单兵自主导航技术发展综述

在卫星受限情况下的单兵自主导航技术是近年来研究的热点。首先介绍了单兵自主导航技术的发展概况,然后重点分析了基于MIMU的单兵惯性导航技术的主要原理和方法,之后针对纯惯性导航存在的问题,介绍了地磁、场景、视觉等常用的单兵辅助导航方法,并阐述了单兵协同导航技术。最后,简要介绍了单兵自主导航技术的未来发展趋势。     

一种着陆视觉导航P3P问题的解法

P3P问题是机器视觉领域的经典问题,其多解的排除与唯一解的确定是研究热点。针对飞行器着陆过程中机载视觉设备跑道成像的特点,提出了一种着陆视觉导航P3P问题唯一解的求解方法。该方法首先通过机场跑道的3条边线计算相对姿态,再根据直线方程求解相对位置,最终完成飞行器与跑道之间6个自由度参数的唯一确定。     

锥形间隙孔型阻尼密封动力特性分析及抑振机理

应用非定常动网格技术建立了锥形间隙孔型阻尼密封动力特性多频椭圆涡动求解模型,研究了锥形度和涡动频率对孔型阻尼密封泄漏特性与动力特性的影响,分析了锥形间隙孔型阻尼密封的抑振机理。结果表明:锥形间隙增强了孔型阻尼密封的泄漏直通效应,增加了密封泄漏量。在平均间隙相等的情况下,收敛间隙孔型阻尼密封泄漏量小于发散间隙孔型阻尼密封;在同一涡动频率下,刚度系数随着锥形度的增加而增大,阻尼系数随着锥形度的增加而减小;收敛间隙孔型阻尼密封具有较大的正直接刚度,增加了转子系统的固有频率,发散间隙孔型阻尼密封产生较大的负直接刚度;收敛间隙孔型阻尼密封具有较大的有效刚度和穿越频率,较小的有效阻尼,发散间隙孔型阻尼密封具有较大的有效阻尼,较小的有效刚度和穿越频率;在锥形间隙孔型阻尼密封结构设计时,需要同时考虑转子系统固有频率和同心度的影响。      

GT35硬质合金材料高温摩擦磨损特性研究

利用球-盘高温摩擦磨损试验机对GT35硬质合金进行摩擦磨损实验,研究了GT35硬质合金材料的摩擦磨损特性及机理。分析了不同温度和不同摩擦半径情况下GT35硬质合金的摩擦磨损行为。结果表明:在法向载荷不变的条件下,GT35硬质合金的摩擦系数和比磨损率均随温度的上升而增大,其摩擦系数和比磨损率随摩擦半径的增加也呈上升的变化趋势。     

基于视觉注意机制的认知雷达数据关联算法

针对传统关联波门设计方法在应用于机动目标跟踪时容易引起失跟、以及概率数据关联算法不适于多交叉目标跟踪的问题,提出了一种基于人类视觉选择性注意机制和知觉客体的"特征整合"理论的认知雷达数据关联算法。算法以综合交互式多模型概率数据关联算法为基础,采取假设目标最大机动水平已知的"当前"统计模型和匀速运动模型作为模型集,通过实时交互使关联波门能够随目标机动动态调整,较好地兼顾了雷达计算耗时和跟踪成功率。在利用目标位置特征的基础上,进一步提取、整合目标运动特征,对关联波门交叉区域公共量测进行分类,使多交叉目标跟踪问题转化为多个单目标跟踪问题,优化了传统概率数据关联算法。仿真结果表明：与传统关联波门设计方法相比,算法跟踪失败率和计算耗时明显降低;而且在计算资源增加不大的情况下,杂波环境适应性也得到了显著增强。     

无人机视觉引导对接过程中的协同目标检测

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。     

基于点线特征融合的双目惯性SLAM算法

针对室内弱纹理场景下,基于点特征的SLAM算法难以追踪足够多的有效特征点,导致系统定位精度和鲁棒性较差,甚至完全失效的问题,提出一种基于点线特征并融合惯性测量单元(IMU)的双目视觉惯性SLAM算法。利用点线特征的互补优势来提高数据关联的准确性,同时引入IMU数据为视觉定位算法提供先验和尺度信息,通过联合最小化多残差函数得到更准确的相机位姿,并据此构建环境点线特征地图、稠密地图和导航地图。针对传统线特征提取算法在复杂场景下易检测到大量短线段和相似线段特征以及线段存在过分割等弊端,利用线段长度抑制、近线合并及断线拼接策略在FLD算法的基础上进行改进,以降低线特征的误匹配率,运行速度是LSD算法的2倍以上。通过对比多组公开数据集和真实弱纹理场景下得到的仿真实验结果可知,所提算法在保证定位精度的同时能够获得更为丰富的环境地图,具备较好的鲁棒性。     

基于RBF神经网络的结构光三维视觉检测方法

研究了基于RBF(Redial Basis Function)神经网络的结构光三维视觉检测方法.该方法利用RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力,通过所获取的高精度的样本数据来训练RBF网络,最终建立起了用于结构光三维视觉检测的RBF网络模型.与常规方法相比,该方法不需要考虑视觉模型误差、光学调整误差等因素对视觉检测系统测量精度的影响,因而能够有效的克服常规建模方法的不足,保证了检测系统具有较高的精度.     

旋转锥形液膜喷雾形态与表面波动实验研究

为了全面加深对旋转锥形液膜一次破碎机理的认识,采用高速阴影法对离心喷嘴的喷雾场进行了试验拍摄,并基于喷雾场形态特征详细描述了7种喷雾形态随压降的变化过程,分析了液膜表面波动与液膜穿孔的关系以及导致液膜破碎的机理,重点关注了波动、穿孔和湍流这三种锥形喷雾形态,并对其表面波动特征随压降的变化规律进行了研究。研究表明：液膜的表面波动和液膜穿孔均是由初始速度波动引起的液体聚集从而形成波峰和波谷导致的,在三种锥形喷雾形态中这两种特征一直存在;随着压降增大,在波动锥形喷雾形态中液膜表面波动的波长、振幅和频率均逐渐变大,在穿孔锥形和湍流锥形喷雾形态中液膜表面波动的波长和振幅逐渐减小,频率逐渐增大,且在湍流锥形喷雾形态中,频率组成随压降增大越加混乱。     

基于模式特征的图像压缩算法

从人眼视觉特征与空域模式特征的角度出发,提出了一种基于模式特征的图像压缩算法。经过对一组遥感图像的对比试验,可以看出本算法在对纹理信息丰富的遥感图像进行压缩时明显优于SPIHT算法。