基于深度学习的无人机航拍视频多目标检测与跟踪研究进展

随着无人机航拍的数据采集愈加便捷，以无人机为平台的多目标检测与跟踪技术发展迅速，在智慧城市、环境监测、地质探测、精准农业和灾害预警等民用和军事领域有着广泛的应用前景，近年来深度学习的突飞猛进也为其提供了多种更为有效的解决思路。然而，无人机视角下目标外观发生突变、目标区域被严重遮挡以及目标消失和重现等挑战性的问题尚未完全解决。综述了基于深度学习的无人机航拍视频多目标检测与跟踪算法，总结了该领域的最新进展，包括多目标检测、多目标跟踪2个模块。多目标检测模块划分为双阶段与单阶段两个部分。对于多目标跟踪模块则依据基于检测的跟踪和联合检测的跟踪2个经典框架，分别阐述了2类算法的原理并分析其优缺点。随后对现有的公开数据集进行统计分析，并对基于无人机航拍视频的多目标检测与跟踪领域内标杆挑战赛VisDrone Challenge近年来的最优方案进行了对比分析。最后总结了无人机视角下多目标检测与跟踪亟待解决的问题并展望未来可能的研究方向，为后续相关研究的人员提供参考。     

含离散源损伤的复合材料壁板的剩余强度评估

为研究含离散源损伤的碳纤维增强树脂基复合材料曲面帽形加筋壁板在内压-轴压联合载荷下的剩余强度，对7长桁4框的复合材料曲面帽形加筋壁板进行了试验和分析。结果表明，与离散源损伤距离超过1个典型长桁间距壁板的蒙皮和长桁在轴压载荷作用下轴向应变分布较均匀；加载过程中，损伤区附近应力重新分配，降低了应力集中，离散源损伤可简化为圆孔；基于FD判据和经典层压板理论的计算方法能较准确的计算出含离散源损伤的曲面帽形加筋壁板在内压-轴压联合载荷下的剩余强度；并针对复合材料曲面帽形加筋壁板的结构特点、应变分布特征及破坏模式提出一种在内压-轴压联合载荷下轴向剩余强度的工程估算方法；计算结果均与试验结果吻合较好。     

模糊PID控制对轮橇式起落架飞机滑行减振的影响研究

飞机在地面滑跑过程中产生的振动严重威胁着飞机起降安全。针对新型轮橇式起落架飞机在滑行时受到地面随机激励而产生剧烈振动的问题，本文在多体动力学软件LMS Virtual.Lab Motion中建立了轮橇式起落架飞机全机着陆滑跑动力学模型，基于高斯白噪声经典随机过程建立随机道面激励模型，在MATLAB/Simulink中设计了半主动控制缓冲器，通过LMS Virtual.Lab Motion与MATLAB的联合仿真方法，分析对比了缓冲器被动减振、半主动PID控制和半主动模糊PID控制三种控制律作用下轮橇式飞机的滑行振动特性。研究结果表明，所设计的模糊PID半主动控制缓冲器，能够有效减小机体垂向振动位移和垂向载荷，并且可消除飞机刹停后的动态误差，使飞机更快达到静止状态。通过多工况仿真验证了该控制方法的适应性和有效性。     

基于可重构标定板的激光与视觉联合标定方法

目前,激光雷达与视觉传感器的联合标定方法包含动态在线标定与静态离线标定两大类.动态在线标定对标定的环境有较高的要求,且标定结果不稳定;静态离线标定通常采用标定板,因而对标定板的要求较高,手动选择与线拟合都易引入或放大误差,故提出了一种基于可重构标定板的激光雷达与视觉传感器的联合标定方法.首先,对传统的标定板进行拆分与重构,采用类条形码的方式自动识别激光雷达特征点,并添加相机校验机制以缓解标定过程中相机识别的不稳定性带来的误差.最后,通过与双目相机标定,采用重投影的方式对外参标定结果进行可视化主观评价与客观量化评价.实验表明,该标定方法的均方根误差(RMSE)为1.275cm,重投影后的误差为3.2个像素.     

基于模型的飞机系统架构设计综述

从飞机系统架构设计的必要性、系统架构的建模和分析过程、支持架构建模分析的MBSE方法论、架构建模语言、架构建模工具、面向全机系统架构的协同设计和联合建模仿真等角度出发,对飞机系统架构设计相关的基础内容进行了全方位的综述,并提出了初步的飞机系统架构设计思想及其落实途径。     

基于NS-3的无人机自组网跨层能源优化路由陈不了

无人机Ad hoc网络是一种拓扑变化频繁的特殊能量受限网络，为平衡网络中各节点的通信能耗，降低传输总能耗，从网络分层优化的角度入手，提出了一种综合考量物理层能源消耗率与网络层跳数最小化的预期寿命路由度量，保证跳数较少的前提下，分组沿预期寿命较大的路径传输，并给出了改进路由算法在NS-3中的具体实现。仿真结果显示，引入新度量后，网络的总能耗相比经典协议降低了12%，各节点剩余能量分布方差降低了17%，较长仿真时间内节点存活率提升了18%。结果表明改进协议均衡了无人机网络中各节点的能耗分布，降低了网络的总能耗，在一定程度上降低了节点死亡率，延长了网络寿命。