视觉与惯性融合的多旋翼飞行机器人室内定位技术

随着人工智能技术的发展，无人机的应用场景趋向多元，人们对无人机的需求也不仅仅满足于简单的飞行任务，而是赋予其飞行机器人的角色，对其自主导航、复杂环境下的定位以及智能协同方面提出了更高的要求。针对室内场景下的定位需求，融合视觉与惯性数据实现了多旋翼飞行机器人的室内定位。在视觉前端加入图像增强算法以提高图像灰度对比度，减少了光流跟踪的误匹配点数。提出了一种基于图像信息的特征点提取和图像帧发布策略提高了定位精度，解决了室内环境下的定位漂移问题。针对飞行机器人室内自主跟踪及降落任务，设计了基于视觉定位的飞行机器人自主降落系统。在Gazebo中搭建飞行机器人模型仿真验证自主降落系统有效性，在EuRoC数据集下对定位算法进行对比评估，搭建飞行机器人平台在真实场景下进行室内定位实验，完成了室内场景下平台自主跟踪及降落任务，并采用运动捕捉系统获取的定位真值数据进行了误差分析，结果表明该定位技术满足室内场景下的自主跟踪及降落任务需求。     

基于复合地标导航的动平台四旋翼飞行器自主优化降落技术

针对四旋翼飞行器在依靠地标导航完成动平台自主降落任务中存在的目标易丢失、地标定位死区大和降落可靠性差等问题，设计了一种基于复合地标导航的动平台四旋翼飞行器自主优化降落系统。该系统以圆环地标和二维码构成复合地标来解决仅用单一地标定位时存在的定位死区大和定位范围小等问题。针对地标识别丢失、动平台车轮打滑和码盘标定不精确等问题，建立动平台的精确运动模型同时考虑码盘包含未知测量偏差，基于扩展卡尔曼滤波器实现了对动平台连续位姿的在线估计。最终，基于动平台位姿估计结果以最小Jerk指标设计降落轨迹和降落策略，实现了四旋翼飞行器在动平台上高效平稳的降落。为验证所提系统的有效性，设计了仿真和实际降落实验，验证了所提复合地标实现摄像头距离在0.5~6.0 m内的综合完整定位；所设计的动平台状态估计器能在码盘存在未知测量偏差的情况下准确估计出平台的实时位姿，同时所提自主优化降落策略和轨迹规划算法保证了可靠的动平台降落。     

基于扩展卡尔曼滤波的小型固定翼无人机姿态估计方法分析

随着小型固定翼无人机的发展,由于其成本低、体积小的特点受到越来越多的企业青睐,但是由于成本问题,导致大部分企业只能选择成本较低的传感器,因此,针对固定翼无人机的姿态估计变得困难。为了解决这个问题,需要研究出一种新的姿态估计方法。利用离散型扩展卡尔曼滤波原理,结合常用的惯性导航系统和卫星定位系统,对小型无人机姿态进行估计解算。仿真结果显示,该方法可以准确地估计出无人机的姿态信息,其最大误差不超过2°,通过与未进行滤波算法处理的结果相比较,大大地减小了姿态估计的误差,因此这种基于扩展卡尔曼滤波的姿态估计算法针对小型无人机的姿态估计是可靠的。     

低成本多传感器组合导航系统在小型无人机自主飞行中的研究与应用

为了满足小型无人机自主控制系统对导航系统性能的要求,研究低成本的基于微机电系统的捷联惯性导航系统(MEMS-SINS)/全球定位系统(GPS)/磁强计组合导航系统。提出一种利用磁强计辅助MEMS-SINS的静基座初始姿态确定方法,采用四元数误差模型对MEMS-SINS/GPS/磁强计组合导航系统进行信息融合的建模,采用基于正交三角(QR)分解的平方根无色卡尔曼滤波(UKF)非线性估计方法对组合导航系统进行数据融合,克服由于计算机舍入误差引起的状态协方差阵的计算值失去非负定性甚至对称性,通过小型无人机的自主飞行试验,证实MEMS-SINS/GPS/磁强计组合导航算法满足小型无人机自主控制系统的要求。     

机载视觉和IMU融合的无人机自主着舰研究

针对无人机着舰过程中动-动平台视觉相对定位、定姿难的问题,搭建了一套可模拟不同海况下的无人机着舰物理仿真系统,并进行基于机载视觉和惯性测量仪(IMU)融合的无人机自主着舰研究。使用六自由度转台模拟不同级别下的海况,采用机载视觉检测和跟踪降落平台上的合作标志,计算出无人机相对于标志板的位姿,控制无人机在标志板上空悬停、自主降落到降落平台上。试验结果表明,该方法能为无人机在高海况条件下的自主着舰提供高精度的相对定位数据,并引导无人机实现安全地自主着舰。     

基于双目视觉和惯性器件的微小型无人机运动状态估计方法

针对微小型无人机(UAV)自主运动状态估计问题,提出了一种基于双目视觉和惯性器件的微小型无人机运动状态估计方法,运动状态估计系统由微惯性测量单元(MIMU)和2个摄像机组成.根据微惯性测量单元的输出更新无人机运动状态,同时由摄像机获得周围环境的图像序列,从序列图像中提取特征点,并对这些特征点进行匹配、跟踪,测量序列图像...     

SINS在小型无人机测控方面的应用

为了满足小型无人机航姿系统设计需要,本文对捷联式惯导系统特点及其在小型无人机导航制导领域的应用进行了讨论,特别是对捷联惯导系统通过优化算法及由全球定位系统和捷联惯导系统组建的组合式导航系统进行了分析.讨论结果表明,捷联式惯导系统(包括以捷联式惯导系统为基础组建的组合式导航系统)能够满足无人机导航要求,在小型无人机领域具有很好的应用前景.     

一种小型自主飞行无人机系统集成设计研究

小型自主飞行无人机系统又称为空中机器人,泛指各种能够在空中自由飞行的无人飞行器系统,具有广泛的应用前景.论述了一种5kg小型自主飞行无人机系统的飞行平台的设计与实现、系统选择与集成、图像处理的方法、电磁兼容问题及解决措施等,最终成功地实现了自主飞行,并在"枭龙杯"中国空中机器人大赛上获奖.设计方法在无人机系统试飞和比赛中都得到了验证,证明是有效的.     

基于边界的无人机主动SLAM算法

同步定位与地图构建技术是无人机实现真正自主导航的关键。为克服被动同步定位与地图构建算法的缺陷,研究了基于边界的无人机主动同步定位与地图构建算法。在无人机的探测区域周围产生候选边界点,通过建立合理的目标函数,从候选边界点中选择目标点,控制无人机朝该目标点方向运动,再运用扩展卡尔曼滤波算法更新无人机的运动状态。通过建立的无人机简化模型,对提出的算法和随机同步定位与地图构建算法进行对比研究,仿真结果表明该算法是有效可行的。     

微小型无人机三轴磁强计现场误差校正方法

详细分析微小型无人机导航用三轴磁强计的误差来源,建立三轴磁强计的等效误差模型,提出基于两步估计算法和圆约束非对准误差估计算法的三轴磁强计现场误差校正方法.在充分考虑地磁场偏转和倾斜特性的基础上,提出适合微小型无人机应用的现场数据采样策略,能够在较少的旋转操作下获得较好的采样数据.仿真表明:在所有磁场误差都存在的情况下,...     

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.     

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。     

飞翼布局无人机抗侧风自动着陆控制

飞翼飞机是一种先进的飞行结构。但由于气动外形的特殊,无垂直尾翼的飞翼飞机在横侧向稳定性方面不如常规飞机。特别是在着陆阶段,极易受到侧风的干扰而使其偏离航线。本文针对飞翼飞机的特性,采用不同于常规飞机的控制律,设计了3种抗侧风控制方案。设计出的抗侧风控制系统经过仿真试验,结果显示,达到了预期的控制目标。     

非对称机动能力多无人机智能协同攻防对抗

协同攻防对抗是未来军用无人机的重要作战场景。针对不同机动能力无人机群体间的攻防对抗问题，建立了多无人机协同攻防演化模型，基于多智能体强化学习理论，研究了多无人机协同攻防的自主决策方法，提出了基于执行-评判（Actor-Critic）算法的集中式评判和分布式执行的算法结构，保证算法稳定收敛的同时，提升执行效率。无人机的评判模块使用全局信息评价决策优劣引导策略学习，而执行时只需要依赖局部感知信息进行自主决策，提高了多机攻防对抗的效能。仿真结果表明，所提的多无人机强化学习方法具备较强的自进化属性，赋予了无人机一定智能，即稳定的自主学习能力，通过不断演化，能自主学习提升协同对抗的决策效能。     

混合动力复合翼应急迫降在线航迹规划与制导

针对混合动力复合翼飞行器巡航模式下空中停车后无动力应急迫降（VTOL）问题，提出在线航迹规划与制导方法。根据复合翼空中停车时初始位置/航向不确定散布，发展一套满足动力学约束、终端约束的三维航迹在线规划方法：利用几何规划方法快速生成扩展Dubins二维航迹，再根据下滑性能约束进行三维扩展。针对低速无动力下滑航迹跟踪更易受风干扰以及三维航线分段连接处曲率不连续的特性，发展一种基于非线性模型预测控制的三维制导算法。将纵横解耦的制导律嵌入到预测模型框架内，跟踪误差、外界风扰动、航迹曲率不连续等非线性因素则通过系统输出建立目标约束，其后利用滚动优化实时求解制导指令。最后对航迹在线规划方法与三维制导律的适用性进行仿真分析与验证，结果表明所提出的航迹规划方法适用于不确定初始位置/航向散布的应急迫降在线规划，所提的制导算法具备抵抗风扰、提高三维制导精度的能力。     

大规模UAV编队信息交互拓扑的分级分布式生成

UAV编队信息交互拓扑的优化设计是保证UAV编队安全性和任务执行高效性的重要基础。目前队形保持下UAV编队信息交互拓扑生成算法局限于小规模编队,且优化目标单一。针对这一问题,采用了分级分簇结构扩展信息交互拓扑层级,以满足大规模场景,同时以提高编队续航能力和减少编队总通信代价为组合优化目标,提出了基于最小树形图的分级分布式领航-跟随者编队信息交互拓扑生成算法,并通过OMNeT++进行了仿真验证。实验结果表明在考虑位置误差传递迭代时,分级分布式领航-跟随者编队的总通信代价明显低于传统领航-跟随者编队,且通过周期性更新簇首,网络能耗更加均衡,提高了编队续航能力;在80架UAV编队规模下,分级分布式领航-跟随者编队生成算法能够在0.3 s内求解完成,相比于传统领航-跟随者编队算法,求解效率提高了约2.5倍;在100架UAV编队规模下,分级分布式领航-跟随者编队生成算法能够在0.4 s内求解完成,而传统领航-跟随者编队由于位置误差的传递迭代已不能保持原有队形。     

一种基于语义分割的机场跑道检测算法

针对复杂电磁作战环境下无人机自主着陆应用场景,提出了一种基于图像语义分割的机场跑道检测算法,并设计构建了轻量高效的端到端跑道检测神经网络RunwayNet。在特征提取部分,使用空洞卷积对ShuffleNet V2进行改造,得到了输出特征图分辨率可调的主干网络,并利用自注意力机制设计了自注意力网络模块,使网络具备全局跑道特征提取能力。设计了解码器模块将网络浅层丰富的细节、空间位置信息与顶层粗略、抽象的语义分割信息相融合,从而获得精细的跑道检测输出结果。实验结果表明,RunwayNet网络在无人机着陆全过程都可以对跑道区域进行精准的分割识别,并且在嵌入式计算平台上能达到接近实时的处理速度,具有很强的实用价值。     

基于DDPG算法的无人机集群追击任务

无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点，随着无人机自主智能的不断提高，无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务，构建了典型的任务场景，基于深度确定性策略梯度网络（DDPG）算法，设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题，通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡，提高了算法的训练效率。仿真结果表明，训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务，任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值，人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。     

无人机空中冲突探测与避撞研究

近年来，无人机运输业迅猛发展，其飞行过程中的冲突探测与避撞问题成为亟需解决的关键问题。在无人机周围建立合理的三维空间模型，优化包括紧急避撞区域、一般避撞区域、监视及提前避撞区域的三级避撞区域系统，并利用ADS-B 报文提供的无人机位置、速度等信息，基于无人机一般二维平面上的冲突探测与避撞算法，通过增加垂直方向上的冲突识别来改进冲突探测算法，对比调速、调向两种避让方案在各避撞区域的成功率。结果表明：改进算法能在无人机数量大幅增加的情况下有效识别冲突无人机，同时采用先调速后调向的避让方案，避撞成功率达到99.75%，可为保障无人机的飞行安全提供有效策略。     

垂直起降固定翼无人机的翼尖垂尾设计分析

垂直起降固定翼无人机兼具固定翼飞机速度快、航程远和多旋翼无人机垂直起降、可悬停作业的优点,研究其翼尖垂尾对整机气动特性的影响具有重要意义。垂直起降固定翼无人机采用翼尖下垂尾的设计可以在充当垂尾使用的同时兼具翼尖小翼和起落架的作用。对比下垂尾、上垂尾、翼梢端板和常规布局四种翼尖设计,采用LBM-LES算法、壁面自适应局部涡粘大涡模拟湍流模型对四种设计的气动特性进行仿真模拟分析。结果表明:翼尖下垂尾在平飞状态时比其他三种设计气动效率更高,在垂直起降或悬停状态时,抗侧风稳定性更好。