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无人机空中自主回收是未来的发展趋势,对空中载具的自动识别是实现视觉引导回收的关键技术之一。目前对于空中关联目标检测的研究局限于单个目标个体,没有充分利用关联目标之间的信息。本文针对空中高动态对接中的关联目标检测问题,提出了一种母机与挂载对接物体的单阶段快速协同目标检测算法,包括相关类别并行独立分支目标检测、相关类别掩模增强检测以及相关类别的特征一致性约束,这些模块能够共同提升检测表现。实验表明,在测试集中该算法相比于YOLOv4能够提升4.3%的平均精度,相比YOLOv3-Tiny能够提升31.6%的平均精度。同时,该算法已应用在MBZIRC2020的高动态空中对接项目上,实现机载图像在线实时处理,团队借此斩获冠军。 相似文献
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空中自主加油技术能大大提高无人机的航程航时,在军用和民用上都有着十分重要的意义。受编队气动干扰、模型不确定性、头波效应、阵风干扰等因素影响,空中无人加油的对接段是所有阶段中精度要求最高和控制难度最大的一个阶段,其导航制导与控制技术是目前研究的难点和热点。本文针对无人-无人空中自主加油场景,深入研究了软管式空中加油自主对接段的鲁棒抗扰导航制导与控制技术并进行了飞行试验验证。首先,为实现受油机加速对接时高度控制不出现振荡,采用总和能量法设计纵向制导律以实现对接末段高度和速度的协调控制;其次,为提高风干扰下的对接控制精度,分别针对加油机和受油机在不同飞行阶段的轨迹跟踪特点采用L1非线性制导思想设计了横向制导律,并采用鲁棒伺服方法设计内环姿态控制律,将积分环节引入角速率控制回路提升系统型别以更好抑制外界扰动对系统的影响;然后,基于单阶段深度学习目标检测算法YOLOV4开发了锥套识别与定位算法,在强光、云雾等复杂条件下进行采样和训练以大大提升视觉系统的鲁棒性,并采用扩展卡尔曼滤波算法将图像定位信息与RTK定位信息进行融合用于相对导航;最后,设计了无人机空中加油自主对接模拟飞行试验方案,在最大程度... 相似文献
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针对卫星拒止条件下无人机高精度相对导航的需求,开展了视觉导航相对位置解算方法研究。设计了具有同心圆特征的合作标识,以提升不同距离情况下合作标识检测的鲁棒性。通过椭圆模型将相对位置解算问题转换为高次方程求解问题,实现了像素坐标系下椭圆方程的拟合。提出了基于特征点的相对位置初始化方法和基于运动约束的相对位置跟踪方法,解决了视觉相对位置解算过程中存在的二义性问题,实验结果表明:近距离情况下,所提方法的相对导航解算精度达到厘米级;远距离情况下,所提方法能较好地跟踪相机运动,保持较高的解算精度和鲁棒性,克服了基于二维码ArUco方法失效的不足。 相似文献
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边缘特征常被视作无人机视觉系统中的重要信息(比如在视觉导航时需用边缘特征识别障碍物),在实践中会遇到边缘图像数据量大的情况。针对边缘图像高效压缩问题,提出了边缘图像自适应编码方法。首先以边缘打包法的压缩比和边缘点所占比例为特征,建立Logistic回归模型,然后利用图像数据库对该模型进行离线训练获取模型参数,最后利用Logistic回归模型建立分类器,自适应地在边缘打包法和链码编码法中选择压缩比最高的方法对边缘图像进行压缩。对VOC2012图像数据库的测试结果表明,与常用压缩方法相比,提出的算法能提高压缩比5%左右,有效减少了数据量。 相似文献
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无人机以其独特优势在侦察探测和武装打击等领域得到广泛应用,并在世界范围内多处战场上大放异彩。然而,针对无人机的干扰、诱骗和捕获问题不断发生,反无人机作战越来越成为各国军事研究热点。从无人机光学、热能散射、雷达反射、电磁信号、磁场和声学等目标特征分析了探测侦收技术,针对无人机测控和导航链路方面研究了干扰压制技术,并分析了对无人机的主要诱骗捕获方式。在此基础上,在探测侦收、干扰压制和诱骗捕获3个方面对无人机抗干扰防诱骗主要手段进行了技术分析,并提出了加强中远程空空中继链路、自主导航技术、智能化以及信息安全一体化设计研究等发展建议。 相似文献
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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。 相似文献
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针对无人机与相机快速相对运动造成的运动模糊问题,以及小型无人机外观信息缺失和背景复杂造成漏警和虚警问题,提出了一种新的无人机检测-跟踪方法。针对成像尺寸小于32像素×32像素的无人机目标,提出改进的多层特征金字塔的分类和目标框回归器作为目标检测器,克服漏警。利用检测结果初始化基于核相关滤波的目标跟踪器,并持续修正跟踪结果,跟踪结果为剔除检测器虚警提供依据。在跟踪过程中,引入对观测场景纹理自适应的相机运动补偿策略实现目标重定位。多场景下的实验结果表明:提出的方法在对高速运动小目标的检测和跟踪指标上显著优于传统方法,且运动补偿机制的引入进一步增强了方法在极端复杂场景下的鲁棒性。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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在低空救援中如何合理地分配无人机的搜救任务长期以来都是研究的重点。在分层级分布式分配方法的基础上建立多目标多无人机任务分配模型,在模型中以搜救费用、无人机使用数量、完成任务的均衡性为目标函数,采用改进的NSGA-Ⅱ算法进行求解。结果表明:本文建立的模型有效,能在不同搜救环境下给出合理有效的分配方案;在搜救中考虑以搜救效率最高为导向时,带来无人机成本和数量的增加;当实际搜救的无人机非常有限时,则需要时间成本的投入;以经济利益为导向时,则会导致搜救时间的增加。 相似文献