融合地面多传感器信息引导无人机着陆

针对无人机自主着陆过程中卫星导航系统易被干扰的问题,提出了一种基于地基多传感器融合的无人机自主着陆引导方法。采用主动式激光照射的方式,获取机载反射棱镜的近红外成像,在红外图像中对无人机目标进行识别;通过坐标转换将识别结果映射到可见光图像中,在可见光图像中选择的感兴趣区域进行可见光目标识别,从而在降低计算量的基础上获得更加精确的无人机相对角度信息;利用距离测量信息和引导系统角度信息可以获得精确的无人机相对位置。无人机着陆引导试验结果表明,该方法能够提供精确的无人机位置信息,能有效适应于复杂背景下的无人机自主着陆引导。     

对海目标识别中舰载预警直升机引导舰载无人机的方法及阵位配置

针对水面舰艇编队对海攻击时的目标识别需求，提出了舰载预警直升机引导舰载无人机实施对海目标识别的协同样式。从引导识别的基本过程入手，建立了舰载无人机占领预定识别阵位的运动要素计算模型；基于以最短时间到达预定识别阵位的要求，建立了舰载无人机目标识别时，相对舰载预警直升机阵位配置的拟合模型，并针对舰载无人机识别时的反应时间和识别距离，建立了舰载无人机阵位配置的修正模型，为水面舰艇编队对海攻击中的目标识别提供了新手段。     

美军研制出可抓取物体的垂直起降无人机

在美国防高级研究计划局的资助下,美国MLB公司演示了其V—Bat垂直起降无人机运送和放置载荷的能力。V—Bat无人机装有一套立体视觉系统,可在悬停飞行时确定目标与自己的相对位置,之后利用新开发的控制算法引导V—Bat无人机自主飞行,并控制该机上的机械臂（长约1．8米）精确抓取并放置目标物。     

进场雷达引导数据的数据拟合研究

针对进场雷达在引导无人机自动着陆过程中存在引导数据跳点问题,以及无人机在着陆过程中对引导数据实时性要求,根据进场雷达测量数据连续变化的特点,采用一种新的加权最小二乘数据拟合方法对跳点进行处理,即在数据拟合的基础上估算下一时刻的数据值,并根据下一时刻的测量值和估算值相对预设值的偏差程度,分别对测量值和估算值进行加权,得出可以用于引导无人机着陆的实际值。经算例和仿真验证,表明该方法能够有效降低跳点数据对无人机着陆过程的影响,并具有较好的实时性。     

基于跑道平面结构化线特征的固定翼无人机视觉导航算法

针对固定翼无人机在着陆阶段的位姿估计的问题，提出了一种基于跑道平面结构化线特征的无人机视觉导航方法。结构化线特征包括跑道平面上的跑道边缘及共面的垂直于跑道边缘的单条合作标志线。利用单台固连在无人机上的前视相机对跑道区域进行成像，自动提取结构化线特征。在无人机降落前期利用完整的结构化线特征配置解算出无人机的六自由度位姿参数(偏航角、俯仰角、滚转角、纵向位置、横向位置、高度)，并在无人机降落到较低高度时，利用退化的结构化线特征(跑道边缘)解算出无人机的关键位姿参数(偏航角、俯仰角、横向位置、高度)。三维实景仿真实验证明，在距离机场距离为200m处，无人机的距离参数精度为<0.5m，角度参数精度为<0.1°。本文的方法充分考虑到无人机自主着陆过程中的成像特点，具有自动化程度高、工程实用性好的优点。     

基于TensorFlow的四旋翼无人机着陆地标识别

针对多旋翼无人机在无人干预情况下的自主着陆问题,提出一种基于迁移学习的地面标识图像检测方法.该方法基于TensorFlow深度学习框架,使用迁移学习技术在地面标识数据集上重新训练Inception-v3模型以构建新的地面标识识别模型.以四旋翼无人机为例,将其拍摄的着陆坪图片与其他地面标识图片作为训练集输入神经网络,通过多次训练校正神经网络参数.实验结果表明,基于迁移学习的四旋翼无人机着陆地标识别比直接基于In-ception-v3模型的识别效果要好得多,在仅有数千张训练图片的情况下,测试准确率超过90％.在Windows下训练、测试的模型可移植到树莓派3B上,完成了基于Python和TensorFlow开发的程序在不同操作系统下运行的验证工作.     

基于Matlab/Simulink的无人机自主着陆过程仿真

为了研究无人机自主着陆过程中高度、速度和飞行轨迹角的变化特性,以提高无人机自主着陆的安全性和精确性,需要对无人机着陆过程进行数学建模。采用模块化设计思想,根据无人机非线性动力学和运动学方程,在Matlab/Simulink环境下建立了无人机着陆仿真系统及其分系统模型。通过仿真分析,该模型能够比较真实地描述无人机着陆过程的特性,为更深入地无人机仿真研究打下基础。     

联合侦察图像对岸上目标定位方法

随着卫星和无人机技术日趋成熟,使用卫星和无人机搭载成像设备执行战场侦察任务,及时获取敌方阵地图像信息,已成为各军事强国的重要侦察手段。以大口径舰炮远程对岸目标精确打击为背景,对无人机侦察图像的几何校正、卫星图片的地理坐标提取等技术进行分析,推导了相关的数学模型。通过相关的图像处理技术,结合联合侦察图像对岸上目标定位的主要误差源分析,提供了一种有效的联合侦察图像目标定位方法,并通过仿真数据显示了图像预处理技术在目标定位过程中对提高定位精度的作用。     

基于残差网络和注意力机制的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像的融合,提出了一种基于残差网络和注意力机制的图像融合算法.首先,为了分别从背景层和细节层提取红外与可见光图像的特征信息,使用引导滤波将红外和可见光图像分解为含有低频背景轮廓信息的背景层和含有高频细节纹理信息的细节层,再使用编码网络分别从背景层和细节层中提取特征信息并进行融合,该特征提取方法可提获得更...     

地面目标特征识别与无人飞行器位姿估计

针对小型无人飞行器位置姿态估计问题,提出了一种基于视觉图像目标特征的相对位姿估计算法。应用Camshift算法获取目标初始位置,利用非线性尺度空间下的KAZE特征进行跟踪区域特征点提取,与源目标特征点进行匹配,得到精确的目标位置信息,实现了在图像平面内的目标快速跟踪,并得到机体轴系下无人飞行器与目标间相对位置和姿态角的估计值。对算法进行了实验验证,具有优良的跟踪性和实时性。     

多特征的UAV快速目标识别算法仿真

针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察图像快速目标识别问题,重点展开基于多特征的UAV快速目标识别算法的仿真研究。算法结合图像的不变矩特征和SIFT特征,首先用不变矩特征构造适应度函数并利用遗传算法的全局搜索能力,在侦察图像中进行搜索,快速提取出可能包含目标的感兴趣区域(ROI,Region of Interest);然后采用尺度不变特征变换算法(SIFT,Scale Invariant Feature Transform)在ROI区域中进行匹配识别,从而确定目标的精确位置。仿真结果表明:算法具有较强的鲁棒性,能有效地识别飞机目标并显著减少识别时间,为UAV系统提供了一种近实时的目标识别方法。     

一种面向目标的伪彩色图像融合算法

针对远距离红外与可见光融合图像中目标不突出的问题,提出了一种面向目标的伪彩色图像融合算法。基于目标特征将红外图像分割为目标区域和背景区域,以人类视觉的生物机理和感受野的数学模型为基础,利用差分高斯函数(Difference of Gaussians,DOG)模拟视觉拮抗特性,对目标区域和背景区域用改进的感受野模型和不同的彩色映射规则进行伪彩色图像融合。实验结果显示:该算法能够保留图像共有特征,突出独有特征,融合图像色彩自然、目标突出,具有良好的视觉效果。     

Maneuvering target tracking of UAV based on MN-DDPG and transfer learning

Tracking maneuvering target in real time autonomously and accurately in an uncertain environment is one of the challenging missions for unmanned aerial vehicles(UAVs).In this paper,aiming to address the control problem of maneuvering target tracking and obstacle avoidance,an online path planning approach for UAV is developed based on deep reinforcement learning.Through end-to-end learning powered by neural networks,the proposed approach can achieve the perception of the environment and continuous motion output control.This proposed approach includes:(1)A deep deterministic policy gradient(DDPG)-based control framework to provide learning and autonomous decision-making capa-bility for UAVs;(2)An improved method named MN-DDPG for introducing a type of mixed noises to assist UAV with exploring stochastic strategies for online optimal planning;and(3)An algorithm of task-decomposition and pre-training for efficient transfer learning to improve the generalization capability of UAV's control model built based on MN-DDPG.The experimental simulation results have verified that the proposed approach can achieve good self-adaptive adjustment of UAV's flight attitude in the tasks of maneuvering target tracking with a significant improvement in generalization capability and training efficiency of UAV tracking controller in uncertain environments.     

一种基于单幅跑道图像的无人机降落位姿测量新方法

提出了一种在无人机降落并接近跑道的过程中,在已知跑道宽度的前提下,基于单幅跑道图像测量其位姿参数的新方法.通过分析跑道消影点与无人机位姿的关系,得到消影点的图像坐标与姿态角的关系.依据摄像机共线方程,推导出了无人机位姿与跑道的世界坐标方程系数及像直线方程系数的关系.通过合理假设,对位姿参数进行了简化,求解出无人机降落过程中的位姿状态.仿真实验结果证明,方法易于实现,可满足无人机自主降落导航的应用需求.     

固定翼无人机群的集群和避障控制

针对传统的集群控制算法需要获取通信范围内相邻质点的位置和速度信息才能够计算控制量的问题,提出一种新的无须获得相邻无人机速度的六自由度固定翼无人机群的集群和避障控制方法。将通信范围内的无人机均视为障碍物,采用统一的计算方法获得控制量,并且证明了算法的稳定性。通过建立六自由度无人机线性化控制模型,将改进的质点集群算法应用于无人机群控制系统中,将无人机控制设计成六自由度无人机的跟踪回路和质点无人机的导引回路,并证明通过选取合适的跟踪回路控制参数,确保整个无人机集群控制是稳定的。通过六自由度无人机编队仿真验证了所提算法的有效性。     

近似平面场景多视点图像拼接算法

以小型无人机对地观测为应用背景,研究了近似平面场景多视点图像拼接问题。对于已知粗略相机位姿的情况,提出一种融合相机位姿信息和图像特征点对应信息的方法,采用直接稀疏Cholesky分解方法求解拼接全局优化问题。由该方法得到的拼接结果没有全局变形,局部拼接误差也得到了明显的改善。对于相机位姿未知的情况,先采用structure-from-motion(SFM)方法恢复相机姿态和场景稀疏结构信息,再采用稀疏全局调整方法获得最终的图像变换参数。通过沙盘图像和真实的航拍图像拼接实验验证了算法的有效性。     

城市环境下单无人机测向定位航迹优化算法

为解决单架无人机在城市环境中对辐射源目标的定位问题,提出了一种基于环境预测法的单无人机测向定位航迹优化算法。使用交互多模型-扩展卡尔曼滤波进行视距和非视距信号混合环境下的目标估计。结合估计的目标位置和城市地理信息模型,基于视线追踪法求解信号遮挡区域和多径信号干扰区域。在滚动时域控制算法框架下生成无人机预测轨迹,以最大化Fisher信息矩阵行列式为测向定位评价准则,考虑建筑物障碍以及其对信号的遮挡和反射效应对无人机测向定位航迹的影响,控制无人机选择最优航向飞行。仿真结果表明,该方法能够使无人机在存在障碍、信号遮挡和多径干扰的环境下实现对目标的高精度测向定位,为解决城市环境下的单架无人机测向定位问题提供了新思路。     

基于改进零树小波的图像压缩算法在舰船故障远程诊断中的应用

结合舰船故障远程诊断中图像压缩、传输存在的问题和特点,提出对故障诊断图像实现感兴趣区域无损编码与背景区域高压缩比压缩相结合的思路。比较JPEG和JPEG2000算法的编码过程及缺陷,利用小波变换具有多分辨率分析的特点,提出了基于改进零树小波算法。以离散小波变换为基础,产生嵌入式码流,利用较粗尺度系数来预测较细尺度系数。针对某型燃气轮机的零级动叶部位破损的故障,完成了舰船故障远程诊断中机电设备故障图像的压缩应用研究。研究表明:原始图像压缩后能有效降低数据量;重构图像中的感兴趣区域清晰,说明改进零树小波算法完全能满足远程诊断需求。     

基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制*

本文针对红外成像设备对天远距离观测中得到的小目标、强固定模式噪声这一类典型数据提出基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制算法。文中首先对此类图像数据进行特性分析,指出图像中目标区域相对于背景固定模式噪声区域是显著的,利用显著性检测算法分离出图像中目标区域及背景,对不同区域分别采取不同处理,仅基于单幅图像信息实现强固定模式噪声的有效抑制。最后,通过大量小目标、强固定模式噪声红外图像对算法性能进行测试,结果表明,本算法能够准确提取出图像中目标区域,实现图像中强固定模式噪声的有效抑制。