无人车基于激光雷达/视觉的目标体积自动测量方法

近些年，基于激光雷达和视觉的目标感知在无人系统中得到了广泛应用。目标的体积测量在很多应用场景可以发挥极其重要的作用，然而对识别感知目标的体积测量，目前尚无大量研究。首次提出了一种基于激光雷达/视觉的无人车目标体积自动测量方法，实现了无人车与目标体积测量功能的结合。通过在LeGO-LOAM算法中加入点云畸变补偿，相较于原始LeGO-LOAM算法，无人车在高速情况下的构图精度得到提升；通过将激光雷达与视觉进行深度融合，实现了目标的自动识别与全局定位；通过基于平面拟合的地面分割与欧式聚类，实现了目标点云轮廓的实时获取；通过设计一种基于切片法的不规则物体体积测量方法，实现了无人车在运动情况下对目标体积的自动估计。最终，分别通过Gazebo仿真和实际试验验证了算法的有效性。试验结果表明，所提算法在无人车运动的情况下对静态目标物的实时体积测量精度优于3%，具有较好的工程应用价值。     

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,通过视觉图像与激光雷达点云的数据融合,实现了基于稠密深度图对目标位置的估计,提高了对小目标的定位能力.试验结果表明,与传统Yolov3目标识别算法相比,该算法平均识别准确率可提升5.8％;此外,相对定位算法将包含小目标在内的物体相对定位精度提高了13.4％.     

基于视觉引导着陆的微小型四旋翼设计及实现

为了增强四旋翼的自主性,借用视觉导航方法要求在GPS丢失信号或信号精度不高的情况下进行辅助定位,使得四旋翼能够在某些特殊需求场合自动着陆。针对Harris角点检测算法计算量大的问题,设计了一种快速、准确的标志图像识别算法,将一个区域内的所有角点转换成一个单值角点,替代了Harris算法中的局部非极大值抑制算法,减小了计算量,并进一步设计了视觉模式下的姿态与位置转换算法和视觉着陆控制算法。为了验证所设计算法的可行性和有效性,基于STM32单片机搭建了微型四旋翼实验平台系统,并实时在线进行了性能实验,结果表明,标志图像识别算法能正确检测和识别出标志图像,视觉着陆算法也成功实现了四旋翼实验平台的着陆功能。     

非充分光照下的单目合作目标提取算法

合作目标方案在辅助飞行器着陆、物资投递、工程量测中具有重要应用价值.为解决单目视觉定位任务中非充分光照条件下合作目标识别不准确、提取过程易丢失等问题,提出了结合改进自适应局部阈值二值化与形态学约束的轮廓提取方案.以图像明度通道值作为灰度化依据,提出使用自适应局部阈值的方法对像素点进行二值化处理,结合使用形态学约束条件筛...     

无人直升机视觉着陆中的运动状态估计算法

对无人直升机(UH)视觉着陆中基于视觉图像处理的运动状态估计问题进行了研究。介绍了视觉着陆原理,分析了运动估计、特征图像处理与着陆控制间的关系,推导并建立了UH相对着陆平台位姿估计算法、线速度与角速度估计算法。相邻两帧图像对应特征点像点位置为位姿估计算法提供数据,一帧图像特征点像点位置及其对应像点平移速度为线速度与角速度估计算法提供数据。利用UH着陆控制仿真数据模拟UH着陆运动过程中像点位置及其对应平移速度的视觉图像处理结果。仿真验证了运动状态估计算法,结果表明所提出的运动状态估计算法能有效地利用视觉图像处理结果数据估计出UH的位置、姿态、线速度和角速度。     

基于改进MeanShift算法的视线跟踪技术

介绍了SURF算法和MeanShift算法的基本原理。将MeanShift跟踪算法应用于视觉鼠标技术,提出了基于OpenCV技术的视线系统设计方法;提出了基于SURF算法的自动嘴部区域初始化MeanShift改进算法。实验结果表明,算法匹配识别效果较好,基于MeanShift跟踪算法的嘴唇跟踪系统实时性好、具有较好鲁棒性。     

基于Nash均衡与进化计算的协调航迹规划

在对策论框架下研究多无人飞行器的协调航迹规划问题,提出了一种基于Nash平衡和进化计算的航迹规划算法.协调航迹规划是一个多目标合作优化问题,也是一个非合作对策问题.飞行器编队的分布结构提供了一种隐性偏好信息,有助于找到飞行器编队的最优协调航迹和最优飞行代价分配.本文算法使用特定的航迹个体表示方法和进化算子,按照层次方法处理各种航迹约束.不同飞行器间的协同和竞争关系定义在航迹评价函数里.仿真结果验证了基于博弈论航迹规划算法的可行性和优越性.     

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。     

用于无人直升机着舰控制的计算机视觉技术研究

 通过理论分析和计算机半实物仿真研究了一种应用于无人直升机自主着舰的双目立体计算机视觉系统及相关计算机视觉技术。研究了基于HSV 均匀色标的计算机视觉技术在无人直升机着舰控制中的应用。使用Hough 变换算法检测直线参数,在Hough 变换中利用梯度信息,它的应用打破了Hough 变换的计算瓶颈。整套算法的抗噪声能力很强,达到了无人直升机自主着舰的实时性和实用性要求。     

一种基于红外图像的目标自动识别算法

红外成像制导具有在各种复杂战术环境下自主搜索、捕获、识别和跟踪目标的能力,代表了当代红外制导技术的发展趋势。提出了一种红外图像预处理、跟踪、分类的自动目标识别算法,利用小波变换、形态学方法对红外图像进行预处理,提取不同频带的惯性不变矩作为特征量,利用神经网络进行分类识别,结果表明该算法具有很高的识别率,对于精确制导武器的目标识别研究具有一定的参考价值。     

基于PX4飞控的多旋翼无人机编队跟踪系统设计

为解决单架无人机续航能力不足、执行任务单薄、应用场合受限等问题，目前多无人机协同跟踪具有极其重要的研究价值。以多旋翼无人机为研究对象，设计了一种基于 PX4飞控的多旋翼无人机协同编队系统。利用飞控底层软件，将设计的制导律进行移植，通过ROS系统对无人机进行外部控制，各个僚机和长机之间能够实时获取其他无人机位置，然后通过控制器得到指令速度，从而形成预设跟踪编队。仿真实验结果表明，整个编队系统对目标的跟踪精确有效，并且所设计的制导律可以在PX4飞控架构下实现对地面目标的编队跟踪，提高了多旋翼编队跟踪系统的稳定性。     

多仓库下物流无人机协同配送方法

无人机以其快捷、低成本优势,在物流配送中可以实现高效的包裹配送,但也存在着运行时间短、载重不足等缺点。针对当前配送建模考虑因素不够全面的问题,构建了基于能耗变化、混合时间窗和同时取送货的多仓库物流无人机配送模型,以实现配送经济成本最低。与经典的多基地车辆路径问题相比,文中研究的问题没有限制无人机出发和返回的仓库,旨在最大限度地减少无人机的数量和所有无人机行驶的总距离。为进一步优化物流无人机配送成本,针对遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)寻优能力较差的问题,引入大规模领域搜索算法(LargeNeighbor-hoodSearchAlgorithm,LNS)作为局部搜索算子,进而提出基于改进 GA(ImprovedGA,IGA)的物流无人机协同配送算法。经仿真测试以及 Solomn标准数据验证,该算法较传统 GA在降低配送成本方面成效明显。     

基于分布式模型预测控制的多UAV协同区域搜索

针对多无人机(UAV)协同区域搜索问题展开研究。提出了一种基于分布式模型预测控制(DMPC)的多UAV分布式优化搜索方法。首先基于传统的搜索图模型,建立了多UAV协同搜索的问题描述和状态空间模型,然后在DMPC框架下,将集中式多UAV在线优化决策问题转化为各架UAV的小规模分布式优化问题,采用基于纳什最优和粒子群优化(PSO)相结合的算法实现对每个子系统优化问题的迭代求解。仿真结果表明:DMPC方法能够有效地降低多UAV协同搜索决策问题的求解规模,是一种可行的方法。     

Use of land＇s cooperative object to estimate UAV＇s pose for autonomous landing

The research of unmanned aerial vehicles＇（UAVs＇）autonomy navigation and landing guidance with computer vision has important signifcance.However,because of the image blurring,the position of the cooperative points cannot be obtained accurately,and the pose estimation algorithms based on the feature points have low precision.In this research,the pose estimation algorithm of UAV is proposed based on feature lines of the cooperative object for autonomous landing.This method uses the actual shape of the cooperative-target on ground and the principle of vanishing line.Roll angle is calculated from the vanishing line.Yaw angle is calculated from the location of the target in the image.Finally,the remaining extrinsic parameters are calculated by the coordinates transformation.Experimental results show that the pose estimation algorithm based on line feature has a higher precision and is more reliable than the pose estimation algorithm based on points feature.Moreover,the error of the algorithm we proposed is small enough when the UAV is near to the landing strip,and it can meet the basic requirements of UAV＇s autonomous landing.     

基于UWB/SINS组合的行人导航研究

在特殊环境下全球定位系统(GPS)信号强度被严重削弱,此时基于GPS技术的导航设备将受到严重影响。针对不依赖GPS的行人导航定位需求,提出了一种基于微机电捷联惯导系统(SINS)与超宽带(UWB)定位系统相结合的行人导航方法。该系统由捷联惯导系统与超宽带定位系统组成,行人导航算法在传统的捷联算法的基础上引入了零速修正技术用于检测零速时刻,并使用阈值法剔除了超宽带错误信息,通过联邦Kalman滤波融合了零速、位置和航向信息,并对系统速度、位置、航向进行了校正。行人导航实验表明,该方法能够提升系统定位精度,并进一步加强系统的稳定性与可靠性。     

有人-无人机协同空战机动决策研究

目前，有关无人机空战的研究主要考虑无人机的完全自主决策机动算法，关于有人机有限监督决策下的空战机动决策的研究鲜有报道，更缺乏对有人—无人机协同作战的研究。为实现无人机协同空战过程中的自主机动，设计一种基于路径规划技术的有人—无人机协同空战机动决策模型。首先，引入动态栅格环境，自适应调整栅格规模和分辨率，以弥补静态栅格环境规划空间越大规划效率越低的缺陷；然后，将A star 算法规划路径作为参考路径，提出ACO-A star 混合路径规划算法，以提升ACO 算法的寻优效能；最后，基于均值聚类算法设计有人—无人机协同空战机动决策算法。进行空战对抗仿真模拟，结果表明：所提出的算法具有更好的决策正确性，可有效提升空战胜率。     

基于蚁群算法的无人机协同多任务分配

采用蚁群算法对无人机协同多任务分配问题(CMTAP)进行研究。在通用CMTAP模型的基础上,综合考虑包括动态任务时间约束和无人机任务能力的差别多类复杂约束条件,建立扩展的协同多任务分配模型。在多子群蚁群算法的基础上,提出了基于分工机制的蚁群算法对CMTAP进行求解。根据协同多任务分配的特点,设计了基于任务能力评估的问题解构造策略和基于任务代价的状态转移规则,提高了算法的性能。仿真实验结果表明该方法能有效地解决无人机协同多任务分配问题。     

基于小波变换和不变矩的车标识别方法

形状特征是目标识别的重要参数,小波变换的低频部分代表物体的总体形状特征,而图像中的噪声主要分布于高频部分。根据这一特征,利用小波变换消除噪声提取目标形状,进而利用特征不变矩距离进行分类,实现目标识别,将该方法应用在实测车标图像的识别中,结果表明识别效果较好。     

基于多机协作的认知无人机网络能效联合优化

针对无人机（UAV）通信网络中频谱资源紧缺的问题,构建基于认知无线电的多无人机通信网络,通过多机协作频谱感知有效探索授权频谱。提出一种基于Bisection算法的迭代算法,通过联合优化感知时间和判决门限对构建的复杂非凸问题求解,显著提高了无人机次级认知网络的能量效率（EE）。分析了无人机飞行过程中能效的变化情况,仿真结果表明,存在最优感知时间使能效获得最大值,且判决门限的选择会影响该能效最优值;提出的高能效迭代算法具有较好收敛性,有效提高了认知无人机网络的能量利用率。