基于因子图的无人机视觉定位方法

当前多用途无人机主要依靠全球导航卫星系统（GNSS）和惯性测量单元（IMU）的组合导航实现高精度定位，然而在强电磁干扰以及各类复杂环境GNSS拒止等情况下，该定位模式面临失效的风险。为探索一种GNSS拒止环境下的导航定位手段，对视觉导航方式进行了研究，针对无人机小交会角条件下视觉定位存在高程方向交会精度差、绝对尺度信息缺失、累积误差无法消除和定位轨迹不连续等问题，提出了基于因子图融合影像匹配和视觉信息的光束法平差方法，解决了无人机小交会角下的自主绝对定位问题。     

一种无人机载荷安装位姿测量系统的实现

描述了一种可以快速测量无人机载荷位姿的六自由度测量系统,可对无人机载荷位姿进行实时安装测量,用于保证所有载荷安装于预定位置。测量系统基于单目视觉测量原理,利用固定式多目标主动光学靶标将载荷的坐标系引出,系统软件可实时给出被测载荷的位姿。进行了一系列的试验用于验证测量能力。利用多齿分度台和位移台进行测量重复性试验。结果表明,角度测量重复性0.05°,位移测量重复性0.05mm。     

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。     

由美军无人机系统的发展引发的思考

简要介绍了目前美军无人机的研制发展和装备情况，着重分析了当前美军无人机发展的三大特点，即作战区域覆盖全球、作战任务类型繁多，大量新技术的应用以及强调无人机的能力和智能化程度。并对我国无人机的发展提出了系统规划无人机平台体系，改研和新研协调发展以及重视反无人机战术技术研究的建议。     

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。     

无人机自主空中加油技术现状及发展趋势

无人机在现代战争中扮演着越来越重要的作用,广泛运用于情报搜集、目标定位和精确打击等任务。但是由于其具有载重少和油量小的特点,限制了自身的搭载能力和作战半径。自主空中加油技术的发展,不仅能够有效地提高无人机装备的搭载水平和续航能力,同时也能增强其在极端天气情况下的飞行能力。本文主要从无人机的发展、空中自主加油技术、国内外研究现状和未来发展方向等方面对自主空中加油技术的发展现状进行了综述,并对现有的技术特点进行了分析和梳理,对自主空中加油技术的发展趋势进行了展望。     

基于脑机接口的无人机编队控制系统设计

随着脑机接口（BCI）技术的不断发展，越来越多基于脑机接口的应用被不断研究并实现。为提高无人机编队的工作效率，针对无人机编队的常用控制命令，本文设计了一种8目标的稳态视觉诱发电位（SSVEP）脑机接口控制无人机编队系统。该系统允许用户通过脑机接口的8个命令对无人机编队进行队形切换等灵活控制。本系统采用典型相关分析（CCA）方法对脑电进行解码，并将解码结果使用Leader-Follower的方法对无人机编队进行控制。来自6例健康受试者的试验结果表明，研究所设计的脑控无人机编队系统具有较好的性能，平均识别准确率高达97%，验证了基于非侵入式脑机接口技术控制无人机编队的可行性。     

基于仿生视觉注意机制的无人机目标检测

提出了一种基于仿生视觉注意机制的无人机目标检测方法,该方法使用了亮度、方向和区域对比度特征,针对提取的多个显著性特征,利用Ada Boost分类器对其进行分析和融合,得到最终的显著图。对显著图进行图像分割,从中找出显著度最高的区域即目标区域。仿真结果表明,所提出的无人机目标检测方法可以比较准确地确定目标区域,自适应能力强。     

基于立体视觉的无人机位姿测量方法

现有的无人机位姿视觉测量方法大多基于诸如关键点等几何尺寸在图像和模型间的对应关系完成位姿计算；然而，在复杂情况下易出现关键点图像坐标定位失效的问题，而针对特定机型的算法设计泛化性不佳。针对这一问题，本文提出了一种基于立体视觉的固定翼无人机位姿测量方法，通过立体视觉重建目标无人机三维点云，基于无人机组件三维点云拟合鲁棒地完成位姿测量。首先，使用一种二维、三维数据结合的方式，利用卷积神经网络完成组件的分割。其次，分别利用机翼和机身点云拟合无人机坐标系的z轴和x轴，进而完成目标无人机位姿的计算。整个计算过程无需已知具体机型或尺寸。经试验验证，本文方法在10m的范围内达到了1.57°和0.07m的位姿测量精度，具有较高的精度和鲁棒性。     

垂直起降固定翼无人机技术发展及趋势分析

垂直起降固定翼无人机具有对起降场地要求低、机动性好、巡航速度高、航时长等优势,是目前航空领域研究热点。本文阐述了国内外现有垂直起降固定翼无人机研究现状和基本特征,详细分析了不同类型垂直起降固定翼无人机的技术特点,提出更高的飞行速度、更长的续航时间、更强的任务载荷能力将是未来垂直起降固定翼无人机技术的主要发展方向和必然趋...     

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。     

无人机抗干扰防诱骗技术分析

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。     

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。     

多无人机协同导航技术研究现状及进展

UAV是无人驾驶飞机(Unmanned Aerial Vehicle)的简称,无人机相较于有人驾驶飞机具有用途广泛、成本低和生存能力强等特点,在军事民用领域都有着广阔的前景,受到了国内外研究者的关注。协同导航技术极大地扩展了无人机的应用范围,提高了多无人机定位的精度以及无人机编队的稳定性、安全性和可靠性。现阶段协同导航技术在编队导航、目标监测与跟踪等诸多方面都得到了研究与应用。从四个层次对协同导航的研究现状和进展进行探讨:首先是对多无人机协同导航的概念、基本原理、国内外发展现状和必要性进行阐述;其次对协同导航中相对导航方式进行了分类分析,并分别介绍了无线电导航与视觉导航的原理、优缺点和应用场景;然后从导航目的、协同导航优化算法、滤波方法、协同导航信息融合容错策略几个方面对协同导航进行分析归纳;最后,讨论了基于多无人机协同导航未来的发展趋势。     

无人机绳钩回收系统的动力学特性仿真分析

无人机(UAV)精确定点回收是促进中小型无人机广泛应用的关键技术,而绳钩回收是一种适合小型固定翼无人机在狭窄场地或舰船上实现精确定点回收的先进回收方式,其具有良好的研究应用价值和开发前景。采用基于矢量封闭环、欧拉运动学和动力学方程的联立约束法,解决了无人机绳钩回收系统的空间机构运动的动力学求解问题。基于无人机绳钩回收系统动力学模型,对无人机回收时系统吸能缓冲过程中的动力学特性进行了深入分析。在MATLAB/Simulink环境中通过对动力学模型的仿真,得出以无人机速度变化为代表的系统主要性能指标,同时探讨了参数变化对系统主要性能的影响,并分析了回收过程中拦阻力峰值载荷下的机翼应力和应变。结果表明,无人机绳钩回收性能优良,是一种可开发研制的新型回收技术,为开展无人机绳钩回收系统的工程研制提供了重要的理论参考。     

无人机自主着陆视觉相对位姿测量误差分析方法

卫星拒止条件下无人机自主安全回收的关键是全自主、高精度的测量无人机相对着陆场站的相对位姿信息。视觉相对位姿测量直接敏感高动态运动体之间的相对位姿信息,具有全自主、高精度等优势,为无人机自主安全回收提供新的技术途径。针对视觉相对位姿测量精度易受目标特征提取精度和相机内参数标定误差影响的问题,提出了一种无人机自主着陆视觉相对位姿测量误差分析方法,该方法通过研究测量机理模型确定关键误差影响因素,计算相关参数变化对测量精度的影响,最后利用仿真分析验证本文所提方法的有效性。     

无人机通用测控技术

针对国内无人机系统之间缺乏互联、互通、互操作技术标准和能力的问题,研究了无人机通用测控方法和技术实现途径,提出了适用于无人机的通用测控模型、测控接口和描述模型。开发了小型无人机通用测控接口试验验证系统,对所提出的通用测控技术进行了技术验证,实验结果证明了该技术的可行性。     

无人机系统安全目标水平预估方法

考虑无人机系统（UAS）与有人机运行安全特性的不同,通过事件树分析识别出对地撞击是无人机系统运行的首要风险方式。基于等效安全水平的概念,建立确定无人机系统安全目标水平的对地撞击模型,将无人机撞击动能、构型参数以及飞行环境因素综合考虑到模型中,并计算了不同无人机系统在不同运行场景下的安全目标水平以及基于我国地域人口的安全目标水平,结果表明: 在考虑运行环境的情况下,对无人机系统安全目标水平的定量要求可能跨越4～5个数量级。在此基础上,结合风险矩阵的概念,给出基于对地撞击情况的无人机系统运行风险评价矩阵,为无人机系统运行风险评价提供了一种可行思路。      

2019年无人机智能技术发展大会征文通知

<正>为促进学术交流,鼓励科技创新,推动无人机事业快速发展,中国航空学会无人机及微型飞行器分会将于2019年10月下旬举办无人机智能技术发展大会。大会主题为"人工智能与无人机系统",将重点研讨人工智能技术在无人机系统中的应用研究。大会面向全国开展征文,现将有关事项通知如下:一、征文范围1.人工智能在无人机系统中的应用和发展研究;2.智能无人机技术研究;3.认知无人机技术研究;4.先进无人机感知与规避、自主与协调控制、智能决策技术研究;5.先进无人机任务载荷技术研究;     

无人机动态目标高精度定位方法研究

针对未来无人机对目标高精度定位的迫切需求,开展了无人机动态目标高精度定位方法研究,提出了动态目标高精度定位总体方案。方案将惯性/卫星组合导航系统和机载光电平台系统获取的载机信息和目标相对信息作为目标定位算法的输入量,合理分配目标定位过程中各项误差参数,实现无人机对目标的高精度定位。经仿真验证,目标定位精度和载机导航精度都达到了期望指标,表明了方案和算法的有效性。