无人机传感器 市场前景广阔

Frost＆Sullivan公司最近发布了一份关于无人机传感器载荷市场的预测报告。该报告认为，由于市场对无人机的需求持续走高，故其机载传感器市场也将在未来获得极大发展，光电（EO）、红外（IR）和具有地面动目标指示能力的合成孔径雷达（SAR／GMTI）三大类传感器将成为所有新型无人机平台的标准装备选项。在最近的实际使用中，这些无人机传感器确实增强了部队的态势感知和交战能力。     

民用航拍无人机的兴起对摄影发展的影响

随着无人机技术的发展,航拍也应用到了越来越多的领域,对风光摄影、商业摄影、新闻摄影以及电影、纪录片的拍摄都产生了重大的影响。通过对无人机的发展历史、结构特点以及对摄影发展的影响的分析与研究,展望了无人机摄影未来发展趋势。     

编者的话

湿度与水分是表征人类环境特征的重要参数,气体的测量也与人们的生产、生活密切相关,而新型气湿敏材料、元件和传感器则是现代分析仪器重要的组成部分。近几年来,随着现代科学技术的发展和人民生活水平的提高,对湿度、水分及气体的测量需求量越来越大,对气湿敏材料、元件、传感器的制作工艺、性能指标要求也越来越高。为了提高我国的     

汽车氧传感器常见问题分析

随着汽车技术的发展,世界各国对汽车尾气排放标准要求越来越严格,电喷汽车越来越受市场的追捧。氧传感器是现代汽车控制废气排放、提高燃油经济性的重要传感器之一,发动机的氧传感器是发动机用于调节空燃比信号,氧传感器故障会造成燃油消耗增大,发动机工作异常,不但造成经济损失还会造成大气污染。     

传感器教学初探

新课程标准把传感器单独作为一章来展开,如人教版A版选修3-2。传感器作为信息采集重要元件,在自动控制、信息处理等技术中发挥着重要的作用。传感器技术是当今世界一项令人瞩目的高新技术之一,它的迅猛发展也成为当代科学技术发展的一个重要标志,因此传感器教学的引入也就成了高中物理新教材改革中的一大闪光点,增强了学生的学习兴趣,得到了广大师生的好评。而近年来关于传感器的高考题也越来越多,本文将对传感器的原理进行分析以阐述传感器教学一些特点。     

一种巡检无人机能量转换及管理系统

由于巡检无人机需要高效工作,因此延长巡检无人机飞行时间和缩短操作时间具有重要意义。因为巡检无人机的电子设备供电全部来源于电池,所以小型无人机的发展会受到电池发展能量密度的制约,使用燃油和电池作为无人机的混合动力将是无人机的发展方向。同时在飞行过程中对电池充电,将燃料的化学能转化为电能,可以缩短无人机多次飞行的间隔时间,提高作业效率。     

浅谈数字传感器在计量检定中的应用

数字传感器是测试技术、微电子技术与计算机技术相结合的产物,是传感器技术发展的重要方向之一。它是指将传统的模拟式传感器经过加装或改造A／D转换模块,使之输出信号为数字量（或数字编码）的传感器,它具有模拟式传感器不可比拟的优点。近年来,数字传感器的应用越来越普及,在计量检定中的应用也将越来越广泛。本文论述了数字传感器的定义及工作原理,并通过对数字式标准测力仪的分析介绍,阐述了数字传感器在计量检定中的应用。     

动压传感器的校验

引言随着频民经济的发展,科学技术的提高,频率高达数千赫甚至数十千赫的瞬变压力和冲击压力的测量越来越重要,各有关单位设计和生产了多种类型的动压传感器,以满足科研和生产上的需要。随着而来的动压传感器的校验问题,也就引起人们极大的关注。因原有一些静态校验设备已经无法满足要求了,为了对传感器进行更可靠更准确的校验,必须还要对它     

电涡流传感器电路设计

在无损测量当中,电涡流传感器测量因为能够实现工件在线非接触测量,测量精度高、无污染、制作价格低廉等优点,一直被作为一种重要的检测设备,在涡流技术高速发展的今天,电涡流的优势越来越明显应用也越来越广泛。电涡流传感器是电涡流测量淬火层厚度的核心部分,传感器的测量精度直接影响整个测厚设备的精度,传统的电涡流传感器包括测量探头、整流滤波电路的设计、放大器的设计等,电涡流传感器的精确测量也离不开位移测厚标定器,这里主要研究电涡流测厚核心电路的设计。     

汽车传感器故障分析与排除

随着大众居民消费能力的不断雅升,汽车已经成为了居民日常生活中必不可少的交通工具,这也使得部分汽车相关行业在近几年来迅速崛起。现今越来越多的电子部件被装配到汽车内部的趋势已经成为汽车技术发展的一大主流方向,因此消费者对于汽车传感器这类电子部件的认知程度、重视程度以及性能要求也随着这一趋势不断提高。目前,汽车传感器在应用过程中仍存在很多问题,因此本文主要针对不同类型的汽车传感器故障原因进行了分析,并对故障排除的方法进行了可行性探讨。     

无人机助推器结构设计优化研究

目前无人机技术发展迅猛,无人机火箭助推发射方式的应用也较为广泛。无人机提高了对助推器的性能及助推连接方式的要求,对助推器批量生产成本与质量控制的要求也随之提高。该文根据市场上现有无人机所需要的助推器的性能指标和连接方式,对直径Φ150 mm的无人机助推器的结构进行优化设计,减少了助推器生产过程的冗余部分,实现了无人机助推器高效率、低成本的生产,满足了一款发动机供应多款无人机的货架式要求。     

压力传感器的动态特性研究

压力传感器被广泛的应用到了社会生活的各个方面,尤其是在我国的航空事业和重工业发展中,做出了重要贡献。加强对压力传感器的动态性能研究,提高传感器的动态性能,对于实现压力传感器的高效率运作具有直接影响。本文首先对压力传感器的重要技术进行了介绍,在此基础上对压力传感器的动态特性进行了研究．提出了一些看法和建议。     

突破局限,无人机送货时代渐近

正生活节奏不断加快的当下,人们对外卖、物流等的运输效率有着越来越高的要求。为满足大家在这方面的需求,越来越多企业也是开始尝试利用无人机进行配送,希望借此突破地面运输的限制,减轻企业自身沉重压力,让行业发展能够跟上繁荣的电商时代。多年来,无人机送货虽然一直处于高速发展阶段,但由于各方面因素的限制,其规模化商用普及却迟迟未来。在此背景下,今年疫情的暴发无疑给了无人机送货商用崛起的机会,未来,伴随着行业相关局限的     

轻型四旋翼无人机声场特性研究

无人机声场特性直接反映无人机飞行过程中的稳定性和其他相关特性,该文通过构建测试平台对轻型四旋翼无人机在不同电流、距离下的声场进行测试;并对固定飞行高度下的无人机声场频率进行试验。试验结果表明:无人机声压强度与声音的传播距离呈对数关系;随着电流的增加,声压衰减系数逐渐减小;在无人机声场衰减模型中常数项基本保持不变,且只和环境相关。同时无人机飞行中声场频率集中在10 kHz左右;随着声场传播距离的增大,无人机声压剧烈减少。该研究可为无人机的相关研究与发展提供理论和实践的依据。     

无人机巡检精细化管理

当前电网规模不断发展,对于输电设备巡检要求也越来越高,无人机和人工巡检相互协同的输电线路新型巡检模式既是技术发展的趋势,也能提高输电线路运检质量、效率和效益。本文通过开展运维成本分析,合理配置运检人员,可实现减员增效,提高了线路运检的安全管控水平。     

无人机航拍生成等高线图在土方平整中的应用

随着我国经济社会的不断进步与发展,信息技术也步入了一个飞速发展的时代,各项信息技术得到了广泛应用。其中无人机航拍在越来越多的领域当中发挥着极大的推动作用,象为满足社会进步与人们日常生活的建筑需求,建筑行业也在积极引入高新技术,场地土方平整是建筑工程施工的重要基础,可以按照建设设计相关要求对建筑场地的天然地面进行改造,保证施工场地的安全性。该文通过简要阐述无人机航拍图生成等高线地形图的基本流程,并结合地形图在场地土方平整中的作用,对无人机航拍图生成等高线地形图在场地土方平整中的应用进行分析,以期为我国未来场地土方平整效率的不断提升提供参考依据。     

探讨传感器技术在机电一体化当中的应用

传感器技术在信息化时代的应用越来越广泛。本文结合传感器技术的研究与发展现状,对传感器技术在机电一体化系统中的实际应用进行了探讨,并分析得出传感器技术在机电一体化系统中应用主要面临的问题以及其发展方向。这对传感器技术在机电一体化系统中的应用有一定的指导作用。     

CMOS像传感器光饱和效应研究

图像传感器在光学测量中具有重要作用,随着光源光强的提高,图像传感器处于饱和光强的情况越来越多.因此本文通过采用激光辐照CMOS像传感器的方法,研究了CMOS像传感器的饱和效应,明显观察到高光强使得图像灰度由亮变暗现象.该研究可以为高光强测试以及相机设计及后续图像处理提供参考.     

一种应用于超小型无人机的新型定高传感器

使用美国ICSENSOR公司的压阻硅式绝压传感器，对静压进行测量，并设计出适合超小型无人机使用的新型定高传感器，这种定高传感器具有灵敏度高，重量轻，单电源供电，板式结构。可靠性高，重复性好的特点，填补了应用于超小型无人机的定高传感器产品的空白。     

基于误差修正 NLSTM 神经网络的无人机航迹预测

无人机产业近年来发展迅猛,在军用和民用方面都拥有广泛的应用前景。无人机的航迹记录在其航行过程中发挥着重要作用,无人机的航迹预测也成为当前世界研究的热点,使用神经网络进行航迹预测更可以充分发挥其优势。首先对国内外学者关于航迹预测的文献进行了梳理,根据航迹预测的原理对目前飞行器航迹预测算法进行了总结和分类,针对利用神经网络模型预测无人机航迹并逐步改进模型以提高预测精度的问题进行了研究。接着对于传统神经网络模型预测精度不够高的问题,提出一种带误差修正的嵌套长短期记忆 (ENLSTM) 神经网络预测模型。ENLSTM 在嵌套长短期记忆网络模型的基础上引入了误差修正项,从而使得预测精度更高。最后使用 BP、RNN、LSTM 和 ENLSTM 四种神经网络模型分别对无人机的真实航迹数据和模拟航迹数据进行仿真实验,得出结论：循环神经网络相对 BP 神经网络在无人机航迹的预测上更具有优势,基于基础循环神经网络的逐步改进提升了模型的预测能力,ENLSTM 模型对于无人机的航迹预测具有更好的效果。