“尖兵之翼-2008中国无人机大会”开幕

本刊讯 为促进我国无人机技术交流、推动无人机产业发展,6月18—20日,为期3天的“尖兵之翼-2008中国无人机大会”在昌平温都水城隆重开幕。本次大会由中国航空学会、西北工业大学、中国航空工业第一集团公司、中国航空工业第二集团公司、北京航空航天大学、南京航空航天大学联合主办,主题是：“科学发展观与中国无人机发展”。     

一种应用于手术导航的双目立体视觉系统的标定方法

本文采用基于平面标志物进行标定的方法，对手术导航定位系统中的CCD进行了标定．获得了正确的摄像机参数。实验结果表明，尽管源图像存在严重的非线形畸变，使用本文中的畸变校正的方法，仍然可以获得无畸变的理想图像。     

序列图像中直线边缘快速提取和匹配

针时飞行器视觉导航等实时性较强的应用,给出了一种在航空序列图像中进行直线边缘快速提取和匹配的方案。在提取直线边缘时,运用了当前速度较快的邻接元素标记方法,从而提高了直线边缘提取速度。而在时直线边缘进行匹配时,给出了一种分三步走的方案,并提出了一种能够有效降低噪声影响的度量方式。首先选择3条直线边缘作为参考模型,在直线边缘的方向、位置以及物理特性的约束下构建候选匹配基,然后在基于矢量技术的基础上确定与参考模型基相对应的匹配模型,在此基础上再确定其他直线边缘之间的对应关系。试验结果表明,本文的直线边缘匹配方法比现有的方法速度提高了30倍以上,能够有效地满足一些实时性较强的应用。     

数码相机标定方法研究

数码相机在计算机视觉中的应用逐渐普及和深入，在应用中数码相机的标定是相当重要的，根据数码相机的特点，提出了一种新的标定方法，针对数码相机的某一状态，先确定其内部参数矩阵，再通过采集的图像术出外部参数矩阵，首先建立了相机成像的几何模型，并将此模型分解成内、外参数矩阵。文中详细介绍了数码相机内部参数矩阵中的各元素 应的物理参数以及求解它们的原理和方法，从而建立内部参数矩阵，推导了求解外部参数矩阵的计算公式，并且介绍了相应的求解方法，再由外部参数矩阵求解出对应的物理参数，通过实验表明这种方法有相当高的精度，且操作方便。     

无人机航路规划研究

无人机航路规划的目的是无人机具有对象复杂任务进行快速规划重规划的能力，其中快速而有效的重规划尤其重要。在无人机飞行任务过程中，无人机需要根据局部地形、地貌、威胁等信息以及飞机本身机动能力的限制，实时地计算出飞行航路，并跟踪该航路完成了飞行任务。本文通过比较各种算法在航路规划应用中的优劣性，提出了Dynapath（动态规划）算法在无人机航路规划中的应用，给出了仿真结果。仿真结果表明：Dy-napath算法生成的最优参考航路基本上满足无人机任务飞行的要求，获得了良好的飞行品质。     

基于多特征尺度特征融合的航空指挥动作识别

视觉辅助引导系统(Visual aided Guide System,VaGS)是未来航空运输必不可少的重要组成部分,可以大大节省地面指挥和引导资源,提高安全性。VaGS的核心技术是识别地面指挥员手势并将其转化为指令。介绍了一种新的高效手势识别体系结构,它主要包括2个部分:(1)采用多尺度浅层结构进行特征学习,将全局身体姿态特征与局部手势特征提这两种尺度特征进行融合;(2)所提取的特征输入到超限学习机(Exteme Learning Machine,ELM)中进行分类,输出指令。实验结果表明,在自建的40个类别的航空指挥动作数据集中,准确率达到98.5%,单帧用时0.13 ms。     

地面无人平台视觉导航定位技术研究

地面无人平台实现自动驾驶等功能的核心难题在于如何感知其所处环境并获得自身在环境中的实时状态。机器视觉作为地面无人平台在复杂环境下实现自主导航及定位的重要手段,近年来得到了快速发展。系统性地分析了视觉定位与地图构建系统的基本架构,并对该架构包含的图像信息预处理、视觉里程计、回环检测、全局优化和地图构建模块分别进行了详细介绍。针对各模块所涉及的关键技术,总结了近些年来国内外主流的研究成果,对比分析了各个关键技术中主流方法的性能,并展望了地面无人平台视觉导航定位技术的发展方向。     

单目相机物体位姿估计方法研究

现有的机器视觉通常以边缘轮廓和角点作为特征,因此要求背景单一,对环境结构化依赖程度高。为了拓展机器人的应用范围,使其脱离结构化的环境,提出了一种基于SIFT特征点和PNP技术的单目相机估计目标物体位姿的方法。以BumbleBee双目相机为硬件基础,以C++为开发平台,结合了Eigen计算库、OpenCV图像处理库和Triclops库,开发了单目视觉位姿估计算法,实现在复杂背景下对表面纹理较为丰富的物体的位姿估计。利用试验对所提方法进行了验证,试验结果表明,该算法具有较高的估计精度,可以作为机器抓取的依据。     

区域导航无人机空中基准站的多源信息融合容错导航系统研究

作为卫星导航系统的补充和备份,区域导航服务系统近年来得到较大发展。在基于无人机的区域导航服务系统中,无人机自身的定位精度对区域导航服务系统的可靠运行有直接的影响。针对无人机导航传感器及系统的容错和可靠性问题,设计了具有针对性和自优化功能的多源信息融合容错导航方案,提出了一种优化的基于矢量分配形式的自适应联邦滤波算法。通过对每个状态量设计不同的信息分配系数,实现传感器量测噪声的动态优化调整,有效减小了传感器故障对融合导航系统的影响,提高了无人机导航系统的鲁棒性。验证分析表明,该方法可以减小子滤波器故障信息对融合导航系统联邦滤波全局估计的影响,避免了故障子滤波器在信息重置过程中对系统造成的污染,提高和保障了无人机空中基准站多源信息融合导航系统的稳定性和可靠性。     

基于群智机理的集群防碰撞控制

在执行作战任务以及民用中,无人机集群由于具备高可靠性和高效费比的特点而受到广泛关注;随着城市低空空域的开放,作战环境的动态复杂性剧增,对无人机集群防碰撞提出了严峻的挑战。针对无人机集群执行任务时的编队个体之间防碰撞以及遭遇突发障碍时的集群防碰撞问题,提出了基于群智机理的集群防碰撞控制方法。通过引入力学概念,设计了集群内部吸引力、排斥力以及编队构型力的模型;通过集群个体间的信息共享以及类脑知识发育,构建了基于群信息共享和类脑反射的无人机防碰撞模型。仿真结果表明：所提集群控制方法提高了集群的集结效率,而且在遭遇突发障碍时能够规避动态障碍,再次完成编队重构;群智机理的引入缩短了无人机集群面临突发障碍时的反应时间。