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41.
【目的】随着社会和科学技术不断发展,无人机运用范围也愈加广泛。无人机也可应用于消防救援。【方法】本研究主要探讨将无人机应用于消防救援中的优势,基于无人机搭载救援装置的设计方案,无人机在进行消防救援工作时的主要用途。【结果】在火灾现场,利用无人机救援技术可以对火灾做出全面侦察,做出更合理的消防救援行动,保障受困群众的生命安全。【结论】无人机救援技术刚刚起步,还需继续努力创新,才能满足消防救援条件。 相似文献
42.
为了提高无人机俯仰角故障数据处理和预测的精确性和可靠性,避免增加无人机试飞成本,利用长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)、注意力机制+LSTM模型和差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)模型预测无人机试飞俯仰角故障数据。结果表明,ARIMA预测结果:MAE(Mean Absolute Error)=0.35,RMSE(Root Mean Square Error)=0.73,MAPE(Mean Absolute Percentage Error)=23.80%;LSTM模型预测结果:MAE=0.49,RMSE=0.74,MAPE=45.20%;注意力机制+LSTM模型预测结果:MAE=0.17,RMSE=0.53,MAPE=18.93%。可见注意力机制+LSTM模型比其余两种模型更适合于试飞俯仰角的数据预测,以上三种方法对无人机故障数据预测都具有实际意义,有效的预测可以推进自动飞行器和移动机器人的异常检测或外国直接投资研究的最新进展,以进一步提高自动和远程飞行操作的安全性。 相似文献
43.
44.
现代小型无人机一次飞行过程中大气温度变化量可以达到80℃左右.为追求发动机合理的空燃比和飞行效费比,测量了燃油粘度-温度特性,并利用计算及试验法,研究了小型无人机发动机使用纯汽油或混合油温度在-40℃~+40℃条件下,其粘度-温度特性对化油器各量孔燃油流量系数的干扰力度.研究结果表明,当燃油温度变化量在80℃范围内时,... 相似文献
45.
引入基于领域本体的语义模型形式化建模方法,提出了多无人机交互描述的语义描述模型方法和交互配置的语义增强方法.设计了无人机本体UAV O和服务描述本体UAV OS,在OWL S(Ontology Web Language for Services)基础上扩展服务动态特性等的描述,可以为服务质量、服务状态和服务关系提供语义描述;扩展了对多无人机任务和动态配置、组合所需控制结构等的描述.为了实现多无人机应用配置的自动化和动态性,基于本体的语义增强方法可以用于配置管理,在匹配中引入高层次的语义增强匹配,对多无人机交互配置处理进行语义增强.在无人机综合仿真环境中进行了验证,结果表明,提出的基于本体的语义互操作方法能有效地支持多无人机应用交互和集成. 相似文献
46.
为解决复杂环境下的无人机航迹规划问题,提出了一种多重启发蚁群优化算法.该算法综合考虑无人机当前位置与待选位置之间的距离和威胁分布,以及待选位置与目标位置之间的距离和威胁分布,将这些已知信息构造为蚂蚁状态转移的多重启发信息,指导蚂蚁的搜索行为.文中对多重启发蚁群优化算法的收敛性进行了分析,并针对航迹不可行和任务区域内存在... 相似文献
47.
提出了一种基于贝叶斯滤波器和适航地图的跟踪算法(BF-Hmap),解决间断观测下的无人机地面目标跟踪问题.采用基于中心线和梯度图的快速道路提取算法生成目标适航地图,该图描述了地面目标与当前地形相关的运动能力.采用贝叶斯滤波器分两步在线更新目标状态的后验概率分布,即在预测阶段考虑适航地图对目标运动的约束,以及在估计阶段充分利用目标的所有观测信息.仿真结果表明,在间断观测下该算法对地面机动目标有着良好的跟踪效果. 相似文献
48.
无人机快速航迹规划算法 总被引:2,自引:0,他引:2
基于快速搜索树提出了一种快速高效同时具有鲁棒性的航迹规划算法.该算法主要包括3部分:选择采样点、搜索扩展树上距采样点最近的节点和扩展节点.首先产生采样点,以一定概率选取目标点作为采样点来提高航迹的质量和规划速度;然后找出搜索树上距采样点最近的节点;最后扩展节点,扩展节点时把航迹约束条件结合到节点扩展过程中,保证了航迹的可行性.这个过程不断迭代,直到找到目标点.仿真结果显示本方法能快速找到近似最优解并且对规划环境有一定的鲁棒性. 相似文献
49.
简要分析总结了螺旋桨式活塞发动机功率特性的相关理论及经验公式,以此为基础,研究了滑移现象和机身对螺旋桨效率的影响问题,提出了一种新的计算螺旋桨式无人机可用功率的方法。结果表明:螺旋桨式无人机若飞行高度保持一定,可用功率、螺旋桨效率与巡航速度成正比;若巡航速度保持一定,可用功率、螺旋桨效率与飞行高度成反比。 相似文献
50.
利用经典PID理论设计无人机纵向双通道控制律,用以跟踪能量状态法优化出的无人机纵向最优轨迹。首先通过在定常直线无侧滑模态下对无人机数学模型进行配平线性化,将飞机运动分解为纵向运动和横侧向运动。再利用经典PID理论对无人机纵向运动的俯仰回路和推力回路进行控制律设计。然后通过能量状态法优化出一条无人机纵向爬升、巡航和下降的最优轨迹。最后,用MATLAB进行轨迹跟踪仿真计算。仿真结果表明,设计出的控制律可以很好的跟踪优化出的最优轨迹,并且节油效果良好。 相似文献