城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

知识共享视角下文化创意产业集群创新能力影响因素研究

构建基于知识本身特性、知识共享环境以及知识共享意愿的文化创意产业集群创新能力影响因素概念模型,以黑龙江省文化创意产业集群企业为研究对象,应用结构方程模型进行实证研究。研究结果表明:知识互补性、知识转移性、企业空间邻近性,企业竞争有序、互动学习、信任对文化创意产业集群创新能力具有正向影响。研究结果有助于文化创意产业集群企业经营者充分利用知识共享提升自身创新能力,进而提升文化创意产业集群企业竞争力。     

基于ULS、TLS和超声测高仪的天然次生林中不同林冠层树高估测

【目的】应用不同数据源分析不同林冠层中探测提取树高的异同,探索适用于中国北方天然次生林树高估测的方法。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场中林施业区0.25 hm²样地为研究区域,基于无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle laser scanning, ULS)、地基激光雷达(terrestrial laser scanning,TLS)和Vertex IV超声测高仪实测单木树高,根据冠层高度分布(canopy height distribution, CHD)对林冠层进行分层,对不同林冠层(上层和下层)、不同树木类型(针叶树和阔叶树)探测提取的树高进行对比与分析。【结果】由CHD计算得到的冠层分层阈值为8.5 m。树高的离群值大多产生在林冠上层,阔叶树比针叶树更容易产生离群值,ULS比TLS更容易产生离群值。在林冠上层,ULS比TLS估测树高的相对均方根误差(rRMSE)低2.56%,ULS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低2.68%;在林冠下层,ULS仅能探测到少量树木,ULS比TLS探测提取树高的 rRMSE高6.31%,TLS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低1.16%。【结论】针叶树的树高估测精度普遍高于阔叶树;当TLS和ULS均能对单木进行完全扫描时,具有准确提取树高的潜力;树高离群值多由冠型不规则或相互交叉的阔叶树产生,而大部分针叶树,由于具有规则的冠型,所以产生的离群值较少;基于CHD对林冠层进行划分能够较好地反映不同数据源估测树高的适用范围,具有一定的推广意义。     

崩积体粒径的图像识别与分析

崩塌是一种常见的地质灾害,崩落块石所形成的崩积体往往可以反映崩塌运动过程、影响范围等。基于无人机航拍影像技术以及孔隙(颗粒)与裂隙图像识别与分析系统(PCAS)的崩积体调查方法,将粒径分析方法引入崩积体调查,对崩积体粒度分布与堆积特点进行研究。结果表明:"无人机航拍影像技术-PCAS"统计方法切实可行,具有便捷、安全、成本低、高效和高精度的特点;将小茅坡崩积体划分为主积区、散落区、影响区,3个特征明显的区域;小茅坡崩积体粒径服从Y=A+(B/t)的逆分布规律;从纵向上看,崩积体内小块石占比呈先减小后增大再减小的趋势;从横向上看,距崩源相同距离各区粒径组分的含量基本相同,中块石与大块石在横向上呈现先增大后减小的趋势。研究成果对崩塌堆积调查具有重要意义,为野外调查提供一种新的技术手段。     

基于小型无人机的高位危岩快速调查与稳定性评价

危岩体多孕育于高陡岩质斜坡之上,具有明显的隐蔽性和突发性,其早期的快速识别与稳定性评价一直是地质灾害防治工作中重要的技术难题之一.以重庆万州狮子头为例,利用小型无人机合理规划航线获取高清影像,生成二三维模型.通过遥感信息提取技术与地质灾害分析相结合,为危岩体稳定性研究提供基础数据.运用图像识别技术识别危岩体结构面,并利用前期提取的坐标等基础数据计算出其产状.最后采用赤平投影的方法分析了典型危岩单体的稳定性.研究成果为高位危岩体的非接触式测量、精细地质信息获取及稳定性快速评价提供一种新的思路.     

多无人机协同探测快速目标的控制方法设计

针对无人机(unmannd aerial vehicle, UAV)对快速运动目标的协同探测问题, 设计了一种多UAV协同探测控制算法。首先假设每架UAV都携带相同的探测载荷, 根据载荷特性设计了针对快速运动目标的UAV协同探测队形。然后引入固定时间控制一致性协议到UAV载荷角度控制中, 控制载荷持续照射目标; 引入有限时间一致性协议到UAV编队控制中, 用以形成协同探测队形, 并通过二跳网络加快队形的收敛。通过将UAV队形控制与UAV载荷的角度控制相结合, 从而实现UAV对快速运动目标探测时间的最大化, 极大的延长了高速运动目标被发现的时间。最终通过理论分析和仿真实验证明了该控制算法的有效性。     

无人机在地形测绘工程中的应用

随着社会经济的发展,测绘装备和技术日趋成熟。通过无人机进行地形测绘处理,建立完善的测绘系统,可以有效提升数据测绘的精准性。同时,通过无人机进行地形测绘处理,对区域地表状况和地形水平投影高程进行分析,可以有效提升工作效率,获得更加清晰的测量数据。因此,分析无人机在地形测绘工程中的具体应用,了解关键技术,可以为各项工作的开展提供有效参考。     

基于J&R模型的神经集群模型综述

神经集群模型是一类宏观的神经计算模型,通过描述神经元总体的平均特性来反映某类神经元的整体放电行为。此类模型参数简洁并具有明确的生理学含义,能够很好地用来模拟宏观脑电信号,广泛应用于大脑生理病理机制研究中。文中针对JR神经集群模型及其改进模型(包括David模型、Wendling模型和Ursino模型),分别从建模思想、模型结构和仿真结果等方面进行了系统阐述与比较研究。