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。     

基于粒子滤波的PDR定位算法

针对目前行人航迹推算(PDR)定位精度不高的缺点,提出了一种基于粒子滤波(PF)的PDR定位算法.使用手机内置的加速度计进行步伐检测和计步,陀螺仪和磁力计进行方向估计,结合地图匹配信息,使用粒子滤波算法对定位数据进行滤波融合.实验结果表明:提出的算法提高了定位精度.     

基于粒子滤波的未知环境下机器人同时定位、地图构建与目标跟踪

为了解决机器人在未知环境下的目标跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波的机器人同时定位、地图构建与目标跟踪方法．该方法采用Rao-Blackwellized粒子滤波器对机器人位姿状态、标志柱分布和目标位置同时进行估计．该方法中,粒子群的总体分布情况表征机器人位姿状态,而每个粒子均包含2类EKF滤波器,其中一类用来完成对标志柱分布的估计,另一类用来完成对目标状态的估计,粒子的权值则由粒子状态相对于标志柱和目标状态2类相似度共同产生．通过仿真和实体机器人实验验证了该方法的有效性．     

一种鲁棒高效的移动机器人定位方法

摘要利用基于自适应粒子滤波与地图匹配方法实现了机器人的自定位. 提出了一种采用距离相似性度量以及几何相似性度量的二次更新方法,对常规的基于激光测距仪的粒子滤波定位方法进行了改进,既增强了系统的鲁棒性,又提高了系统的计算效率. 仿真结果表明,移动机器人利用该定位方法可以在室内环境中利用自然特征进行鲁棒高效的自定位.     

基于UKF的红外目标空间定位方法

针对单站系统利用一次观测对目标进行定位,瞬时定位误差较大,提出了基于UKF的红外目标空间定位方法。基于针孔成像模型,借鉴主动视觉思想,通过控制红外热像仪运动拍摄目标图像,获取目标位置,并用GPS接收机测得拍摄点世界坐标。根据透视投影变换方程,借助站心地平坐标系和WGS-84坐标系建立红外目标空间定位的非线性系统模型,在此基础上引入UKF（Unscented Kalman Filtering）滤波算法进行空间定位。实验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

基于协同无人机的感兴趣目标定位

通过无人机拍摄的光学图像求解地面感兴趣目标坐标,被广泛的应用于相关的军事以及商用民用领域。该方法的缺点是使用单架无人机时定位精度不稳定,效率也低。针对这些问题,设计了一种基于协同无人机的感兴趣目标定位系统。通过三架无人机同时观测同一地面感兴趣目标,在对目标定位的过程中,根据透视投影原理,结合无人机获取的姿态数据,通过主机数据处理系统实现机载在线实时定位。为了提高目标定位的精度,提出一种基于内三角形质心算法的协同目标定位方法。采用蒙特卡洛方法进行仿真实验,换算空间定位误差为26.6米,通过数值模拟和飞行实验验证结果表明与传统单机目标定位系统相比,协同无人机感兴趣目标定位系统可以有效利用更多的观测信息,在有效提高目标定位效率的基础上具有更高的交会精度。     

基于激光扫描测距的机器人粒子滤波定位技术研究

传统的粒子滤波即时定位与地图构建(SLAM)算法在构建地图和目标进行自主定位时,粒子数量大,占用的内存高,重采样之后容易出现粒子匮乏现象,为了提高机器人自主定位的效率,提出了一种改进的重采样策略和粒子更新策略,融入系统模型.在装有机器人操作系统(ROS)的旅行家移动机器人上进行测试,实验结果表明:方法能够有效提升粒子滤波定位的效率.     

基于粒子群圆检测的无人机目标定位算法

无人机在室内等复杂环境中飞行时,存在GPS信号较弱、惯性传感器累计误差较大等问题,导致无法实现室内的精准定位。本文提出一种基于粒子群圆检测算法的无人机目标定位方法,该方法通过OpenCV视觉模组进行图像预处理,并通过增量式PID(Proportion Integration Differentiation)与图像滤波相结合的粒子群圆检测算法获得目标标靶的核心坐标与半径等参数,通过对运动的实时控制、增加判断条件等提高无人机的标定效率与准确率。实验结果表明,该方法能够将无人机的位置调整时间控制在4 s以内,且将标定准确率提高到了90%,极大地缩短了无人机的标定时间,提升了无人机的位置标定准确率。     

基于VI-SLAM的四翼无人机多目标视觉定位技术

针对传统多目标视觉定位技术定位误差大这一问题,基于VI-SLAM的四旋翼无人机提出了一种新的多目标视觉定位技术,阐述了定位技术原理,在进行定位时,导航定位系统、航空姿态测量系统、机载光电测量平台共同工作,通过多目标相机标定、锁定目标背景差分确定目标在摄像机坐标系的位置,将摄像机坐标系转换成载机机体坐标系,再将载机机体坐标系转换成大地坐标系,从而实现定位,引入北斗卫星导航系统和递归最小二乘算法降低定位误差。对比实验结果表明,相较于传统定位技术,基于VI-SLAM的四旋翼无人机的多目标视觉定位技术定位误差更小,应用性更广。     

霍夫空间中多足球机器人协作目标定位算法

针对嵌入式仿人足球机器人提出一种霍夫空间中的多机器人协作目标定位算法。机器人利用实验场地中的标志物采用基于三角几何定位方法进行自定位,把机器人多连杆模型进行简化,通过坐标系位姿变换把图像坐标系转换到世界坐标系中,实现机器人目标定位;在多机器人之间建立ZigBee无线传感器网络进行通信,把多个机器人定位的坐标点进行霍夫变换,在霍夫空间中进行最小二乘法线性拟合,获取最优参数,然后融合改进后的粒子滤波实现对目标小球的跟踪;最后在21自由度的仿人足球机器人上进行仿真和实验。数据结果表明,这种多机器人协作的定位算法的精度提高了约48%,在满足实时性的前提下,对目标的跟踪效果也得到了改善。     

基于目标识别的光电多传感器信息融合技术

依靠多个光电传感器采集目标数据,需要解决各类数据信息的融合分析问题。基于这种认识,从特征提取、融合和识别等方面,对基于目标识别的光电多传感器信息融合技术展开分析,介绍了技术应用前景,指出需要采用不同算法完成不同光电传感器特征信号提取,同时,通过融合计算得到融合特征量,为目标识别提供信息数据支撑,确保准确识别目标。     

无人机视觉着陆中合作目标的识别技术研究

为了解决无人机的全天候自主着陆，从所设计的合作目标自身的形状特征出发。提出了通过目标轮廓的方向链码快速实现目标的长宽比进而识别出目标的一种新的方法，并通过目标的形状特征确定无人机自主着陆的方向；实验表明。该方法较好地实现了合作目标的快速识别。     

超宽带技术下基于软两步法的目标定位

针对采用超宽带技术的目标定位问题进行了研究,提出了直接估计目标位置及其改进的软两步法的定位方案;首先通过对超宽带信号模型和基于到达时间的典型两步定位方案原理的分析,提出了一种采用一组测量值或一组可能的ToA估计量直接估计目标节点位置的方案;为了消除该方案中阈值选择时存在的模糊性和强多径分量,提出了基于多ToA的定位方案,从而实现对目标节点的跟踪定位;仿真实验结果表明,提出的定位方案相比于典型的两步定位方案无论是在视距场景还是非视距场景中都具有更高的目标跟踪能力和更小的定位误差累计分布函数。     

UAV Localization in Row Crops

High‐flying unmanned aerial vehicles (UAVs) are transforming industrial and research agriculture by delivering high spatiotemporal resolution data on a field environment. While current UAVs fly high above fields collecting aerial imagery, future low‐flying aircraft will directly interact with the environment and will utilize a wider variety of sensors. Safely and reliably operating close to unstructured environments requires improving UAVs' sensing, localization, and control algorithms. To this end, we investigate localizing a micro‐UAV in corn phenotyping trials using a laser scanner and IMU to control the altitude and position of the vehicle relative to the plant rows. In this process, the laser scanner is not only a means of localization, but also a scientific instrument for measuring plant properties. Experimental evaluations demonstrate that the is capable of safely and reliably operating in real‐world phenotyping trials. We experimentally validate the system in both low and high wind conditions in fully mature corn fields. Using test data from 18 test flights, we show that the UAV is capable of localizing its position to within one field row of the true position.     

基于UAV的ARAIM测试技术研究

为了提升GNSS在航空应用中的服务性能,目前国内外进行了多项关于高级接收机自主完好性监测(ARAIM)算法的研究,这些研究主要基于算法仿真,但相对缺乏基于实际场景和实际测量数据的测试性研究.研究基于无人机(UAV)的ARAIM测试技术,以测试在实际场景下ARAIM的可用性,同时验证ARAIM仿真算法的正确性.根据ARAIM的理论研究成果,改写机载端ARAIM用户算法;搭建8旋翼无人机ARAIM测试硬件平台并进行了典型场景测试;分析测试数据并说明测试中ARAIM的可用性情况.结果表明搭建的基于UAV的ARAIM测试平台可以完成测试任务,飞行测试验证了BDS+GPS ARAIM的机载可用性.     

光电导弹校靶方法研究

针对光电制导导弹高精度指向需求,通过研究导弹校靶方法以修正系统误差,提升光电导引头指向精度;提出解析法和几何法两种校靶方法,解析法是从数学推导的角度出发,利用坐标等效变换列写方程组,通过求解多元方程组获得校靶修正角度;几何法是从距离逼近的角度出发,通过多点测量实际指向误差,利用最小二乘、几何旋转变换等方法得到校靶修正角度;最后利用数字仿真分别模拟了两种校靶算法,并进行了对比分析,验证了两种算法的有效性.     

无人机自主航路规划平台设计

基于人机交互的需求,设计了一款无人机自主航路规划平台。该平台主要应用于无人机飞行前的航路规划工作,能够在已知任务环境信息的基础上,根据任务需求,规划出一条有效航路,同时具备控制无人机飞行、飞行状态监控等功能。首先,在国内外无人机系统适航标准规范的基础上,针对突发或紧急任务下无人机地面操作员工作负荷增大等问题,对无人机航路规划系统设计的安全性要求和人机交互需求进行了归纳梳理;然后,基于航路规划系统功能需求,从航路规划、通信、控制、状态监控等方面,构建了航路规划平台,并采用MATLAB APP Designer完成了软件平台的开发;最终试验测试表明该平台符合设计需求。     

无人机目标实时自适应跟踪系统

随着无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)在航拍、空中侦察等相关领域被广泛应用,对于无人机的智能化需求逐渐提高.目标跟踪具有信息量大、实时性高等优点,能够为无人机的智能飞行提供大量且实时的外部信息.进行低开销、低功耗的无人机目标跟踪系统的研究,对无人机智能化进程的加速具有深远意义.为更好解决跟...     

改进的CamShift无人机目标跟踪算法

目前,无人机视频目标跟踪算法在应用方面仍存在一些问题,比如在光照不均、目标发生旋转、目标被遮挡的情况下跟踪效果不佳。因此,本文提出一种结合HLBP特征匹配与Kalman滤波的CamShift跟踪算法。首先通过HLBP算法对目标特征进行提取,获得更准确的纹理特征,进而减小光照变化以及目标旋转对特征提取造成的干扰,其次通过巴氏距离对目标遮挡程度进行判断,最后结合Kalman滤波算法对目标位置进行预测,能够有效解决目标发生遮挡时跟踪效果不佳的问题。实验结果表明,在无人机目标跟踪的实际应用中,改进算法能够有效降低外在干扰对跟踪效果的影响,跟踪精度得到提升。