星载天线展开过程立体视觉动态测量技术

介绍了基于立体视觉原理的星载天线动态展开过程测量方法，通过基于标准长度的标定方法、双目立体视觉交会坐标解算和动态多目标点识别跟踪等关键技术的研究，实现了对可展开天线各关节点在展开过程中的三维运动轨迹的测量，并实现了试验验证。试验结果表明，该方法可获得各关节点在不同时刻的三维点坐标，解算出展开运动的运动速度、加速度和展开后的面型等参数，为大型可展开天线柔性机构设计、动力学分析和展开可靠性分析等提供必要的参考。     

基于视觉注意力分配的飞机驾驶舱人机界面布局优化

以优化飞机驾驶舱人机界面布局设计为目的,提出了一种基于飞行员视觉注意力分配的布局优化模型。首先分析了计算机辅助三维交互应用软件(Computer aided three-dimensional interactive application,CATIA)中的可视域分析模块,给出不同视野区域的可视性等级,并对驾驶舱人机界面所在的视野范围进行栅格化处理;然后用G1法分析人机界面上各个设备的重要程度,并给予定量赋值;最后建立以飞机驾驶舱人机界面布局的视觉注意分配达到最优为目标函数的优化模型,并引入带有惯性权重的粒子群算法进行模型的求解。利用飞机模拟驾驶舱的人机界面布局为例,进行模型验证,结果表明该模型具有一定的可行性。     

卷积神经网络及其在航空视觉任务中的应用展望

从卷积神经网络的基本理论出发,介绍了几种经典卷积网络结构,并结合当前卷积神经网络在计算机视觉领域的应用现状,重点探讨了它在未来航空视觉相关任务系统中的应用前景,以及实施这些技术必须解决的若干问题,为未来航空装备智能化水平的进一步提升提供参考。     

基于单目视觉原理的空间位置测量技术研究

为了提升空间位置测量的自动化程度，采用单目视觉原理建立空间成像方程，将三维的空间坐标转换为两维的图像坐标，由此实现单目视觉的空间位置测量。本文推导了单目视觉定位的基本成像方程，对建立的定位装置，进行了实际定位实验，实现了预期的测量结果。基于视觉原理的空间位置测量技术，具有良好的推广应用价值。     

一种可变锚框候选区域网络的目标检测方法

目标检测作为计算机视觉领域的热点问题，目前基于深度学习的目标检测方法可以分为2类:两步检测和一步检测，前者有着较高准确性，后者有着较好速度，但是为提高检测的性能两者都引入了锚机制。为提高目标检测系统的性能，基于深度卷积神经网络的两步检测算法引入了注意力引导（AG）模块，通过对候选区域网络（RPN）的锚机制进行引导，使得对于预选锚框形状的选择更具有多样性；同时针对传统的后处理方式非极大值抑制（NMS）算法存在的误检和漏检的问题，提出了一种置信度因子的NMS（Cf-NMS）算法，对于模型的整体性能有着很大的贡献。实验结果说明，所提方法虽然在速度性能上有略微的下降，但是无论是在RPN变体还是现有的先进算法在准确性方面都有提升。      

基于仿生原理的超角分辨天线阵设计

以昆虫的声波超分辨定位原理为基础,提出了对应的电小仿生天线阵系统,增强了电小天线阵的角度分辨能力。在具体设计过程中,运用奇偶模分析方法,推导出在不损失功率的条件下,相位差放大因子与天线阵元的阻抗和互耦之间的约束关系,与此同时提出了可获得更大相位差放大因子的设计方法。以此理论为基础,设计了一个二元电小天线阵,仿真并测试了其角度分辨性能,测试结果与理论分析一致,有力地验证了仿生天线阵理论的正确性与设计方法的有效性。     

基于磁力计、IMU和单目视觉的自主定位方法

基于单目视觉与惯性测量单元(IMU)融合的SLAM(simultaneous localization and mapping)技术,具有硬件成本低、体积小和消耗计算资源少等优点,在移动机器人导航系统中得到了广泛的应用。单目视觉SLAM系统主要通过求解对极几何来解算位姿,但当平移为零时(仅存在姿态旋转运动),存在解算漂移的问题。通过将磁力计的数据融合到单目视觉SLAM算法中,不但可以解决纯旋转情况下姿态解算漂移问题,还可以提高解算精度。物理仿真实验的结果表明,与传统的SLAM算法相比,本文提出的基于磁力计、IMU和单目视觉融合的算法具有精度高、鲁棒性好的优点。     

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Mecanum轮配送车的视觉与磁带双重导引技术研究

针对卫星总装过程中提出的物料配送需求,设计并实现了以Mecanum轮全方位移动平台为基础,可在狭窄配送通道内快速、灵活移动的智能物料配送车。结合总装现场实际环境条件,配送车采用了视觉导引与磁带导引相结合的智能导引策略,有效消除了光照强度变化、地面裂纹、电磁信号干扰等环境因素对车道线采集的影响,最终实现总装物料从库房至多工位的自动配送。     

封闭式仿生螺旋缠绕软体夹持器的设计与研究

针对目前软体夹持器缺乏螺旋缠绕变形的理论研究及传统多指软体夹持器夹持力不足的问题，开展了针对纤维增强结构的仿生软体夹持器螺旋缠绕变形特性的研究，提出了一种新的封闭式抓取方式。首先，设计了仿生软体夹持器，该夹持器由软体夹持装置、软体夹持套、紧固套及连接装置组成。其次，基于Mooney-Rivlin模型建立了驱动压强与驱动器螺旋缠绕变形后端面扭转角度的非线性数学模型，并对夹持器封闭式抓取的末端闭合特性进行了分析。然后，开展了单元驱动器螺旋缠绕变形的仿真及实验，结果证明了理论模型的正确性。最后，进行了仿生软体夹持器封闭式抓取实验。结果表明:封闭式仿生软体夹持器具有较大的负载能力及良好的目标适应性。