基于激光扫描和计算机视觉的无人机全天候自主着陆导引技术

为了解决基于GPS导航的无人机受他国控制和易受干扰的潜在危险问题,提出以GPS导航系统为主,以捷联惯性导航结合主动式红外激光扫描定位及计算机视觉识别着陆跑道为辅的无人机导航和着陆精确导引新技术,实现无人机全天候的自主精确着陆。提出了该技术的具体工作原理和工作过程,对激光扫描系统的工作原理和扫描模型及扫描参数的确定、着陆点的激光反射装置的确定、着陆点坐标与着陆跑道方向的确定问题和防止发生由其它反射物或红外光源误导的措施等问题进行了分析和研究。     

Bayesian分类方法在微小型飞行器视觉导航中的应用

在微小型飞行器的视觉导航中,图像分割的基本工作是将天地两部分分割开.这是形成整个视觉导航系统闭环控制的基础.而欲实现天地分割,则以特征线的提取为前提.本文分别从自底向上和自顶向下两种思路出发,利用广义Hough变换和基于多尺度最小方差的方法,进行了全局特征线的提取.然后,采用Bayesian分类的方法,实现了对微小型飞行器视觉导航至关重要的天地分割.通过具有典型意义的仿真实验,比较了两种方法所获得的结果,揭示了两种方法应用于微小型飞行器视觉导航的优点和缺点.     

频率锁定对伞弹系统稳态特性的影响

旋转伞弹在下落过程中的稳定性直接影响着子弹的扫描性能,因此研究影响伞弹系统稳定性的因素非常重要。采用激光双目立体投影图像视觉技术在立式风洞中非接触测量了伞弹模型的扫描角和瞬时转速,介绍了测量与数据处理的方法,着重讨论了频率锁定现象对伞弹系统稳定扫描特性的影响。试验结果显示：在较窄风速范围内,存在频率锁定区域;在频率锁定区,扫描角和瞬时转速具有较好的周期稳定性,对外界的干扰不敏感,能量谱峰值也较显著。     

国外飞机视觉隐身技术研究进展

视觉隐身技术是通过光学方法减小飞机的视觉特征。本文首先介绍了国外飞机视觉隐身技术的发展历史。为了对比实验效果,引进了一个新的技术名词——蓝天背景下目标仰视可视截面积,重点介绍了国外利用电致发光视觉隐身技术在某型无人机上的应用成果,该技术可使无人机飞行高度为100m时,在蓝天背景下的目标仰视可视截面积从0．42m^2下降...     

风洞试验中模型迎角视觉测量技术研究

 发展了一种基于双相机的风洞试验模型迎角视觉测量技术。即在风洞模型表面绘制或喷涂一些高对比度的标记点,采用两台400万像素的工业相机采集模型的运动图像,然后求解图像的共线方程获得模型表面标记点的三维空间坐标,利用表面标记点坐标最小二乘拟合出一条空间直线,通过不同时刻空间直线单位方向矢量的变化计算出模型的迎角变化。利用精密电子倾斜仪对迎角视觉测量系统进行静态标定,结果表明:迎角视觉测量系统的准确度在0.01°以内。迎角视觉测量系统在2 m超声速风洞中对一尾支撑无主测力天平铰链力矩测量模型的实时迎角进行了测量,结果表明:系统具有很好的响应特性,可以作为风洞试验中迎角测量的一种有效方法,尤其是用于无主测力天平时模型真实迎角和支杆弹性角的测量。     

基于光流法和模糊控制的扑翼飞行器避障研究

扑翼飞行器是一种仿生机器人,其翅膀可以像鸟和昆虫的翅膀一样上下扑动.本文提出了一种基于视觉的扑翼飞行器避障方法.首先,使用稠密光流算法计算机载图像传输摄像机拍摄的第一视角视频帧的光流场.基于所获取光流信息作为输入量,设计模糊避障控制器来给出扑翼飞行器的导航指令.实验结果表明,本文所提出的避障方法能够准确识别障碍物,实现...     

基于多目立体视觉和神经网络标定的表面形貌测量方法研究

针对三维表面形貌的非接触式光学测量是计算机多目立体视觉技术的一项重要应用,但目前还存在相机个数受限、特征点匹配算法复杂与纵向测量精度不够等难题.开发了一种基于多目立体视觉和神经网络标定的表面形貌测量方法,其中包括:使用神经网络完成多目标定与三维重构,在表面投射激光点阵作为图像识别与匹配的特征点,应用蚁群粒子跟踪测速技术...     

异构融合的航空嵌入式视觉计算平台

作为航空电子领域智能信息处理的重要组成部分,视觉计算包含大规模图形图像数据采集、传输、感知、融合和显示处理。因此,视觉计算是航电任务系统的主要计算负载,对嵌入式核心计算平台的处理能力要求较高。然而随着摩尔定律的放缓,同构的通用处理平台无法满足大规模视觉计算需求。特定领域加速器通过对芯片架构的优化,对视觉任务等数据流为主的处理模式具有较好的并行加速能力。设计实现了一种基于特定领域加速器的异构融合航空嵌入式视觉计算平台,通过FPGA、GPU、NPU等异构资源融合,加速实现图像处理/图形渲染等航空应用,达到实时处理的效果。     

一种基于ST-EKF的惯性/里程计滑动窗口滤波技术

针对在卫星拒止的复杂野外环境下传统的惯性/里程计组合导航系统存在的误差随时间积累和方差不一致的问题,提出了一种基于状态变换Kalman滤波(State Transformation Extended Kalman Filter,ST-EKF)的惯性/里程计滑动窗口滤波技术.一方面,引入滤波鲁棒性更好的ST-EKF替代扩...     

基于改进Cycle-GAN的光流无监督估计方法CSCD

卷积神经网络为光流的计算提供了一种新的方式,但作为一种数据驱动技术,用于训练网络的大规模光流真值在现实世界中不易获取。为了解决这个弊端,基于Cycle-GAN的循环对抗机制,提出了一种光流无监督估计方法。首先,引入双判别器机制在生成器生成的光流样本的底层和高层特征上进行鉴别,迫使生成器提高光流生成的精度。其次,引入Spynet作为教师网络,在生成器训练前期对其进行指导,防止网络陷入模式崩塌。最后,改进损失函数,提出了光流一致性损失和轮廓一致性损失函数,进一步提升光流估计精度。实验结果表明,与现有的先进算法相比,提出的方法达到与有监督算法相同的精度水平。