面向视觉着陆的高精度结构化约束特征点研究

为提高视觉着陆过程中无人机的相对定位精度,选取视觉图像中的直线交点作为结构化约束特征点,设计了基于梯度一致性的边缘检测算法,并结合Shi-Tomasi角点检测算法进行结构化约束特征点的粗定位。对LSD直线检测算法进行改进并设计了亚像素角点定位精度改进算法,在结构化约束特征点粗定位的基础上,将其精度提高到亚像素级。基于实际场景中固有约束的结构化约束特征点具有鲁棒性、旋转和尺度不变性,抗干扰能力更强,其高精度定位有利于提高视觉着陆相对定位的精度与可靠性。     

采用局部约束线性编码的像素级舰船目标图像融合

为了提升视觉信息在低能见度条件下的适用性,提出了一种采用局部约束线性编码的像素级舰船目标图像融合方法。首先,采用K均值奇异值分解算法从海量的训练样本中完成过完备字典的学习。其次,在考虑着舰导引实时性任务需求的前提下,采用局部约束线性编码完成融合系数的非迭代求解,相较于压缩感知理论架构下的匹配追踪算法,极大地降低了计算复杂度。此外,设计了一种基于融合系数最大绝对值的融合规则,并根据过完备字典和融合后的局部约束线性系数实现融合图像的重建。最后,利用圆周滤波器提取舰船图像的候选区域。大量试验结果表明,在融合图像质量方面,所提方法在保留高频细节的同时将图像中的舰船目标有效增强了,MI、Q_w、Q^AB/F等客观评价指标优于同类算法;在实时性方面,所提算法的计算速度相比于采用匹配追踪算法的图像融合方案有明显提升。     

基于双目视觉的类脑三维认知地图构建方法

基于大脑导航神经细胞机理的类脑认知地图构建方法,为发展智能同步定位与地图构建(SLAM)技术提供了新思路.针对现有类脑认知地图构建精度不高的问题,提出了一种基于双目视觉的类脑三维认知地图构建方法.首先阐述了类脑三维认知地图系统的工作原理,然后论述了不同视觉里程计对认知地图精度的影响,研究了基于双目视觉里程计的类脑三维认知地图精度优化方法,最终完成了基于视觉数据集的类脑三维认知地图构建试验.试验结果表明,所提方法构建的视觉里程计地图的三维位置误差为总行程的2.14％,认知地图的三维位置误差为1.56％;认知地图精度与里程计精度呈正相关;系统通过模板匹配进行回环检测与校正,提高了认知地图的精度.     

基于FLoFTR算法的无人机实时在线地理定位

研制高效鲁棒的智能视觉定位方法是解决全球导航卫星系统（GNSS）拒止条件下无人机导航定位的重要途径之一。传统视觉定位方法存在精度较差、容易丢失定位的问题。本文提出一种FLoFTR算法，通过对高精度影像匹配算法LoFTR进行改进优化，在无人机计算平台上实现实时高精度定位。FLoFTR采用知识蒸馏方法压缩模型规模，提升推理效率，并通过改进特征提取模块和应用基于余弦距离的特征匹配方法，进一步降低了匹配时间并维持相当的匹配性能。在研制的软硬一体的平台上试验表明，优化后模型平均定位误差损失维持在0.1m以内，定位平均处理时间为47ms，定位速度提升超过7倍，可满足无人机定位的精度和实时性要求。     

基于高效注意力和上下文感知的目标跟踪算法

基于匹配思想的孪生网络算法缺乏对目标的整体性感知，容易出现对目标状态估计不够精准和在复杂环境中跟丢的现象。为此，在孪生网络的基础上设计了2个轻量级的模块来实现更精准、更鲁棒的目标跟踪。在提取特征的主干网络之后，嵌入一个高效通道注意力模块，实现高效提取目标特征并增强差异化表示，使网络更注重于目标信息；模板匹配之后的特征通过一个局部上下文感知模块，增强网络对目标的整体感知，以应对跟踪过程中复杂多变的环境；采用Anchor-free的状态估计策略实现对目标的精准估计。实验结果表明:所提算法SiamCC在数据集OTB100、VOT2016和VOT2018上的测试结果均好于DaSiamRPN、ATOM等算法，并且跟踪速度达到了85帧/s。      

一种检测机场跑道辅助飞机着陆的系统设计

跑道作为机场的关键设施,是飞机着陆和减速滑行的区域,通过视觉定位方法计算飞机相对跑道的位置,可以作为辅助飞机快速平稳着陆的一种思路。视觉传感器所需成本较低,对安装环境要求不高,本文旨在设计一个仅靠视觉传感器对飞机进行定位的辅助着陆系统,运用目标检测和视觉定位两个模型,计算飞机相对跑道的位置。首先搭建出等比例微缩的机场跑道模型,视觉传感器产生运动模拟飞机飞行路径,目标检测模型通过机载视觉传感器获取的图像识别出跑道区域,随后视觉定位模型提取图像中跑道区域特征点,计算飞机相对跑道的位置。分别对目标检测和视觉定位两部分的实现原理及难点进行阐述,尝试将目标检测和视觉定位结合起来实现飞机降落时的定位,描述辅助着陆系统设计的整体思路。     

可见光/激光组合的相对位姿测量研究

针对可重构航天器模块超近距离对接场景下特征点消失问题，提出一种可见光/激光的高精度相对位姿测量方法。该方法先通过可见光/激光组合对初始相对横滚角误差进行校零，完成粗校准环节；然后通过激光二维双镜反射法进行精确的相对位姿解算，获得高精度相对位姿数据。仿真结果表明，在现有技术条件下，该方法在模块相对距离在100cm内可不依赖视觉特征点，实现±1.2mm和±0.03°的相对位姿测量精度，为模块航天器对接后续的超近距离高精度位姿控制奠定基础。     

先进复合材料用立体织物研究进展北大核心CSCD

航空航天技术的发展对先进复合材料提出了更高要求,立体织物制备技术得到了全面发展。本文综述了复合材料用立体织物结构、成型工艺、制造设备和应用等国内外研究情况,并结合立体织物特点和近年发展现状,指出未来发展方向。     

基于惯性/激光测距/视觉里程计组合的高空场景尺度误差估计方法

惯性/视觉感知信息融合导航定位技术是目前实现无人机不依赖卫星自主导航的最有效手段。但对于面向高空场景的大型无人机，惯性器件误差与视觉里程计尺度误差耦合且特征平面化导致可观测性下降。针对这一问题，提出了利用惯性/激光测距/视觉里程计组合实现尺度误差估计的方法。通过开展误差模型建立、激光测量点与图像中位置匹配、无人机平飞机动下系统可观测性分析等关键技术研究，实现了高空场景下尺度误差的精确估计。经过300m高度机载试验数据验证，算法精度优于1.5%D，对卫星拒止条件下高空无人机自主导航具有重要意义。