多无人机辅助定位信标的区域导航定位算法

针对卫星导航系统在受到干扰不可用的情况,研究了多无人机（UAV）辅助的区域导航定位算法。以无人机作为空基信号播发平台,向地面用户广播其位置信息及同步时钟信号,地面用户通过接收无人机位置及与无人机的距离计算出其实时位置。以地面战车为例,为解决伪距单点定位算法中的矩阵不可逆问题,消除地面用户接收机的钟差,基于列文伯格-马夸尔特（LM）算法,提出一种地面用户的定位解算模型,同时,为提高一般最小二乘算法的计算精度,提出了两步最小二乘定位算法。在分析2种算法静态定位精度的基础上,设计了基于车载惯性传感器和无人机辅助定位信息的组合导航实现算法,实现了对战车的连续定位。仿真结果表明,在GNSS拒止环境下,利用无人机播发的定位信标信号并结合地面用户战车自带的惯性导航系统,可以实现对地面用户的可靠连续定位,满足一定区域范围内用户的导航定位需求。     

基于因子图的无人机视觉定位方法

当前多用途无人机主要依靠全球导航卫星系统（GNSS）和惯性测量单元（IMU）的组合导航实现高精度定位，然而在强电磁干扰以及各类复杂环境GNSS拒止等情况下，该定位模式面临失效的风险。为探索一种GNSS拒止环境下的导航定位手段，对视觉导航方式进行了研究，针对无人机小交会角条件下视觉定位存在高程方向交会精度差、绝对尺度信息缺失、累积误差无法消除和定位轨迹不连续等问题，提出了基于因子图融合影像匹配和视觉信息的光束法平差方法，解决了无人机小交会角下的自主绝对定位问题。     

多因素影响下的四旋翼无人机安全间隔模型

随着自动化技术和电力推进技术的迅猛发展,无人机在低空空域进行高规模运行成为可能。由于低空环境及四旋翼无人机机动的特殊性,低空交通管理技术亟需有效的风险管控。从风、降雨及定位误差三个因素角度出发,提出了一种基于PID控制的多因素条件下四旋翼无人机飞行碰撞。建立基于GPS位置误差的四旋翼无人机位置偏移概率模型,通过给定的等...     

基于惯性辅助的GPS相对定位算法

针对GPS信号易受干扰遮挡以及利用载波相位差分进行相对定位时整周模糊度浮点解精度差、搜索空间大的不足,提出INS辅助的GPS相对定位算法.首先采用INS/GPS深组合方式,实现伪距、伪距率的滤波平滑;然后利用校正后的惯性信息、伪距、载波相位集中滤波得到高精度的浮点解和协方差阵;最后利用LAMBDA算法得到模糊度固定解和相对位置信息.文中使用GPS实测数据和仿真惯导数据进行相对定位试验,结果表明在GPS信号受到短时遮挡时,有惯性辅助和没有惯性辅助相比,东北天3个方向的平均误差分别下降66.45％、82.32％、85.66％;且该算法可改善模糊度指标,压缩整周模糊度搜索空间,提升整周模糊度求解效率.     

视觉无人机棚内煤场自主飞行与地图构建

针对目前室内大型煤场煤储量估计方法中,固定位置激光打点方式存在盲区、不灵活、精度差,以及基于多旋翼无人机的方法难以适应无GPS的室内环境等缺点,提出结合视觉定位的无人机室内自主飞行盘煤方法。该方法通过融合5个方向的视觉信息,并结合无人机路径规划及避障算法,对煤堆进行了全覆盖的视觉成像,然后,通过运动推断结构方法进行三维建模,用于估计煤储量。经实验验证,所提方法有较好的室内定位精度,基于三维建模的煤堆储量估计与实际储量较为接近,证明了其有效性和可行性。     

无人机视觉地理定位研究综述

近年来,无人机在控制稳定性、传感器精度和载荷智能化等方面进步显著,被普遍应用于情报侦察、打击引导、安防巡逻、应急救援、森林巡检等军事和民用领域。无人机及其载荷主要承担发现和定位目标的任务,利用相机对地面目标地理定位(简称对地视觉定位)是最为普及的低成本手段,属于航空摄影测量技术分支。基于深度学习的计算机视觉浪潮促进了各类无人系统视觉感知能力的智能化发展,对于搭载光电载荷的无人机而言,对地目标智能识别和定位是重要的能力增长点。鉴于此,系统总结了无人机对地视觉定位技术的研究现状,全面细致地探究了定位过程涉及的各类坐标系定义与相互转换关系,指出了关键原理问题和技术途径。无人机视觉地理定位可分为单机定位和多机协同定位两种方式,主要通过基于辅助地理信息的定位、已知目标距离的定位、三角定位和纯角度滤波定位四种途径实现。同时,预测了未来无人机视觉地理定位技术的研究趋势,力求为无人机系统智能化发展提供支撑。     

基于视觉信息的无人机自主着陆过程姿态角简化计算方法

研究了一种基于地平面算法的无人机着陆过程中姿态角估算的改进方法。通过地面坐标系到摄像机坐标系的转换矩阵、机体坐标系到摄像机坐标系的变换矩阵、机体坐标系到地面坐标系的变换矩阵求解,确定无人机的姿态信息;利用无人机着陆过程中跑道的图像地平线和跑道数据等特征提取,在获取摄像机姿态角的基础上,计算无人机的滚转角和俯仰角,用跑道特征来估算无人机偏航角;通过矩阵变换解算出无人机的姿态角,并通过仿真进行了实验验证。该方法对摄像机的安装位置没有特殊的要求,解除了传统方法对摄像机安装位置的限制,简化了无人机姿态信息的求解方法。     

基于遗传算法的目标检测定位方法

将目标的检测定位归结为一类组合优化问题,利用遗传算法的进化策略,采用改进的遗传算法,提出了2种基于遗传算法的目标检测定位方法:基于遗传算法的相关匹配定位法和图象序列目标检测定位法。并给出了在可见光图象序列上的实验结果。     

基于改进型UDVT分解的单频整周模糊度快速解算

 基于全球定位系统(GPS)快速定位中观测矩阵的病态性特点和Tikhonov正则化原理,研究了单频整周模糊度快速解算的改进方法.基于奇异值扰动理论,研究了改进型UDVT分解算法,即利用病态观测矩阵构造新的矩阵,然后化为上Hessenberg形式的三对角矩阵,利用移位QR算法得到精确的奇异值,避免了因较小奇异值发生较大抖动而使正则化矩阵出现不稳定的情况;在分析法矩阵病态性特点的基础上,设计了改善正则化矩阵的构造方法.实验结果表明,与传统最小二乘降相关平差(LAMBDA)算法和Tikhonov正则化-LAMBDA法相比,新算法能更有效地改善法矩阵的病态性,只利用3～5个历元即能实现模糊度浮点解的快速解算及其固定,且结果可靠,浮点值更加接近真实值.     

无人机自动着陆中的机器视觉辅助技术

设计了一套辅助无人机自动着陆的机器视觉系统。该系统由机载硬件设备和用户开发软件共同组成,用以完成数字图像处理任务和无人机运动参数估计任务。系统传感器包括一个单目摄像机和机载惯性陀螺;数字图像处理使用的主要算法有图像的轮廓提取、角点检测和模版匹配。基于角点处各个方向上灰度差变化较大的特征,依据最小核值相似(SUSAN)算法和角点几何结构分析,提出一种改进的角点特征提取算法;根据任务开发的位置参数估计算法依据摄像机透视投影理论,运用摄像机成像标定方法导出了一种高精度的位置测量模型。通过计算机仿真表明,所提出的计算机视觉位置参数估计算法可以达到无人机着陆过程的精度要求。     

基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位方法

近年来,基于可见光图像的目标识别在无人车感知领域得到了广泛应用.然而,可见光图像目标识别无法应用于弱光和黑暗环境.针对于此,提出了一种基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位算法.首先,通过基于颜色迁移的数据增强训练方法,提高了红外目标识别算法的泛化性能.继而,提出了一种基于激光雷达修正的单目深度估计方法,通过视觉图...     

基于路面分割的高精度地图创建优化方法研究

高精度地图主要利用已采集图像的地面信息生成,但是在真实环境中图像的地面信息容易受动态障碍物遮挡,同时GPS难免会有抖动误差,导致地图拼接效果并不理想。针对上述问题提出了一种基于路面分割的动态障碍物去除与图像配准方法。使用深度学习对全景图像进行语义分割并提取路面信息,在去除动态障碍物干扰后,利用路面特征进行图像配准。融合GPS与里程计信息进行定位优化,利用多帧图像叠加填补空缺形成地图。最终,实验验证了该方法在去除动态障碍物的同时也提高了地图的精度。     

基于广义既约梯度法的航空发动机性能寻优控制

提出了一种基于航空发动机约束物理意义的寻优方法，并将其应用于性能寻优控制之中。该方法根据航空发动机约束的物理特性完全已知的特点，利用起作用集法和既约梯度法将发动机非线性约束寻优问题转化为低维的无约束寻优问题，提高了计算速度。应用该方法对全包线内的工作点，对最大推力、最低油耗、最低涡轮进口温度和加力最大推力等模式进行了寻优，给出了寻优结果。     

顾及空间分布和NLOS的UWB室内可信定位方法

针对现行室内可信定位存在的三维定位精度低与结果可信度难以定量评估的难点，提出了一种可信超宽带（UWB）室内定位模型。该方法采用无迹卡尔曼滤波和IGG-III抗差理论模型，解决了UWB定位中的非线性化和非视距误差问题；同时，为提高该方法定位结果的可信度，进一步构建了一种兼顾UWB基站空间分布和非视距误差的可信精度评估模型。与现有模型相比，提出的方案可有效实现基于UWB的室内高精度可信定位。仿真和实测数据结果表明：1）与传统最小二乘结果相比，该方法可提高30%~40%的UWB定位精度；2）引入IGG-III抗差模型可提高11%的定位精度；3）非线性化误差对UWB定位精度的影响不尽相同，约为22%~50%；4）提出的可信度评估模型可实时准确评估UWB定位精度。     

Aerodynamic optimization of re-entry capsules

Methods for aerodynamic design and optimization based on linear theory are not well suited for modelling non-linear phenomenons. Their results only represent approximations of real optima. In the present study a new method based on non-linear theory, i.e. the solution of the Euler/Navier–Stokes equations, has been applied to improve these approximations. The structure of the system as well as the incorporated modules are described. Aerodynamic optimizations of a biconic re-entry capsule with respect to the lift-to-drag ratio, the effective volume and the stability are presented and discussed. The method proves to be a robust and relative efficient tool for aerodynamic design of modern aerospace vehicles. An increase in the performance of computer systems will result in an increase in the efficiency as well. It is shown that the method keeps and sometimes expands the established knowledge base of experienced engineers but reduces the design cycle times significantly.     

基于改进多元优化算法的动态路径规划

为满足动态路径规划实时性强和动态跟踪精度高的需求,提出一种基于能够同时发现并追踪多条最优以及次优路径的改进多元优化算法(IMOA)的求解方法。首先,通过利用贝赛尔曲线描述路径的方法把动态路径规划问题转化为动态优化问题;然后,把相似性检测操作引入到多元优化算法(MOA)中,增加算法同时跟踪多个不同最优以及次优解的概率;最后,用IMOA对贝赛尔曲线的控制点进行寻优。实验结果表明:当最优路径由于环境变化而变为非优或者不可行时,利用IMOA对多个最优以及次优解动态跟踪的特点,能够快速调整寻优策略对其他次优路径进行寻优以期望再次找到最优路径;其综合离线性能较其他方法也有一定的提高。因此,IMOA满足动态路径规划的实际需求,适用于解决动态环境中的路径规划问题。     

基于改进微粒群优化算法的互信息医学图像配准

医学图像配准是寻找使两幅图像对应点达到空间位置和解剖结构上一致的过程,对于医学临床科研、诊断等方面具有非常重要的意义。基于互信息的配准方法是目前医学图像配准中无创、自动化程度高且配准精度很高的一种方法,已被广泛应用。但是由于插值赝像导致在其目标函数中存在幅值振荡现象,使用局部最优化搜索有时会终止于局部极值,得到错误的配准参数。提出针对互信息配准方法的特点,使用改进微粒群全局搜索算法,调节该算法的参数以适应不同搜索阶段,保证了最优化搜索的准确性,提高了基于互信息方法配准的成功率。     

基于自适应纹理复杂度的仿生视觉导航方法研究

针对稠密光流在低纹理复杂度时精度较低的问题,提出了一种自适应纹理复杂度的稠密光流优化方法,以提升光流导航精度。根据三种不同大气条件下三种不同图像模糊程度的图像光流精度与纹理复杂度的统计图,推断稠密光流的精度与图像的纹理复杂度呈线性关系。通过建立图像纹理复杂度和稠密光流精度之间的直接联系,利用灰度共生矩阵的对比度参数评价图像纹理复杂度,采用最小二乘法拟合图像纹理复杂度和光流真值优化系数的函数关系,获得自适应纹理复杂度的稠密光流优化模型。基于该优化模型设计了仿真实验,实验结果表明,基于该模型可有效提升稠密光流在低纹理复杂度时的计算精度。     

基于改进DeepSORT的视觉/激光雷达目标跟踪与定位方法CSCD

通过结合目标跟踪与相对定位,在对多帧检测目标进行关联与分析的同时,可以获取其三维信息。但当目标外观特征变换较大时,传统目标跟踪算法较易发生漏匹配或身份变换,而仅依靠对齐点云的相对定位算法较易出现定位失效的情况。针对以上问题,提出了一种基于改进DeepSORT的目标跟踪与定位方法在原始DeepSORT算法中加入基于位置约束的匹配,解决了因外观改变导致的漏匹配问题;在获取跟踪信息的基础上,设计了基于目标运动模型的相对定位方法,解决了图像中目标较小时相对定位不连续且定位精度较低的问题。试验结果表明,与传统DeepSORT算法相比,多目标跟踪准确度提高了5.9%;与仅依靠对齐点云的相对定位算法相比,定位精度提高了62.4%。     

不完全数据最佳线性无偏估计方法

针对工程上存在大量不完全数据的情况,本文建立了不完全数据秩统计量的联合概率密度函数,给出不完全数据顺序统计量的均值、方差和协方差计算公式,提出不完全数据最佳线性无偏估计方法,并对正态分布、Weibull分布等位置-尺度分布进行了详细讨论。该方法能够充分开发利用试验数据中的不完全信息,从而提高不完全数据统计分析的精度。