基于多模态感知与融合的无人车韧性导航系统

针对野外复杂环境下的无人车自主导航需要,建立了一种基于多源融合定位、语义建图与运动规划的智能导航系统.首先,针对IMU、轮式里程计、视觉SLAM与激光雷达SLAM等测量子系统,设计了误差状态扩展卡尔曼滤波器进行融合定位.其次,基于改进的CNN语义分割网络生成环境的语义图像,与3D激光雷达点云融合,并使用最大概率更新算法构建语义3D地图.接着,在语义和几何信息投影获得可通行性代价的基础上,提出了一种语义动态窗口的局部路径规划方法.最后,将以上感知、定位与规划方法整合成完整的智能导航系统,在城市与野外典型场景的测试中,相对定位误差小于0.4％D,具备一定的韧性导航定位和智能感知规划能力.     

空时分组编码的无人机中继通信航迹规划方法

无人机(UAV)中继通信是实现远距离点对点无线通信的一种重要技术手段。为提高无人机中继通信系统链路传输的可靠性,提出基于空时分组编码的无人机放大转发中继通信传输方案,并基于双跳链路遍历容量最大化的准则给出了无人机最佳航迹规划方法,并进一步利用FM-EM算法给出了基于空时分组编码无人机中继通信系统的中断概率及遍历信道容量计算公式。计算机仿真表明:提出的方法显著优于传统的单发单收(SISO)无人机中继通信系统。     

直升机舱内噪声主动控制技术研究

随着社会的发展和科学技术的进步,驾乘人员对直升机的舒适性提出了更高的要求,该要求使舒适性成为直升机产品竞争性的要素之一.而将直升机舱内振动与噪声保持在较低的水平则是满足舒适性的重要条件.本文针对直升机舱内噪声主动控制的研究进展进行了概述.首先简要介绍了直升机舱内噪声的产生与频谱特征,以及常见的噪声控制方法;之后针对主动噪声控制进行了分类,分别按照主动消声控制技术和主动结构声振控制技术进行了归纳总结,并讨论了所采用主动控制律的发展趋势;最后对直升机舱内噪声主动控制的发展进行了展望.     

基于FQFD的太阳能无人机设计指标排序方法

为解决太阳能无人机（UAV）总体设计中任务需求表达模糊、技术指标重要度排序决策困难的问题,提出了基于模糊质量功能展开（FQFD）的太阳能无人机总体设计指标排序方法。该方法在传统质量功能展开（QFD）质量屋的基础上,引入三角模糊数,表征任务需求的不确定性和模糊性;在模糊隶属度函数未知的情况下,采用α加权修正水平截集去模糊化方法计算技术指标重要度,获得技术指标重要度排序,为总体设计优化决策提供依据。最后以长航时太阳能无人机的总体设计为例,对任务需求—工程特性—技术指标的两级质量屋模型进行计算分析,得到续航能力、巡航高度、动力系统效率、巡航速度和气动效率是太阳能无人机最重要的5个技术指标的结果。此方法客观性较强,可处理复杂的系统不确定性,为太阳能无人机总体方案设计及决策应用提供参考依据。     

小型无人机伞降回收运动分析CSCD

针对小型无人机伞降回收的特点,研究了在无人机回收过程中,飞机及降落伞系统的运动轨迹及姿态。通过分析机伞间的力学关系,建立了机伞系统运动模型,并进行了仿真分析,给出了无风情况下回收运动的仿真结果。结果表明,系统能够满足无人机回收要求,可以决定最佳的回收参数,从而得到最优回收轨迹和姿态。     

A novel high-order scheme for numerical simulation of wake flow over helicopter rotors in hover

Accurate prediction of tip vortices is crucial for predicting the hovering performance of a helicopter rotor. A new high-order scheme(we call it WENO-K) proposed by our research group is employed to minimize numerical dissipation and extended to numerical simulation of unsteady compressible viscous flows dominated by tip vortices over hovering rotors. WENO-K is referred to as an adaptively optimized WENO scheme with Gauss-Kriging reconstruction, and its advantage is to reduce dissipation in smoo...     

无人机辅助车联网的无人机部署算法

针对无人机辅助车联网的无人机部署问题,分析了基于时延和回传链路的能效无人机部署策略的性能。该策略从车联网的数据传输时延和回传链路角度优化无人机的部署,进而最小化无人机的功率消耗。先面向车联网网络,推导了基于单个用户速率的时延约束函数,并构建基于无人机离基站距离的回传链路容量函数;再构建基于时延和回传链路容量函数的目标函数。最后,利用序列二次规划求解目标函数。性能分析表明,通信数据包尺寸是影响时延的重要参数。此外,在低时延和数据尺寸较大时,车辆用户的总速率之和收敛于回传链路容量。     

某型无人机拦阻网回收系统设计

介绍了无人机拦阻网回收系统的组成和工作原理，论述了系统的网体设计、涡轮阻尼器设计以及拦阻过程计算等关键技术问题，并给出某型无人机拦阻回收系统的性能计算结果。本文的研究成果为某型无人机拦阻网回收系统的工程设计提供了理论依据，并已成功应用于某型无人机系统的研制。     

无人车基于激光雷达/视觉的目标体积自动测量方法

近些年,基于激光雷达和视觉的目标感知在无人系统中得到了广泛应用。目标的体积测量在很多应用场景可以发挥极其重要的作用,然而对识别感知目标的体积测量,目前尚无大量研究。首次提出了一种基于激光雷达/视觉的无人车目标体积自动测量方法,实现了无人车与目标体积测量功能的结合。通过在LeGO-LOAM算法中加入点云畸变补偿,相较于原始LeGO-LOAM算法,无人车在高速情况下的构图精度得到提升;通过将激光雷达与视觉进行深度融合,实现了目标的自动识别与全局定位;通过基于平面拟合的地面分割与欧式聚类,实现了目标点云轮廓的实时获取;通过设计一种基于切片法的不规则物体体积测量方法,实现了无人车在运动情况下对目标体积的自动估计。最终,分别通过Gazebo仿真和实际试验验证了算法的有效性。试验结果表明,所提算法在无人车运动的情况下对静态目标物的实时体积测量精度优于3%,具有较好的工程应用价值。     

一种低RCS无人飞行器外形的气动特性实验研究

根据气动布局的基本原理,结合低RCS要求,设计了一种鸭式布局、带边条的翼身融合无人飞行器外形,实验结果表明,该外形不仅具有低RCS特征,而且具有良好的气动特性,升阻比达到8左右。