基于倾斜测量技术的区域无人机航空应急测绘系统设计

对灾区实际数据进行精准的获取、处理与传输是应急测绘中迫切需要解决的问题;为提高区域无人机航空应急测绘精度,利用倾斜测量技术,从硬件和软件两个方面,设计区域无人机航空应急测绘系统;设计传感器、驱动器和航空控制器,保证无人机能够按照指定航线飞行,加设倾斜摄影元件,为倾斜测量技术提供硬件支持,调整无人机航空发动机保证飞行动力,根据应急情况对硬件设备进行特殊处理;在测绘区域内,规划无人机的航行轨迹,利用倾斜测量技术,获取区域影像数据;通过匀光匀色、畸变校正两个步骤,实现初始影像的预处理;计算区域主体的几何数据,通过制图与标注,得出系统的应急测绘结果;系统测试结果表明,设计系统的测绘范围更大,主体面积和位置的测绘误差分别降低约0.7 km2和1.2 km2,能够有效提高区域无人机航空应急测绘精度.     

基于改进SIFT的图像拼接算法

针对基于SIFT算法的图像拼接中算法复杂度过大和特征点匹配不准的问题,提出了用CS-LBP算子结合SIFT特征点生成特征描述符以及特征双向匹配的图像拼接算法。首先提取SIFT关键点,对每个关键点生成81维的CS-LBP特征描述子,然后利用特征向量双向匹配策略寻找符合特征匹配关系的匹配点对完成粗匹配,最后再利用RANSAC算法计算待拼接图像之间的变换矩阵,从而实现图像的拼接。实验结果表明,该方法能够有效地减少运算量,加快运算速度,拼接效果也较为理想。     

基于改进SIFT算法的无人机遥感图像匹配

将SIFT算法中高斯二阶微分模板与图像函数的卷积运算转化为箱式滤波器对积分图像的加减运算,引入SURF算子,减小特征点检测算子的特征向量维数,降低SIFT算法的计算复杂度,缩短图像匹配时间,从而解决了无人机遥感图像匹配对实时性要求较高的问题。仿真结果表明,改进的SIFT算法在保持原算法鲁棒性和匹配率的前提下,提高了运算速度。     

基于SIFT的图像匹配方法改进

SIFT算法是一种经典的图像匹配方法,但也存在计算量大、时间复杂度高的问题.针对这些问题,本文提出了一种改进的SIFT算法,将SIFT算法中表示关键点的特征信息结构进行改造,重新生成了一种新的有序结构.此结构将128维向量描述子根据关键点的8个梯度索引方向分成8组,产生新的有序描述子.重构之后的算法,减少了关键点匹配的计算量,从而提高算法的效率.实验表明,改进的算法,保持了原算法的优点以及在不降低原算法匹配精度的情况下,算法效率有明显提升.     

基于SIFT改进的图像拼接技术分析

为了保持较好的拼接性能同时提高运行速度,提出了一种基于尺度不变特征变换（SIFT）算法改进的图像拼接方法。首先通过图像配准方法介绍图像拼接的过程,其次详细描述同化核分割最小值（SUSAN）算法和基于SIFT描述子的特征匹配算法的处理流程,然后计算映射模型,其中包括获得配准图像和加权融合图像的方法,最后通过实验结果验证改进算法具有较高效率。     

基于简化Forstner算子改进的SIFT无人机图像识别算法

根据无人机获取图像信息量大、处理实时性要求高的特点,寻找一种符合无人机特点的图像目标识别算法,提高图像识别的效率。SIFT(Scale Invariant Features Transform)算法具有良好的准确性和鲁棒性,能够克服一定的图像形变及遮挡影响,但其还难以满足无人机图像的处理实时性,利用简化的Forstner算子对SIFT算法进行改进,降低SIFT算法特征点获取过程的计算量。通过仿真实验,证明改进的SIFT算法可以提高识别和匹配的速度和准确率,可以满足复杂背景下无人机目标识别精度与速度的需求。     

基于改进SIFT算法在图像匹配中的研究

对于边界显著的图像,用二值图像代替灰度图像进行SIFT特征匹配,节约了运行时间。同时在SIFT算法中用128维的特征描述子进行特征描述影响了算法的实时性,用欧氏距离进行匹配对算法的准确性有一定的影响。提出了一种改进SIFT算法,用64维的特征描述子以及加权的欧式距离进行匹配。实验结果表明,所提出的改进方法在提高准确率的同时还减少了运行时间。     

一种面向应急测绘的网联无人机改造设计方法

针对当前无人机应急测绘存在影像数据获取环节多、耗时长等问题,介绍网联无人机应用和研究现状,提出了一种基于机载数据传输的网联无人机改造设计方案。该方案是在传统无人机上加装通信适配器模块,在飞行任务和数据管理系统的支持下实现无人机影像、位置等数据实时回传,再基于同时定位与地图构建（Simultaneous Localization And Mapping,SLAM）技术开展实时拼图,大幅提升应急测绘响应能力。文章详细介绍了网联无人机硬件和软件的改造设计思路,旨在为无人机应急测绘数据快速获取、处理提供参考。     

基于SIFT和SURF图像拼接算法的改进算法

目前,图像拼接技术已经成为数字图像处理、计算机图形学和人工智能等领域的研究热点。介绍基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征点的图像拼接算法和基于SURF(Speeded Up RobustFeatures)特征点的图像拼接算法,并且对这两个算法的性能做了比较,给出各自的优劣点。最后,基于这两种算法,提出一种加快图像拼接速度和质量的算法。     

无人机飞行过程中图像定位算法研究

针对在GPS(全球定位系统)失效的环境中无人旋翼直升机定位问题,提出基于视觉的迭代定位算法。采用改进的SIFT(尺度不变特征转换)图像匹配算法得到匹配点坐标,再经过坐标变换解算得到无人机三维坐标信息。改进SIFT算法中的关键点特征描述符由128维降低到64维,K-means聚类算法的应用减少了关键点的数目,从而减少了匹配时间而且去除了不必要的点,提高了匹配精度。算法实现阶段匹配点的选择利用了一幅图像匹配两次的思想,前后两次匹配结果中找到相同的特征点用于下一步的位置解算,使得算法能自动从大量特征点中找到所需要的点。仿真实验计算出无人机位置相对误差不超过4%,验证了定位算法的有效性和可靠性。     

基于特征点和最优路径的无人机影像拼接方法

利用SIFT算法对无人机影像进行匹配,采用距离阈值的方法剔除匹配后距离较近的特征点。为了降低误差累积对影像拼接效果的影响,提出了最佳基准影像的选择方法,同时将Dijkstra算法引入到拼接路径的搜索中,利用影像间的投影转换误差构建搜索权阵。结果表明:最优路径的拼接方法能有效避免投影误差较大的影像对后续拼接影像的影响,减少了影像投影转换次数,改善了影像的拼接效果。     

无人机仿真训练系统

为了满足无人机地面操纵人员的训练需求,以某新型无人机为应用背景设计并实现了一种“无人机仿真训练系统”,该文介绍了该系统的构成及其在计算机上的实现过程,并提出了运用小波分析的方法对飞行数据进行滤波。该系统集指挥控制、链路通信、飞控模块、任务载荷及视景显示于一体,重现了无人机操纵人员控制该新型无人机的全过程。对于训练操纵人员,该“无人机仿真训练系统”是一种缩短培训周期,减少费用,更为先进的训练方法。该系统的研制成功,对于提高训练无人机操纵人员的效率和扩大新型无人机的广泛应用具有重要意义。     

基于分层思想的无人飞行器航路规划研究

在无人飞行器航路规划问题的研究中,为提高航路规划的效率和精度,针对传统遗传算法收敛速度慢、易陷入局部最优、寻优精度较差的问题,提出了一种分层思想的解决方法.首先用链接图法描述规划环境,通过采用Dijkstra算法寻找初始最优航路,并利用航路编码技术对初始航路进行优化;然后在已有的研究成果上,提出一种集混沌优化、模拟退火、遗传算法为一体的改进遗传算法(CGASA),在解决多目标多约束优化问题时取得了较好的结果;最后综合考虑飞行器的机动性能、威胁因素、飞越目标进入角度等代价的选取,利用改进遗传算法调整导航点的位置得出了满足性能要求的航路.     

基于混沌自适应萤火虫算法的UAVs分配策略

针对多无人机多类型作战任务分配问题,提出一种混沌自适应萤火虫优化算法.将全局历史最优值和自适应惯性权重引入位置公式,并采用自适应步长以加快收敛速度、提高精度.运用变尺度混沌方法改进光吸收强度系数防止其陷入局部最优解.将改进算法的应用效果与粒子群优化算法(PSO)和萤火虫算法(FA)对比,结果表明,该算法能够提升多无人机...     

基于KnCMPSO算法的异构无人机协同多任务分配

随着无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)技术的广泛应用和执行任务的日益复杂, 无人机多机协同控制面临着新的挑战. 以无人机总飞行距离和任务完成时间为优化目标, 同时考虑异构无人机类型、任务执行时序等多种实际约束, 构建基于多种约束条件的异构无人机协同多任务分配模型. 该模型不仅包含混合变量, 同时还存在多个复杂的约束条件, 因此, 传统的多目标优化算法并不能有效地处理混合变量及对问题空间进行搜索并生成满足多种约束条件的可行解. 为高效求解上述模型, 提出一种基于拐点的协同多目标粒子群优化算法(Knee point based coevolution multi-objective particle swarm optimization, KnCMPSO), 该算法引入基于拐点的学习策略来更新外部档案集, 在保证收敛性的同时增加种群的多样性, 使算法能搜索到更多可行的任务分配结果; 并基于二进制交叉方法, 引入基于学习的粒子更新策略来提升算法的收敛性及基于区间扰动的局部搜索策略以提升算法的多样性. 最后通过在四组实例上的仿真实验验证了所提算法在求解异构无人机协同多任务分配问题上的有效性.     

基于DSP的飞行控制器的设计与半物理仿真

本文介绍了基于TI公司TMS3 2 0LF2 40 7ADSP的某小型无人机飞行控制器的硬件设计结构 ,详细介绍了系统的体系结构和各功能模块的作用 ,给出相应的飞控软件流程图和实时性处理方法 ,最后为了进一步验证FCC的各项性能 ,构建了一个半物理验证与仿真的闭环系统 ,并给出了仿真结果。     

S/X/Ka频段卫星地面站无人机测试标校设计

利用测试标校设备对卫星地面站系统进行校准维护,是卫星地面站建设和运行过程中的重要环节;标校设备能够消除地面站在使用过程中产生的系统误差,但是传统固定标校塔不能满足Ka频段的远场使用条件,因此采用无人机平台取代固定标校塔能够同时满足S/X/Ka三频段地面站使用需求,提高了标校设备使用的机动性和灵活性,降低了建设成本;通过对无人机使用的法律法规研究,对系统重要性能指标论证,设计了三频段测控数传一体地面站无人机测试标校系统,采用Ⅱ类无人机平台,搭载有效载荷标校源、天线、远控模块,通过地面与机载通信链路进行信号通断、极化切换等控制,经实际应用满足了S/X/Ka频段卫星地面站建设工程上的应用。     

基于改进鱼群算法的多无人机任务分配研究

多无人机协同任务分配问题是多无人机协同控制的关键,为解决单目标函数构建的任务分配模型不能满足决策者对战场环境大量信息的需求,以最大航程和最长任务执行时间作为多无人机任务分配的两个目标函数,依据多目标优化理论,建立了协同任务分配多目标优化模型.并采用了一种借鉴遗传算法中的变异思想的改进鱼群算法进行求解,得到多无人机任务分配的多目标最优解集,然后根据决策者的偏好选择最佳任务分配方案.最后将上述算法应用于多无人机协同任务分配中并进行了仿真,仿真结果验证了改进鱼群算法的收敛性及有效性,为多无人机协同任务分配优化提供了参考依据.