基于MAS的多无人机系统集散式控制体系结构研究

多无人机协同作战是未来空战的主要模式.将多无人机协同作战问题看作复杂的动态协作问题,利用多智能体技术建立多无人机系统的集散式控制体系结构.探讨了在所提出的控制体系结构下,系统能够快速应对各种突发战况,进行组织结构的重构,展现了较好的可重构性.研究表明,基于多智能体技术的集散式控制体系结构适用于多无人机协同作战过程.     

基于优化DeepLabv3+的智能化高速铁路安全区域划分算法研究

针对目前电气化铁路沿线复杂背景下铁路安全区域划分均需采用实际固定标准件为参照物且区域划分范围小等问题,提出一种无需参照物的高速铁路安全区域划分算法.首先基于无人机所采集图像中的相关参数计算出相应的GSD(地面采样间距)参数,然后利用加入ECA-Net模块的DeepLabv3+模型对图像中的轨道进行精确分割.通过边缘检测、开运算、概率霍夫变换等一系列图像处理操作,提取出构成轨道的关键像素点,并运用最小二乘法进行轨道拟合,得出轨道数学表达式.最后,结合数学算法和GSD参数以及轨道数学表达式,完成安全区域的划分.实验结果表明,所提算法测量精度高达90％以上,无需选取固定参照物,适应性强、鲁棒性高,具有较高的实用性和可靠性.     

基于无人机遥感影像的作物健康评估研究

在无人机遥感影像的作物健康评估研究中,由于选取作物与背景无法用简单方法区分,所以不能直接使用深度学习(ENVI Crop Science)提取,文章在基于深度学习基础上,利用农业工具包(ENVI Crop Science),对单个地块苹果树进行提取,再结合IDL二次开发合并苹果树矢量信息,包括地理位置信息和林冠半径参数,最后进行整体健康评估。     

基于数据手套的无人机端侧控制系统设计

为克服复杂环境下,遥控器、地面站等传统控制设备无法灵活便捷控制无人机的问题,提出一种基于数据手套的无人机端侧控制系统,该系统能够实现通过手势对无人机的控制。首先采用集成柔性传感器和惯性传感器,基于STM32的无线数据手套,用于收集训练和测试数据。根据从数据手套中获得的数据,采用部署到STM32嵌入式处理器的BP神经网络进行端侧手势识别,最后将手势转换成标定的无人机控制指令,并发送到无人机端,实现对无人机的控制。对8种手势进行共400次识别验证,手势识别率为97%。通过Airsim仿真平台进行无人机仿真实验,8种手势对应的无人机基本控制指令识别 准确率为100%,表明该系统手势识别效果理想。最终在真实场景下进行试飞,多名参与者可在1分钟内完成提前规定的总路线长度为35m的复杂飞行,实验表明无人机可对手势做出迅速反应,且该系统提供的手势控制方法简单便捷,可以在端侧实现对无人机的实时稳定地控制。     

基于数字地图的高速无人机低空航线控制系统设计

为解决高速无人机低空突防高度控制精度问题、搭载高精度传感器使用成本问题及地形位置信息存储、运算问题,文章设计了一种基于数字地图的高速无人机低空航线控制系统,通过对预设航线飞行区域的数字地图高度信息拾取、处理并规划调整航线,通过引入GPS垂速并结合无人机自身飞行性能调整飞行控制参数解决高度跟随控制精度问题,在提高精度的同时完成对成本的控制,具有较强的工程使用价值。     

基于ANSYS/FE-SAFE的无人机复合材料机翼疲劳分析

计算了某无人机复合材料机翼的静强度,使用局部应力-应变疲劳分析理论,基于正弦载荷激励,按照累积损伤理论和雨流计数法则,应用ANSYS/FE-SAFE软件,分析了此无人机机翼的疲劳寿命,为复合材料机翼疲劳分析提供了新的分析途径.     

面向无人机毫米波高效波束搜索的码本优化设计

针对无人机(UAV)动态环境下,波束无法实时匹配这一问题,结合毫米波数字-模拟混合波束形成系统,提出采用一种低复杂度的码本设计方法,以提高波束搜索效率。该方法首先建立了分层波束搜索模型并提出以扇形波束作为训练波束;其次将扇形波束的阵列响应改写为傅里叶级数形式,并利用傅里叶反变换得到扇形波束的理想数字码本;最后通过几何贪婪(Greedy Geometric, GG) 算法设计数字基带预编码器和射频预编码器,得到了具有快速搜索能力的优化波束。仿真结果表明,该码本优化方法具有较低的复杂度,有效地提高了波束搜索效率,满足了无人机实时波束匹配需求。     

陆基防空武器与无人机协同防空作战样式设计研究

陆空人机协同是未来有人/无人作战模式的重要发展方向，其中陆基防空武器与无人机协同防空作战可以充分发挥各自优势，扩大协同效应。针对陆基防空武器存在目标发现距离近， 拦截反应时间少；预警机防空探测成本较高，存在人员伤亡风险等问题，提出陆基防空武器与无人机进行人机协同作战的概念，设计一体化陆—空协同防空作战样式，利用数据链将无人机雷达提供的目指信息共享到陆基防空武器，开展超视距拦截来袭目标，实现“尽远发现，尽远拦截” 的目的。     

基于机器视觉的无人机协同目标跟踪算法研究

针对现有算法在解决无人机(UAV)协同跟踪过程中的实时视觉跟踪性能不足等问题,利用单目视觉技术在自主检测和跟踪运算处理强度,避障路径决策等提出了一种基于机器视觉自主检测和协同跟踪算法。该算法利用模板匹配(TM)和形态滤波(MF)混合算法,确保环境照明条件和背景变化的性能稳定下,通过限制覆盖的搜索区域来减少计算量,提高计算效率并优化检测策略,减少错误报警和遗漏检测,通过特定无人机仿真试验数据分析,验证检测和跟踪算法的可行性,表明无人机在特定环境下的跟踪检测性能得到显著提高。     

基于ARM的无人机飞行控制系统的硬件实现

按照高性能和小型化的要求，以AT91M55800A微控器为核心设计并实现了基于ARM的新型无人机飞行控制器硬件，详细给出了系统整体方案的分析设计和具体的硬件选型及接口设计．对设计中的关键技术进行了研究，系统具有设计精炼，可靠性高，开放性等特点．