无人机集群战术在群体性事件现场处置中的应用研究

无人机集群战术通过集群智能技术,将若干个无人机通过彼此交互感知、信息传递、资源共享等,从而完成高度协同,有效解决单个无人机执行任务时信息感知能力弱、载荷较小、功能单一等不足。在群体性事件现场处置中实现全方位实时监控、扁平化指挥、智能识别、侦查取证等功能,构建空地立体化协同作战新模式,提高群体性事件现场处置效率。     

无人机输电线路智能巡检技术综述

随着无人机在电力巡检领域的推广应用,输电线路巡检工作模式发生巨大转变,海量巡检数据需要后期人工处理,巡检工作高度依赖专业人员,对巡检工作智能化有着迫切需求.针对这一问题,本研究介绍电力巡检无人机应用现状,概述电力无人机巡检工作模式及特点,分析无人机智能巡检技术需求;在此基础上重点综述巡检数据智能处理、无人机自主导航和无人机续航三个关键技术问题,探讨其可能的解决方案,并对其未来发展进行展望,希望能为相关研究提供一些有益参考.     

基于有限视觉信息的小型无人机编队控制

依据大雁飞行时依靠视觉信息形成V字形编队的群体行为,研究装载单目鱼眼镜头的小型无人机凭借视觉信息控制编队的问题.通过数学方法刻画小型无人机的"视觉盲区",并设计代价函数来表征小型无人机在不同飞行状态中的"视觉代价".据此提出一种基于代价函数的控制律,在保证无人机任意时刻不飞入其他无人机"视觉盲区"的前提下,利用梯度下降...     

基于ZigBee的温室大棚环境监测系统研究

为了实现对温室大棚的自动化、智能化管理,采用ZigBee技术和GPRS技术,设计了基于微型无人机的温室大棚环境监测系统。监测系统以PC机为控制核心,通过各种传感器和微型无人机进行环境数据的采集和农作物生长状态信息的获取,经由无线收发模块CC2430和GPRS网络完成数据的传输,最终将采集到的数据信息直观地显示在PC机上。系统将无线ZigBee网络与微型无人机采集模块相结合,实现对温室大棚农作物生长状态的实时监测。     

恶劣环境下无人机双旋翼故障的智能监测系统设计

当前无人机双旋翼故障检测系统在恶劣环境下的抗干扰性能差,无法正常运行。设计一种小型、智能的适用于恶劣环境下的无人机双旋翼故障监测系统。首先规划了系统的总体结构,将便携式工控机作为系统运行的核心,用于对故障进行检测、提取故障数据进行存储和分析。然后利用数据采集模块对恶劣环境下无人机双旋翼相关数据进行采集,通过RS485总线完成主机和被监测无人机之间的数据传输。利用信号测试卡模块对数据采集模块接收的数据进行逻辑测试和故障诊断。最后采用无人机双旋翼故障检测算法对故障进行检测。实验表明,所设计系统具有较高的监测效率和精度,诊断效果良好。     

基于运动捕捉系统的小型有动力无人机气动特性分析

通过运动捕捉系统获取飞行参数,最终通过公式推导的方式获得有动力小型无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)的空气动力学参数.首先,使用精确的电子秤测量无人机在不同推力功率下的推力值,得到无人机的推力曲线.其次,无人机在Vicon运动捕捉系统环境下进行飞行试验,得到飞行过程中无人机的位置及姿态信息,经过平滑和微分处理后,可得到无人机每一时刻的速度、加速度、角速度、角加速度.针对所推导的数据,使用MATLAB建模,生成有动力无人机的气动曲线.对所获气动曲线进行分析,结果表明,该方法可用于描述非定常空气动力学效应,为研究厘米级飞行中的空气动力学现象提供思路.     

基于无人机倾斜摄影技术的桥梁有限元逆向建模方法研究

针对桥梁图纸缺乏或缺失，桥梁抗震分析中存在大量结构建模工作而其效率低下等问题，提出了一种基于无人机倾斜摄影技术的桥梁有限元逆向建模技术. 首先参数化桥梁有限元建模过程，再引入基于运动恢复结构和多视图立体匹配算法的倾斜摄影技术，结合无人机多视角序列影像构建目标桥梁三维实景模型，引入非均匀有理B样条算法提取桥梁复杂结构曲面，获取桥梁几何数据. 通过大数据信息和桥梁设计规范、设计标准图集、现场实测等调查方法获取无人机无法观测得到的桥梁内部结构参数，实现通过视觉外观、大数据信息和专家先验信息重建桥梁有限元模型. 对长沙市巴溪洲大桥建立三维实景模型，验证模型误差低于2%；利用大数据信息和专家先验信息获取桥梁内部参数，基于实景模型重建目标桥梁有限元模型，验证有限元模型模态频率误差低于2%，静载挠度校验系数为0.57~0.79. 研究结果表明：利用无人机倾斜摄影技术逆向建立的桥梁有限元模型可靠且精度较高，在桥梁健康监测和区域抗震分析领域具有较高的科学研究和工程实用价值.     

基于无人机影像环保专题图符号信息研究

目前,成熟的无人机遥感业务能够为用户提供清晰度高、可靠度高、时效性高的信息数据.在很大程度上能够体现比卫星、航空遥感更多的优越性.地图是传输地理环境信息的载体.为提高地图在环境保护领域的作用,专题图是很好的解决手段.地图符号地图的基本内容,它用形状、大小、色彩不同的图形和文字以及多种组合来表达丰富的含义.专题地图符号是地图直观的语言,在制图过程中为表达不同标示物,需要定制对应的专题地图符号.将专题图与无人机影像数据融合具有高可行性的.无人机的优势在于其弥补了卫星遥感、航空遥感的不足.拟以辽宁省已使用无人机进行环评的项目为例,制定基于无人机遥感影像信息分类体系,建立对应的影像数据库和制图符号,期望能为将来的环评工作提供参考和依据.有利于分类体系的推广应用.     

基于动作捕捉的无人机运动状态识别

无人机运动状态识别是无人机运行状态分析的基础,是实现无人机航迹预测的必要条件。对于非合作目标来说,动作捕捉系统可以有效采集其航迹数据。提出一种基于动作捕捉的无人机运动状态识别方法。首先,通过插值、重采样、滤波等方法对包含噪声的无人机航迹数据进行预处理;然后,通过特征提取与特征选择方法,针对速度、加速度、曲率、转角这4个运动参数,提取无人机运动特征;并分割无人机航迹。最后运用支持向量机的方法进行无人机运动状态识别,对速度、加速度、曲率的分类精度分别达到了95%、90%和100%。证明了本方法的可行性。     

无人机信息链路电磁干扰效应规律研究

通过对无人机电磁干扰耦合路径分析,建立了信息链路电磁干扰理想模型,讨论了电磁干扰对数据链系统工作信号的压制作用.以某型无人机装备数据链系统为研究对象,提出了一种基于无人机动态飞行的信息链路实验室模拟方法,搭建了数据链电磁干扰注入效应试验系统,分析并确定了电磁敏感度判据.通过无人机上行数据链系统连续波电磁干扰注入效应试验,找到了敏感频点和电磁敏感阈值,分析了信息链路电磁干扰作用机理,探索了失锁效应与AGC电压、误码率之间的内在规律,为靶场实验和无人机电磁干扰预测提供了经验.      

智能无人飞行器的发展现状及趋势

随着无人机智能技术的发展,如今智能无人机飞行器在军事领域的应用更加广泛,对于增强我国军事力量有着重要的作用.本文首先介绍了智能无人飞行器的概念,其次介绍了智能无人飞行器当前的研究现状,最后结合当前智能无人飞行器的研究热点和发展趋势对我国未来智能无人飞行器技术的发展方向进行预测.     

无人机航测成图概况

随着我国现代化步伐的加快,无人机航拍具有的优点,注定其将在我国各行业建设事业中发挥重要作用,该文通过介绍无人机开展航拍所需具备的基本要素和航拍数据采集流程,以及最终形成符合要求的大比例尺地图的数据设计,为无人机的应用做了概况性介绍。     

110 kV架空输电线路无人机巡检点降维优化

无人机对架空输电线路进行智能巡检具有可动态规划路径及高效率、高精度的特点,是当前电力系统智能巡检的主要发展方向。提出了一种针对110 kV架空输电线路输电塔的无人机智能巡检方案。该方案首先根据电力行业相关国家标准对110 ZM型输电塔结构进行数字建模,在此基础上对所有待检修点进行三维离散,从而形成无人机待观测点;采用塔身正、侧视图平面投影方法对所得三维离散模型进行降维优化,依据无人机搭载摄像装置的可视范围和“走停走”的巡检模式形成降维优化模型。最后,基于PSO算法对该模型进行求解和仿真,针对110 ZM型输电塔,使正视图待观测点由87个减少为31个,侧视图待观测点由67个减少为23个,并且均达到巡检可视范围覆盖率100%.     

基于三支理论的无人机对地攻击认知决策方法

针对无人机对地攻击过程的自主化问题,为使无人机能够有效规避突发的地面火力威胁,研究借鉴人类智能的认知决策方法。通过分析无人机的对地攻击过程,建立了对地攻击模型,将无人机对地攻击过程中的机动行为归纳为3种方式,运用描述人脑认知思维的三支决策理论,提出了一种基于三支决策的无人机对地攻击认知决策方法。通过与其他类自主攻击决策方法的对比分析和仿真实验表明,提出的方法能使无人机合理规避攻击过程中突然出现的防空火力单元威胁。     

基于GIS和遥感的自然资源监测研究

研究基于机载数据的国土资源动态监测,利用无人机低空遥感平台获取的高分辨率机载影像数据,制作重点监测地区的正射影像图（Digital Orthophoto Map,DOM）、全景影像等,采用人机交互解译法对无人机影像结合前后时相进行分类,提取图斑信息,结合野外验证,形成动态监测成果。从机载数据在国土资源动态监管中的应用入手,针对不同场景下监测需求,研究并建立基于机载数据的国土资源动态监测的应用框架,为实时、动态的国土资源精细化监管提供技术支撑,提升监管的科学性和时效性。     

基于Solidworks三维建模的无人机结构设计及气动仿真

针对传统的无人机设计中实际气动特性差、结构设计低的问题，提出采用Solidworks对某小型电动无人机进行三维建模，使用Solidworks集成的Flowsimulation与Simulatiom有限元仿真技术对无人机进行气动优化、结构设计及静力学仿真，通过3D打印技术制作该无人机的样机，在内蒙古大学、内蒙古工业大学和呼和浩特市现代信息技术学校进行试验，将样机试飞试验的结果与软件估算及仿真数据进行对比，验证了Solidworks三维建模与快速仿真技术在无人机初步设计中应用的可行性及仿真结果的准确性。     

基于深度学习的反无人机预警神经网络

为解决传统雷达探测设备面对"低小慢"无人机时产生的难检测与易突防问题,通过深度卷积神经网络对空中无人机进行实时识别,提取目标的类别与像空间位置信息;根据无人机像空间位置在时域下的变化趋势,绘制无人机飞行映射轨迹;利用长短期记忆网络对飞行映射轨迹进行预测,获取无人机在未来时域内的预测航迹方向,实现对无人机的预警跟踪、实时检测与轨迹推断。结果表明,所提出的算法中目标识别平均准确率可达到82%,轨迹预测平均准确率可达到80%计算速度可达到24帧/秒,可见能够在地基计算平台下对空中无人机进行实时精确预警,可以有效地防止识别领空内的非合作无人机渗透与突防。     

无人机图像的输电线异物检测方法研究

目前无人机进行巡线成为热点,但无人机获取的图片是通过人工复检发现是否有异物的存在,效率很低、误检漏检率高.为了使无人机巡检更加高效和实现智能巡检,本文结合图像处理技术设计了一种根据异物轮廓特征进行异物检测的方法:首先对获取的图像进行灰度化,然后采用迭代阈值法对图像进行分割,用数学形态学结合连通区域管理去除分割后背景的影...     

基于数据融合的无人机影像碎屑岩岩性识别

不同类型岩性影像纹理相似性高,基于单一的二维影像进行岩性识别精度较低。本文针对这一问题,开展了顾及影像深度信息的岩性智能识别方法研究。利用无人机影像具有多模态的特性,采用通道叠加、IHS变换、小波变换以及多模态融合四种影像融合方式,将深度信息融入到影像数据中,运用深度卷积神经网络DeepLabv3+进行碎屑岩岩性识别。经人工解译结果对比分析,结果表明,实验区内基于多模态融合影像的岩性识别精度最高,Kappa系数可达76.17%,总体识别精度可提升到91.05%;分析认为,顾及影像深度信息的岩性智能识别方法针对岩层表面不平整,高差落差大的砾岩识别效果有明显提升,但表面平整、高差表现不明显的泥岩和砂岩地层识别效果有待提升,总体为野外碎屑岩露头岩性快速识别提供了新思路。     

基于无人机的大气污染物模糊控制溯源算法的仿真实现

针对无人机的大气污染物溯源问题,提出了一种基于无人机的大气污染物模糊控制溯源算法。该算法结合无人机与模糊控制的特点,根据无人机实际所处环境设计一个模糊控制器并确定模糊控制器的输入、输出变量,模仿人脑的思维构建了模糊控制规则库,从而实现了无人机对大气污染物的智能溯源。算法在MATLAB环境中进行了仿真实验,仿真结果表明了该算法的有效性和可行性,为解决大气污染物溯源问题提供了一种新的思路。