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随着电网发展,无人机的使用越来越普遍。由于安全、交付、搜索和恢复等多种应用,无人机电池容量有限成为最关键的问题之一,需要解决自动充电和电池优化问题,以延长无人机的运行时间。本文介绍了UAGVR(无人机和地面车辆充电)系统的设计和实现,该系统允许无人机从地面车辆(UGV)接收按需无线充电。UGV上的目标跟踪摄像头允许其自动向UAV机动,以接受自动着陆和充电。提出了一种适用于UAGVR系统的协同任务规划算法。使用小型地面车辆和小型四旋翼直升机开发了概念验证系统。实验结果证实了系统设计的有效性,并对今后的工作提出了建议。 相似文献
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卷积神经网络算法被广泛应用于输电线路自动巡检领域,但传统卷积神经网络电力缺陷识别模型的泛化能力较差.为此,提出一种融合双角度图像信息的卷积神经网络检测算法(CVR-RCNN),其利用2个视角可见光图像识别输电线路的常见缺陷.经实验测试,CVR-RCNN模型具有良好的鲁棒性,受试者工作特性(ROC)曲线下面积(AUC)值高达0.927,缺陷检测准确度较传统算法有显著提高.因此,CVR-RCNN能明显改善电力缺陷检测效果,可为无人机自动巡检输电线路提高准确稳定的算法架构. 相似文献
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