以单片机为核心的实验系统.该实验系统使用永磁体模拟磁干扰,实现了磁场的采集、存储和显示;采用最小二乘法处理磁场数据,解算出硬磁干扰系数;利用姿态传感器,获取俯仰角、滚转角,以辅助无人机空中任意姿态飞行时航向的解算.经测试,该实验系统符合精度要求且易于使用.     

水下运载体基于INS的重力数据实时修正

认为水下运动载体的重力辅助惯性导航系统中,其重力数据采集系统为满足导航的需要,必须对重力数据进行实时补偿修正.分析了水下重力测量系统的各种干扰源及其信号特征.在没有高精度导航定位手段(如GPS)的情况下,研究并提出直接利用惯性导航系统的输出数据对水平加速度和E tv s等外部干扰进行修正的方法.     

河南陆浑水库水下地形图测绘技术分析

河南陆浑水唪1：1万水下地形图测绘采用GPS—RTK配合声纳测深技术,通过建立精密的环湖GPS控制网、布设测深线、进行姿态补偿等一系列改进措施,达到GPS—RTK定位数据和回声测深仪测深数据的同步采集及自动化记录的目的,提高了作业效率和成果精度。     

无人船自主航行目标方位测量技术研究

为了解决无人船(U S V)自主航行时目标定位定姿问题,提出一种船载光电吊舱的目标方位测量方法.利用光电成像系统识别跟踪目标,激光测距机获取目标与USV间的距离,并将GPS/INS组合导航系统固联在光电吊舱同一水平面.通过上述传感器组件输出信息与坐标转换相结合,推导出目标从载体坐标系到WGS-84大地坐标系的定位方程;并根据目标位置解算出目标的速度、姿态信息.采用系统模拟航行实验,验证了该方法的有效性,并分析了各参数的均方根误差.实验结果表明,在1 km测距范围内,目标位置测量精度为5 m,姿态测量精度为0.3°,可满足实际应用需求.     

基于ROS的移动机器人自主建图与路径规划

为了提高机器人的自主导航性能,设计了基于ROS的移动机器人自主建图与路径规划系统.通过2D激光雷达获取周围环境信息,利用姿态传感器(IMU)获取机器人的姿态和加速度信息,利用Gmapping算法实现机器人的自主定位与建图,利用基于头尾双向搜索的A~*算法进行全局路径规划,采用DWA算法完成局部避障工作.结果表明,所提算法可使机器人完成构建地图以及自主导航任务,提高导航系统的自主性能以及工作效率.     

基于扩展卡尔曼滤波的无人直升机姿态解算

针对某型无人直升机飞行过程中振动较大,姿态难以精确获取的问题,采用扩展卡尔曼滤波技术进行解算. 该方法以惯性测量单元的角速度和加速度的比力作为输入,并通过振动数据的融合,实时获取姿态信息,有效降低了无人直升机振动对姿态精度的影响. 仿真和实际飞行验证了该方法的有效性.     

改进神经网络辅助的GPS/INS组合导航算法

针对全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)组合系统中GPS中断时,导航性能会急剧降低的情况,提出了一种改进径向基神经网络结合自适应滤波辅助的组合系统导航算法.该算法探讨了遗传算法参数寻优和最近邻聚类学习算法,解决了径向基神经网络训练中参数合理选取的问题,构建了INS加速度增量、姿态增量与GPS位移增量之间的非线性映射模型.当GPS出现故障时,利用该映射模型和改进的自适应滤波实时预测出GPS伪位置与其对应的协方差,进而计算出预测位置辅助的导航解,利用实测数据对算法进行验证.结果表明:GPS发生故障情况下,改进径向基神经网络算法能够辅助组合系统解算出稳定的次优导航解,其精度明显优于纯INS导航.     

微型无人机视觉定位与环境建模研究

同步定位与环境建模（SLAM）是实现无人机自主飞行和智能导航的关键技术。该文提出了适用于微型无人机的视觉定位与环境建模方法,针对RGB-D传感器使用point-plane ICP点云匹配算法实现视觉自主定位,利用并行计算加速以满足无人机控制的实时性要求;采用TSDF算法融合多帧观测的点云数据,实现了无人机对未知目标环境区域的模型重建;将视觉SLAM系统与无人机载IMU传感器融合,进一步提升了自主定位和建模精度。实际搭建了微型无人机视觉与环境建模验证系统,室内环境下可以达到0.092 m的定位偏差和60 Hz的更新速率,满足了无人机控制的精度和实时性要求,验证了该方法的有效性。     

低成本无人机载空地导弹姿态测量误差研究

框架式陀螺仪可显著降低空地导弹成本,然而陀螺误差问题制约了空地导弹对目标的捕获概率和制导精度。提出一种基于泰勒级数公式的陀螺误差补偿方法,详细分析了陀螺仪输出误差源,建立了无人机载空地导弹陀螺仪输出误差模型,推导了导弹姿态角与陀螺仪输出的数学关系式。通过陀螺仪在三轴转台上的半实物仿真试验,验证了所建立的陀螺误差模型正确性和有效性。提出的误差补偿方法可将无人机载空地导弹偏航姿态角误差和倾斜姿态角误差在20 s内分别控制在0.4°和1°以内,且补偿方法简单实用,已经在工程上得到了应用。     

微型无人直升机姿态测量系统设计与实现

为补偿载体运动加速度对基于加速度计和磁传感器的低成本姿态测量系统造成的影响,将GPS速度差分得到的运动加速度信号引入到比力矢量观测方程.通过构建线性虚拟观测方程,将带观测滞后的非线性系统滤波问题转换成带时间相关测量噪声与状态相关噪声的线性系统滤波问题,同时给出了相应的线性Kalman滤波算法并将该算法应用于微型无人直升机的姿态测量系统.实验结果表明,该姿态测量系统可有效减小运动加速度的影响,显著提高机动环境下无人直升机飞行姿态的测量精度.     

基于重力场与地磁场序贯修正的姿态解算研究

针对无人系统姿态解算中存在陀螺仪误差发散快、磁力计易受软磁环境干扰等问题,提出了一种基于重力场与地磁场序贯修正的姿态解算方法。该方法采用陀螺仪输出构建姿态四元数的状态方程,然后依次利用加速度计与磁力计数据对四元数进行2次序贯修正,以获得姿态的准确输出。实验结果表明,相比传统的2种姿态解算算法,新算法能有效抑制陀螺仪的漂移误差,提高磁干扰环境下的姿态输出精度,其姿态角的静态精度不大于0.5°,动态精度优于2°。