基于改进向量场直方图算法的无人机动态避障策略

目前传统向量场直方图(VFH)算法存在易陷入局部陷阱的缺陷，本文提出了基于陷阱检测机制与动态阈值更新策略的改进VFH算法，更加符合局部未知环境下无人机路径规划的要求，并针对复杂未知场景中无人机避障问题，提出了基于A^*算法和改进VFH算法的避障算法。首先，无人机根据全局已知障碍物信息，基于A^*算法构建目标航路点；其次，在目标航路点不可达的情况下，无人机根据运动状态与激光雷达探测到的地形信息，基于改进向量场直方图算法进行局部规划。在局部规划中，针对传统VFH算法存在的缺陷进行了改进：针对传统VFH算法的无记忆性导致在一些特殊场景中易陷入局部陷阱，本文提出陷阱检测机制的VFH算法，动态选择历史信息增强向量场直方图算法的记忆性，无人机可自主检测陷阱并及时跳出；针对向量场直方图算法的阈值敏感性问题，设计了动态阈值更新策略，使得无人机能够在复杂或稀疏的障碍物环境中，动态平衡避障安全性和抵达目标的时效性。最后，通过对比仿真验证了算法的有效性，为传统VFH算法易陷入局部陷阱的缺陷提供了一种解决方法。     

边缘图像自适应编码方法

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。     

无人机载多传感器图像融合评述

为了能为作战指挥系统提供清晰的局部战场信息,提高对局部战场低可观测目标的检测概率、定位精度及识别概率,迫切需要对无人机载SAR、可见光传感器、红外探测器等图像信息及其他非图像信息融合处理。提出了无人机载多传感器图像融合技术需要研究的内容,如: 图像融合新方法研究;无人机载SAR图像的非平稳性处理;基于图像融合目标检测和处理技术; 无人机载图像和非图像信息的融合问题;无人机载多传感器图像融合的实现及评估;多无人机载合成孔径雷达的协同成像;用图像融合的方法实现对运动目标检测等。分析了所提出研究内容的可行性,剖析了其中的关键技术,拟定了可能的技术路线。     

一种基于一致性的四旋翼无人机编队避障方法

针对一致性方法无法实现四旋翼无人机编队避障的问题,在航迹规划空间中引入势场来避免编队无人机间和编队无人机与障碍物间发生碰撞。以一致性方法为基础引导四旋翼无人机形成期望队形,为提高算法的收敛速度并且避免四旋翼无人机之间发生碰撞,增加了目标点的引力场和无人机间的斥力场;为有效避开外部环境中的障碍物,增加了障碍物的斥力场,并且构建了四旋翼无人机编队避障控制协议。仿真结果表明,新构建的控制协议能够引导编队无人机有效避开障碍物,并且能够恢复预期编队队形。     

基于改进人工势场的无人机编队避障

针对无人机编队飞行过程中的障碍物规避问题,提出了基于改进人工势场的避障控制方法。定义了空域障碍物产生的斥力势场,并给出了无人机规避障碍物的速度场,与基于虚拟长机的队形保持控制方法相结合,使无人机能够在感知到障碍物时使用改进人工势场法避障,并在避障结束后对队形恢复过程进行优化,使无人机能够更迅速恢复原有队形。仿真结果表明,该方法能够有效规避障碍物。     

单光子激光雷达数据去噪与滤波算法

单光子激光雷达获取的点云数据存在大量噪声,这给数据的处理带来了挑战。基于局部距离统计提出了改进的点云去噪算法,对单光子激光雷达点云原始数据进行去噪。然后基于统计分析方法改进了点云滤波算法,对去噪后的点云数据进行滤波处理。利用新提出的算法与传统算法去噪和滤波后得到的点云进行比较,并与传统激光雷达的数字地形模型(DTM)数据进行对比。计算得到MABEL地面点云相对于传统激光雷达高程的均方根误差RMSE为2.98m,相关系数R^2为0.9938。进一步对地面点云插值得到剖面数字高程模型(DEM)数据,其相对于传统激光雷达高程的均方根误差RMSE为2.85m,相关系数R^2为0.9931。实验结果显示,提出的单光子激光雷达点云去噪和滤波算法优于传统算法,与传统激光雷达DTM数据具有较好的相关性,能够精确的恢复地形信息。     

基于多智能体强化学习的月面极端区域协同探测方法

针对单个月球车难以高效鲁棒地探测月面极端区域的问题,提出了一种基于多智能体强化学习的月球车协同探测方法。首先,将探测区域进行离散化处理,并使用栅格地图表达探测信息及各月球车的位置信息,然后,使用深度神经网络对视觉图像信息、激光雷达信息以及栅格地图信息进行特征提取;之后,在多智能体强化学习的架构下学习月球车的协同探测策略,通过设计考虑探测时间、安全约束及通信约束的奖励函数,使月球车可以快速安全地对月面极端区域进行协同探测;最后,在Gazebo中搭建了月面仿真环境并进行了仿真验证。结果表明：所提出的方法具备较高的探测效率与较好的安全保障。     

重访机制驱动的多无人机协同动目标搜索方法

为实现多无人机高效捕获灰色任务区域内的移动目标,考虑传感器探测概率与虚警概率,提出了重访机制驱动的协同搜索规划（RMD-CSP）方法,以降低目标遗漏与误判概率。考虑无人机飞行性能约束,以最大化任务执行效能为目标建立多无人机协同搜索模型。根据目标先验信息初始化环境搜索信息图（包括目标概率分布图、环境不确定度图与环境搜索状态图）,利用无人机实时探测信息,基于贝叶斯准则持续更新搜索信息图。定制基于环境不确定度更新的重访机制,通过增加长时间未被重访区域的环境不确定度,引导无人机搜索该区域,降低移动目标的遗漏概率;定制基于目标函数权重更新的重访机制,引导无人机快速重访发现新的疑似目标的区域,对疑似目标进行再次确认,减少由于传感器虚警概率造成的目标误判概率。采用滚动时域规划架构,将搜索规划问题分解为一系列短时域规划问题,提升了求解效率。在典型任务想定下,通过数值仿真试验验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,RMD-CSP能够在秒级时间内生成每个时域的搜索航迹,相比于光栅式搜索方法与标准的概率启发式搜索方法,能够引导无人机捕获更多的移动目标,同时减少误判次数,有效提升了多无人机协同搜索的任务效能。     

基于时间约束的无人机避障研究

对无人机避开障碍物这一热点问题展开了研究。在极坐标系下,基于无人机与障碍物之间的几何关系,建立了无人机与障碍物之间的运动学方程。通过设计滑模变结构有限时间收敛制导律,使连接无人机与避障点的视线角速率快速收敛到零,相对速度方向收敛到期望的避障方向,保证了无人机能够顺利避开运动障碍物。通过有限时间收敛分析,得到了相对速度收敛到期望的避障方向时间与制导律参数的表达式。通过选择合适的参数,可使收敛时间小于到达避障点的时间,保证了避障的完成,也确定了制导律参数的取值范围。最后对设计的避障算法进行了仿真,仿真结果验证了算法的有效性。     

无人机防相撞空中威胁态势的探测与告警研究

空中威胁态势探测与告警是无人机飞行防相撞预警的关键。为此,提出一种基于航迹预测的无人机防相撞空中威胁态势探测与告警方法。在该方法中,先采用滑动窗多项式拟合法对入侵机航迹进行动态预测,然后,在航迹预测基础上,利用无人机与入侵机飞行信息,建立针对入侵机的无人机动态避撞区,最后,结合静态保护区原理,对特定飞行场景下的无人机飞行冲突趋势、空中危险接近趋势和飞行碰撞趋势的探测与告警。仿真实例验证了所提出方法的有效性,也验证了其用于无人机飞行防相撞预警的可行性。     

基于立体视觉的大型客机障碍物探测

为了提高大型客机在低能见度天气下场面滑行时的安全性,提出了一种采用热成像仪进行障碍物探测和识别的系统。对客机前方景物进行热成像,用改进的机器立体视觉算法计算目标距离,使用模糊逻辑融合位置信息识别障碍物。实验表明提出的系统能探测和识别场面上的主要障碍物。     

基于多传感器信息融合的直升机城市内障碍物主动探测方法

为了解决直升机前视告警系统在城市内告警成功率较低，对前视方向感知能力不足问题，提出一种基于多传感器信息融合的直升机城市内障碍物主动探测方法，以提高直升机前视告警的有效性。首先，研究了基于雷达与视觉信息融合的检测及跟踪方法，得到障碍物自身尺寸及经纬度数据信息。其次，提出一种障碍物数据处理方法，筛选障碍物数据并将其更新入机载地形高程数据库中。最后，基于三维仿真平台，结合典型算例进行仿真研究。结果表明：该方法能够对前视方向上的城市地形进行有效探测并准确更新，可用于保障直升机城市内飞行安全。     

基于比例导引角度线性化的无人机避障研究

基于无人机与障碍物之间的几何关系,在极坐标系下建立了无人机与障碍物之间的运动学方程,通过引入基于角度线性化的比例导引律,使无人机能够顺利避开障碍物。引入的基于角度线性化的比例导引律是关于无人机相对速度航向角与避障点视线角的函数,由比例函数及偏差函数组成。为解决初始时刻相对速度航向角不满足引入导引律的问题,在调节函数中加入了指数项。通过稳定性证明,得到了满足要求的导引律参数取值范围。最后对设计的避障算法进行了仿真,仿真结果验证了算法的有效性。     

基于RHC的无人机自主轨迹优化算法研究

介绍了一种无人机长航程飞行的轨迹优化的新方法.在禁飞区、最大航速和曲率等约束条件下,在滚动时域控制RHC(Receding Hoirzon Control)框架中使用混整线性规划MILP(Mix-Integer Linear Programming)来设计无人机最短时间的航迹,其中引入罚函数来说明从航迹端点到达目标点的估计时间.仿真结果表明,使用这种方法,无人机可以顺利穿过障碍物区域,可以处理确定时间窗口的控制FHC(Fixed Horizon Controller)难于处理的长航程复杂优化问题.     

无人机空中冲突探测与避撞研究

近年来，无人机运输业迅猛发展，其飞行过程中的冲突探测与避撞问题成为亟需解决的关键问题。在无人机周围建立合理的三维空间模型，优化包括紧急避撞区域、一般避撞区域、监视及提前避撞区域的三级避撞区域系统，并利用ADS-B 报文提供的无人机位置、速度等信息，基于无人机一般二维平面上的冲突探测与避撞算法，通过增加垂直方向上的冲突识别来改进冲突探测算法，对比调速、调向两种避让方案在各避撞区域的成功率。结果表明：改进算法能在无人机数量大幅增加的情况下有效识别冲突无人机，同时采用先调速后调向的避让方案，避撞成功率达到99.75%，可为保障无人机的飞行安全提供有效策略。     

快速发展中的无人机有效载荷

从近几年发生的战争实践来看,无人机已成为了一种能够搭载各类监测侦察设备和武器系统的低可探测性空中平台,而且随着微电子、信息和人工智能等技术的提高,无人机种类繁多、性能各异的有效载荷已进入了一个全新的迅速发展时期     

无人机地理围栏越界探测算法改进与分析

防止无人机飞出指定空域或飞入禁飞空域的核心算法是无人机地理围栏越界探测算法。为提高无人机地理围栏越界探测的准确性以保证低空无人机飞行的安全性,本文针对射线法进行改进,通过添加缓冲距离的判断来解决传统射线法不能解决的三种特殊情况,在Matlab环境下对其进行了仿真验证,实现了越界探测功能,找出了影响改进算法运行时间的三个因素,并进行了深入分析和讨论。仿真结果表明：提出的基于改进射线法的无人机地理围栏越界探测算法在不影响运行时间的前提下,提高了无人机越界探测的准确性。     

基于改进A^*算法的无人机快速轨迹规划方法

针对旋翼无人机在三维障碍物环境中自主飞行时路径搜索速度慢、轨迹生成通常忽略无人机动力学特性的问题,发展一种基于改进A^*算法并同时考虑无人机动力学特性和运动学性能的快速轨迹规划方法。首先,在三维障碍物环境中运用改进A^*算法通过剔除部分网格节点降低A^*算法的节点计算量,提升算法的路径搜索速度;其次,以最小化飞行轨迹的四阶导数作为目标函数,以路径点处的位置、速度、加速度等各阶导数作为约束条件优化飞行轨迹;最后,在三维障碍物环境中对比A^*算法改进前后的路径搜索结果,并对优化的飞行轨迹进行仿真飞行测试。结果表明:改进A^*算法大幅降低了A^*算法的节点计算量,显著提升了路径搜索速度;且无人机能够始终以较小位置误差沿优化轨迹光滑连续飞行。     

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。     

一种适用于情报图像处理的图像集分类算法

无人机情报处理系统是无人机地面控制系统的重要组成部分之一,主要负责对无人机侦察载荷下传的侦察情报进行处理,从复杂的情报中获得直观的情报产品并传递给上级和友邻单位。对于搭载光电载荷的无人机情报处理当前仍以依靠人力鉴别为主。介绍一种基于快速近似最近邻( FLANN) 搜索特征的K 近邻用分类决策,可去除背景信息对分类性能的影响;为了进一步提高算法的运行速度及减少算法的内存开销,采用特征选择的方式分别减少测试图像和训练图像集的特征数目,并尝试同时减少测试图像和训练图像集中的特征数目平衡分类正确率与分类时间之间的矛盾。该算法保留了原始NBNN 算法的优点,无需参数学习的过程,实验结果验证了算法的正确性和有效性。