四旋翼无人机高度控制——基于CNF与自适应非光滑控制

针对受限环境下四旋翼无人飞行器在参数不确定及外部扰动影响下的高性能高度控制问题,设计一种基于复合非线性反馈（CNF）和自适应非光滑轨迹跟踪控制的高度控制方法。通过四旋翼无人飞行器的垂直通道动力学模型分析和变换,将高度轨迹规划问题转换为输入受限的线性系统控制问题,设计CNF控制器实现轨迹生成;建立参数不确定及外部扰动影响下的垂直通道动力学模型,设计一种自适应非光滑轨迹跟踪控制器,并理论证明了闭环系统稳定性。最后,通过仿真实验验证所提出方法的有效性。结果表明,所设计方法能够有效提高参数不确定及外部扰动下的高度控制品质,且简单实用。     

基于SIFT特征的无人机遥感影像拼接技术研究

无人机遥感是一种新的遥感手段,具有快速、灵活、低成本、高影像分辨率等特点。无人机技术已经被广泛应用于资源勘测、气象观测及处理突发事件等领域中,成为未来航空器的发展方向之一。由于无人机采用的非量测相机且飞行高度较低、平台不稳定等特点,图像具有相幅小、数量多、航带不规则等特点,为了得到该地区的全景图像,图像拼接成为解决该问题的关键技术。基于SIFT特征的无人机遥感影像拼接技术相对别的遥感影像拼接技术有它的优势和特点,本文主要介绍了SIFI算法和基于此算法的遥感影像拼接技术。     

无人机目标识别中的传感器管理探讨

传感器管理是无人机目标识别中的主要组成部分,在实际应用中有着广阔的发展前景,传感器管理需要考虑的时间因素、距离因素、角度因素、构建效用函数和传感器与目标的任务分配优先准则,在实际战场环境中起到重要的作用。     

HILS setup of dynamic flight path planning in 3D environment with flexible mission planning using Ground Station

This paper reports the creation of the HILS setup to simulate the performance of the AUS-UAV system and the Ground Station. The paper will give an overview of the integration of the Ground Station created using a guide, the Avionics Unit created using an embedded system, integrated with various sensors, and the simulator created using simulink/flight simulator combination. The simulation will show the Ground Station and the embedded system working cooperatively to guide the UAV through several mission waypoints in three dimensions (3D). The paper focuses on the algorithm used to create paths in 3D, and also the organization of waypoints to achieve a specific goal. The paper also details the testing of the HILS.     

城区倾斜摄影测量数据质量提升方法

采用多旋翼五镜头无人机获取倾斜数据,并利用ContextCapture软件对城区实景三维模型进行自动化重建。对重建的初始三维模型产生的质量问题进行剖析,采用影像质量提升、二次补充处理、模型几何修复方法进行模型修复,消除测区模型模糊、空洞、拉花、精度低等问题,有效提高了倾斜摄影测量数据质量。     

基于深度学习的无人机目标识别算法研究

目前无人机已经广泛应用于各行各业,但传统无人机识别方法存在成本高、识别率低、适应性差等问题导致无人机进入禁飞区域的事件时有发生,严重影响我国空域安全。针对无人机识别过程中存在的不足,提出基于深度学习的无人机识别算法,通过对LeNet-5模型进行改进,以无人机图像样本集作为网络模型训练和测试对象,构建无人机特征识别模型。模拟实验中,当网络模型学习率为0.1时,在经过150次迭代后,深度学习模型目标识别率为96.95%,经典LeNet-5模型识别率为91.18%。实验结果表明,基于深度学习的识别算法能够有效提高对无人机的目标识别率。     

基于无人机皮托-静压管的多模式测风方案设计

为解决无人机飞行状态变化对测风精度的影响,设计了一种基于气象无人机皮托-静压管的多模式测风方案 利用惯性导航系统确定的无人机加速度和角速度信息,通过判决器选择无人机的飞行状态,采用运算存储器计算出较准确的空速和地速,并最终解算得到准确性较高的风场信息.仿真结果表明,该方案规避了误差较大的数据,可有效提高气象无人机测风精度,而且该方案具有良好的测风品质和鲁棒性、计算量小、易于实现.     

基于计算机视觉的无人机物体识别追踪

提出一种将ROS系统的AR.Drone飞行器作为载体,基于飞行器实现物体识别追踪的具体优化方案。在计算机视觉方面,结合物体识别OpenCV模块中的Haar级联分类器与卡尔曼滤波,实现无人机的目标识别以及对错误目标的过滤功能,使飞行器在搭载摄像头模块后,可结合现有视觉模型完成目标识别要求,算法融合后的系统性能具有良好的鲁棒性;在飞行器控制方面,结合飞行器自身的反馈控制模块与基于相对位置控制的PD位置控制器,优化飞行器自身姿态及目标追踪过程中的动态参数调节优化功能,使飞行器在目标追踪过程中具有良好的自适应性。基于以上两点优化方案建立实验模型,取得了较好的实验效果。具体相对位置估计均方根误差实验结果为：在x方向上为0.124 5m,在y方向上为0.243 7m,在z方向上为0.176 8m,证明了该优化方案的实用性。     

消费级无人机在1∶500带状地形图测图中的应用

无人机倾斜摄影技术已成功应用于各项国民经济建设,如地籍测量、大面积区域测量等,但大多采用价格昂贵的固定翼和多镜头的旋翼无人机,针对带状地形图的应用研究较少。鉴于此,采用消费级大疆精灵4无人机和ContextCapture三维建模软件,通过外业数据采集和内业数据处理,生成三维模型、DOM、DSM、三维点云数据,利用清华山维（EPS）采集数据、CASS7.1进行编辑。获得数字线划图（DLG）,并将其与利用RTK测量的地形图进行对比分析,通过对3类主要地物的精度比对,得出道路精度为0.042m,满足1∶500带状地形图测图要求。     

无人机航迹规划与状态追踪系统

针对小型无人机控制的复杂性,设计了一套地面站综合控制系统。该系统具有航向的监测与控制、航迹的规划与显示、任务信息的接收与执行等功能,可以实现小型无人机的超视距控制和任务信息的回传与追踪。实验表明,系统可实现64bit数据帧间隔50ms收发与间隔1 000ms显示数据更新,满足实际应用需求。