视觉辅助的无人机自主空中加油建模与仿真

为准确获得插头锥套式空中加油过程中无人机与锥套的相对位姿信息,提出了机器视觉辅助的插头锥套式无人机自主空中加油仿真方案,开发了基于Open CV,Simulink及Vega Prime视景仿真技术的闭环仿真系统。研究了机器视觉识别跟踪锥套的图像处理算法,利用Kalman滤波算法估计无人机与锥套的相对位姿。仿真结果表明,机器视觉算法可以准确识别跟踪锥套,滤波器状态估计的收敛速度较快,无人机姿态角变化范围较小,保证了插头锥套式无人机自主空中加油的平稳安全对接。     

无人机软管式自主空中加油视觉导航技术

近年来,机器视觉技术的迅速发展给无人机自主空中加油提供了一种新思路,克服了传统GPS动态适应能力差的不足。基于双目视觉,提出了一种实用的无人机自主空中加油导航方案,并提出了一种利用深度学习进行检测跟踪配合几何约束进行位姿计算的技术。根据加油机和受油机距离的不同,将导航分为远端导航和近端导航。全程对加油锥套进行检测和跟踪,并在近端进行锥套位姿计算。实验结果表明,该算法满足加油的鲁棒性要求,稳定跟踪锁定目标距离范围大于40m。当与目标距离小于10m时,距离误差优于±10cm。说明本文提出的方法具有较强的应用前景。     

CamShift在加油锥套识别跟踪中的应用

针对插头锥套式自主空中加油过程中加油锥套的识别跟踪问题,提出了一种基于Cam Shift的视觉识别跟踪算法。选取加油锥套跟踪视觉特征,将RGB空间图像转换到HSV色彩空间,并采用自适应阈值算法分割图像。运用最小二乘椭圆拟合算法解算锥套在图像中的中心点坐标;根据目标像素位置变换速度,对Mean Shift算法的目标搜索窗宽进行自适应修正;定义基于巴氏系数的阈值函数,处理锥套被遮挡的情况;将VC与Open CV相结合,设计了加油锥套视觉跟踪软件,对锥套位置进行实时解算和显示。试验结果表明,该算法可达到毫米级精度,满足自主空中加油视觉导航的技术要求。     

基于无损切换的无人机自主空中加油技术研究

提出了基于无损切换的无人机自主空中加油解决方案,建立了包括无损切换的双目视觉传感器、激光测距传感器以及扰动影响的无人机和硬式加油管的仿真系统;研究了近距离逼近与自动对接阶段的无损切换算法,双目视觉特征点识别与位姿估计算法,双目视觉测量与激光测距融合算法,分别对近距离逼近与自动对接阶段的位姿测量进行了仿真验证。结果表明,本技术方案可实现近距离逼近和自动对接的相对位姿精确测量,且具有较强的实时性、准确性和鲁棒性,保证了自动空中加油的平稳跟踪引导和自动对接。     

无人机空中加油过程中基于机器视觉的相对位姿估计(英文)

本文主要研究了在无人机空中自主加油过程中,利用安装在无人机上的摄像机得到的视觉图像确定无人机与加油机之间相对位置关系的算法。本文以经典的OI算法为基础展开研究,文章主要分为三个部分:首先简要介绍了OI算法的基本实现方法,指出了在OI算法中,旋转矩阵R的初值的选择对于位姿估计的精度有一定的影响。其次主要介绍了一种线性算法用于获取R初值的方法,同时针对空中加油过程中无人机与加油机之间的相对姿态角变化较小的特点,提出了可以将旋转矩阵R的初值设为单位矩阵。论文最后在仿真环境下对相关算法展开实验研究,同时研究了在高斯噪声环境下特征点在加油机表面的分布对位姿估计结果的影响,论文得到如下的结论:1、针对空中加油过程中无人机与加油机之间的相对姿态角变化较小的特点,在高斯噪声环境下,以单位矩阵作为旋转矩阵的初值得到的位姿估计的结果好于以线性算法为初值的结果。2、在相同的高斯噪声环境下,特征点之间的距离越大时得到的位姿估计结果的精度越高。3、特征点的数量对相对位姿估计的精度没有明显影响。     

面向自主空中加油任务的目标检测技术研究

针对软式空中加油任务自主对接过程中的视觉需求，本文进行了基于深度学习的自主空中加油锥套目标检测技术研究。首先，构造了一组包含不同目标尺度、背景并经数据增广后的软式自主空中加油锥套图像数据集。其次，结合当前主流的智能检测算法，对比分析了不同单双阶段检测算法在加油锥套数据集中的检测效果。在Faster RCNN网络添加了自适应置信度筛选模块，降低了其错检概率。为满足工程化应用需求，对YOLOv5网络进行轻量化改造，在几乎不降低检测精度的情况下提高了YOLOv5的检测速度，并大大降低了模型复杂度与运算资源消耗。该研究验证工作为后续展开锥套跟踪及位姿解算等研究提供了良好基础，可以为相关算法在自主空中加油任务中的进一步工程化应用提供重要的先验信息和技术参考。     

无人机自主空中加油技术探究

作为提高无人机作战效能的有效手段,无人机自主空中加油技术近年来已成为了无人机研究领域的重要发展方向.本文在总结国外无人机自主空中加油技术发展的基础上,指出了基于"插头-锥管"的无人机自主空中加油的关键技术和发展方向,对于研究无人机空中加油技术具有一定的借鉴意义.     

无人机空中对接中的视觉导航方法

无人机空中加油是一种能有效提升巡航里程及续航时长的技术手段,近距相对位置和姿态测量技术是其中需要解决的关键问题之一。针对该问题研究了无人机自主空中对接中的视觉导航方法,完成了近距对接的地面实验。首先,利用移动对接图标和无人机的GPS/INS信息进行无人机的粗略导航,完成会合;再充分利用视觉图标的颜色与形状信息,通过颜色分割选取目标可能区域,在这些区域中进行快速椭圆检测,针对椭圆检测算法存在误检测及边缘不重合的问题,提出了椭圆检测与轮廓检测相结合的方法,能够更准确地描述图标边缘;最后,利用改进的OI算法进行相对位姿的估计,实现近距的精确导航。实验结果表明,无人机在较高速度下的跟踪效果良好,采用的视觉导航方法能够满足空中对接中精度与实时性的要求。     

仿鹰眼-中脑机制的无人机空中加油显著性检测

空中加油是提高无人机（UAV）空中持续作战能力的重要技术，其中对加油锥套的检测和识别是实现空中加油的首要任务。针对空中加油快速、准确的目标检测难题，结合鹰眼敏锐的视觉机制，设计了一种仿鹰眼-中脑机制的显著性检测算法，采用仿鹰眼颜色拮抗和明暗适应机制模型从加油锥套视频序列中提取多通道图像特征，为适应锥套在图像中的面积，模拟仿鹰中脑网络门控机制对多通道特征显著图进行空间门控处理，模拟仿鹰中脑网络增益机制对显著图进行增强处理。通过公开数据集和空中加油试飞数据集分别进行了测试，仿真对比实验结果验证了所提出的显著性检测算法可在设定显著目标面积占比的条件下有效抑制背景影响，并能检测到空中加油的锥套目标。     

空中加油对接过程软管-锥套动态特性

建立了加油软管-锥套系统的动态数学模型,并利用该模型进行空中加油对接过程模拟.在加油机尾流场中,根据牛顿运动定律,推导定长度软管-锥套系统的运动学方程和动力学方程;建立了变长度的软管-锥套模型来控制对接过程软管-锥套的稳定性,对软管-锥套动态特性进行了分析.在Matlab/Simulink仿真平台下搭建模型,在不同的飞行条件下对模型进行数字仿真验证.仿真结果与国内外公开试飞数据相吻合,验证了模型的正确性.所建模型可用于有人机空中加油训练模拟和无人机自主空中加油仿真等.     

飞翼布局无人机舵面分配算法研究

针对某飞翼式无人机飞行过程中出现舵面破损情况,提出了一种具有容错能力的舵面权限动态分配算法。针对舵面无故障和副翼两侧完全破损故障,分析比较了典型舵面分配算法和动态分配算法的性能。分析结果表明:舵面无故障时,在满足约束条件的情况下,由动态分配算法实现的舵面分配其滚转和俯仰操纵力矩可达范围大于由典型舵面分配算法实现的,有利于克服较大的俯仰或滚转干扰,而在升降舵或者副翼出现破损故障时具有更强的容错能力。     

无人机集群研究进展综述

集群行为是一种常见于自然界中鱼群、鸟群、蜂群等低等群居生物的集体行为，生物群中的个体仅依靠局部感知作用和简单的通信规则自主决定其运动状态，并且从简单的局部规则涌现出协同的整体行为。受此启发，提出了无人机集群作战的概念。无人机集群作战是指依靠大量低成本、速度快、适应能力强、易于携带和投射的无人机形成规模优势，从而取得战争的主动权。由于无人机集群技术的重要战略地位，中美俄等军事大国均开始重视无人机集群技术的持续发展。介绍了无人机集群的研究动机，从模型、协议和平台3个角度总结了研究方法，重点分析了几种典型作战模式以及涉及的若干关键技术。综上所述，集群技术在军事方面具有重要的应用价值，必将引领全新的作战模式。     

Spiral descent of an unmanned aerial vehicle

An intensive unsteady spiral descent of an unmanned aerial vehicle with an approach to target (object) at the design altitude and specified minimal flight speed is considered. The decisive equations describing the motion of the FV center-of-mass are solved by time intervals. The influence of controlling parameters on the spiral radius, the maneuver speed and time is studied.     

AI techniques in uninhabited aerial vehicle flight

This describes the development of an application of artificial intelligence (AI) for unmanned aerial vehicle (UAV) control. The project was part of the requirements for a class in AI at NOVA Southeastern University and a beginning project at NASA Wallops Flight Facility for a resilient, robust, and intelligent UAV flight control system. A method is outlined which allows a base level application for applying an artificial intelligence method, fuzzy logic, to aspects of control logic for UAV flight. One element of UAV flight, automated altitude hold, has been implemented and preliminary results displayed.     

升浮一体飞行器总体参数设计方法

临近空间飞行器近年来得到了广泛的关注和研究。为克服传统飞艇和太阳能飞机尺寸大、抗风能力差的缺点,本文提出了一种升浮一体飞行器概念方案,并对其总体参数设计方法进行研究。以能量平衡分析为核心,建立了太阳能电池系统、燃料电池系统、推进系统等子系统的数学模型,给出了适合于该飞行器的总体参数设计方法,并对总体设计参数进行了研究。结果表明,升浮一体飞行器相对于传统飞艇,体积下降了53%,长度下降了22%,起飞重量下降了4%。相对于固定翼太阳能飞机,翼展下降了52%,机翼面积减小了56%,起飞重量下降了3.5%。该类飞行器总体参数对飞行速度非常敏感,飞行速度从30 m/s提高至40 m/s时,起飞重量增加约1倍,艇体体积增大77%。提高太阳能电池、燃料电池和螺旋桨效率可有效降低起飞重量,且升浮一体飞行器比传统飞艇对上述参数更敏感。     

面向空中目标威胁评估的多传感器管理方法

为了降低在空中目标威胁评估任务中由于威胁评估结果的不准确性和传感器辐射所带来的潜在损失，提出了一种基于风险的多传感器管理方法。首先，基于部分可观马尔可夫决策过程建立了传感器管理模型；然后，给出了基于信息状态的威胁评估风险和传感器辐射风险的预测方法以量化潜在损失；接着，为获得更优的作战收益，以多步风险预测值为决策依据，以两种风险的加权和最小为优化目标建立了长期目标函数；最后，在求解目标函数时，将传感器管理问题转化为决策树搜索，设计了一种基于分支定界的标准代价搜索算法以快速获得高质量的管理方案。仿真实验表明，所提算法能够在搜索到高质量解的同时大幅减少计算时间和内存消耗；所提方法能够对风险进行准确预测，且相比于经典的传感器管理方法，所提方法具有更好的风险控制效果。     

Vision-based bio-inspired guidance law for small aerial vehicle

During predation, a flying insect can form a stealth flight path. This behavior is called motion camouflage. Based on the study results of this behavior, the perception and neurology of flying insects, a novel bio-inspired guidance law is proposed for the terminal guidance for small aerial vehicle with charge-coupled device imaging seekers. The kinematics relationship between a small aerial vehicle and target is analyzed, and a two-dimensional guidance law model is established by using artificial neural networks. To compare with the proportional guidance law, the numerical simulations are carried out in the vertical plane and in the horizontal plane respectively. The simulation results show that the ballistic of the small aerial vehicle is straighter and the normal acceleration is smaller by using the bio-inspired guidance law than by using the proportional guidance law. That is to say, the bio-inspired guidance law just uses the information of the target from the imaging seeker,but the performance of it can be better than that of the proportional guidance law.     

硬式空中加油装置运动建模与仿真研究

针对由加油机和硬式加油伸缩管构成的硬式空中加油多体动力学系统,在已有的加油机运动仿真模型的基础上,考虑加油机的尾流场扰动作用,采用基于拉格朗日方程的速度传递矩阵法,建立了系统运动仿真模型。通过运动仿真,对伸缩管的动态特性和系统的紊流扰动响应特性进行了研究。仿真结果表明,硬管的动态响应特性较差、阻尼偏小,且俯仰运动与偏航运动耦合,需控制系统予以改善并实现解耦操纵;轻微的紊流对硬管的姿态具有较明显的扰动作用,通过稳定加油机的航迹,能够显著改善硬式加油装置的抗紊流特性。     

空中目标传感器管理方法综述

为了避免对有限的多传感器资源的无序竞争和使用,多传感系统通常在一定约束条件下工作。传感器管理即是对传感器系统的自由度进行控制,以满足实际的约束条件并实现既定的任务目标,被大规模地应用于诸如区域目标监视、空中交通管制等各种军用与民用领域。首先,给出了传感器管理系统的概念定义与基本目标;然后,对过去及现在各种空中目标传感器管理方面的理论、方法以及应用进行了全面的综述与深入的分析,并对传感器管理领域现存的问题提出了解决思路和方法;最后,对该领域下一步的发展方向做出了展望。