2020年无人机热点回眸

2020年为无人机领域的发展与应用提供了新的机遇,同时也提出了新的挑战.在过去的一年中,无人机技术所呈现出的一些新特点引发了更多关于无人机产业发展之路的深刻思考.从无人机政策法规、关键技术、应用推广等多视角全方位盘点和分析了2020年无人机的科技热点及发展动向.以政策为导向,以创新为内核,无人机技术和产业将会迎来新的增长点,集群化、智能化和实战化作为颠覆性技术仍是无人机未来发展的重要方向.     

2019年无人机热点回眸

在科技创新牵引和管控政策的推动下,无人机产业焕发出新的活力。2019年,无人机自主控制及应用技术又取得长足发展,呈现出一些新的发展态势。从无人机新战略、无人机赛事、技术革新、实战化等多个角度,对2019年无人机的科技热点及发展趋势进行了总结。分析表明,无人机集群智能作为一项颠覆性技术和作战理念,将成为未来无人机研究发展的重要方向。     

2022年无人机热点回眸

2022年，无人机技术研究加速推进，并取得了一系列突破性进展。从无人机政策法规、设计实现、关键技术、人机交互、反无人机等方面回顾了2022年无人机领域热点和动向。随着视觉导航、人工智能技术的进步与普及，无人机综合能力不断提升，应用领域持续扩大，无人机集群关键技术、平台建设与执行任务样式不断完善，自主化、智能化、跨域化、集群化、体系化是当前无人机的技术发展趋势。     

2021年无人机热点回眸

随着人工智能技术的发展以及机载任务平台性能的提升,2021年无人机技术与应用呈现新的发展态势.从无人机政策法规、自主控制、反无人机、应用领域等多方面回眸了2021年无人机的技术研究热点,分析了无人机技术领域未来的发展动向.人工智能、视觉导航等技术使无人机综合能力更加强大,也使其应用领域向更宽、更深、更综合方向拓展,尤其...     

2018年无人机研发热点回眸

 2018年，无人机技术、产品、应用、监管等领域取得了系列进展。回顾了无人机集群飞行、载人无人机与飞行汽车、无人机与5G融合、变体无人机、新能源无人机、有人机无人化等前沿热点进展，以及大型无人机融入国家空域、无人机空中交通管理系统和无人机监管法规政策等无人机安全及监管方面的最新进展。     

2020年光学热点回眸

回顾了光学领域在2020年的重大进展,盘点了微纳光学、强激光与超快光学、超分辨与成像技术、量子计算与光学通信、光束传输、生物光子学、量子光学、紫外光源、光束整形与探测、等离子体光学、人工智能、光伏光电、涡旋光和孤子光学等14个光学技术研究领域的重大进展,探讨了其在未来可能会对人类生存及生活方式产生巨大影响.     

2018年无人机领域热点评述

 无人机集群和反无人机技术作为未来无人机发展的重要方向,已经成为研究热点,科技创新和相关政策的推动为无人机产业的蓬勃发展提供了持续动力。本文从无人机系统发展新路线、实战化应用、集群自主控制、创新驱动产业等多个角度,总结了2018年无人机领域的科技热点及发展态势。     

2020年深空探测热点回眸

 2020年国际深空探测事业稳步推进。回顾了2020年世界深空探测的工程成就和科学产出,评述了中国探月工程嫦娥五号采样返回任务以及嫦娥四号/三号的成果产出,对比了美国、中国和阿联酋3个火星探测任务,围绕在轨的35个深空任务梳理了包括太阳探测和行星科学的多项科学发现,讨论了深空探测发展的环境因素特别是新冠疫情的影响,并展望了全球2021年即将实施的深空探测任务。     

2018年热点科技事件回眸

 科技研发、应用、服务活动中,创新性进展精彩纷呈,突破性应用层出不穷,人性化服务耳目一新。但作为人类活动,其中必然存在错漏、不端,因而需要揭露和质疑,通过反思和防范促进科学技术更好发展。本文遴选10件2018年社会关注度较高、颇具争议或负面影响重大的科技事件,以期引发进一步反思。     

2020年深海潜水器热点回眸

2020年,国内外在深海装备研发领域取得显著的进展.围绕载人/无人潜水器的研发,重点介绍了2020年国际和国内的研究热点和亮点工作,分析了中国海洋技术所处的国际地位,并对中国深海潜水器领域未来的发展方向提出了建议.     

基于影像定位的无人机侦察视频超分辨率重建方法

为了改善无人机侦察视频质量,针对目前无人机摄像、照相数据特点,提出了一种基于前方交会的无人机航摄影像定位方法。首先,对所有无人机侦察视频帧和航片分别进行特征匹配,得到影像间关系;然后,提出基于前方交会与抗差估计的无人机航摄影像定位方法,来实现航摄影像的定位;最后,对侦察视频帧进行高频补偿与凸集投影迭代优化,得到重建后侦察视频。实验结果表明,基于前方交会与抗差估计的无人机航摄影像定位方法加强了无人机视频与航片的对应性,凸集投影迭代优化法增强了重建的边缘保持能力。该方法增强了重建图像的一致性与保真度,特别是对图像边缘细节部分等效果极为明显,且处理速度更快。     

基于影像定位的无人机侦察视频超分辨率重建方法

 为了改善无人机侦察视频质量，针对目前无人机摄像、照相数据特点，提出了一种基于前方交会的无人机航摄影像定位方法。首先，对所有无人机侦察视频帧和航片分别进行特征匹配，得到影像间关系；然后，提出基于前方交会与抗差估计的无人机航摄影像定位方法，来实现航摄影像的定位；最后，对侦察视频帧进行高频补偿与凸集投影迭代优化，得到重建后侦察视频。实验结果表明，基于前方交会与抗差估计的无人机航摄影像定位方法加强了无人机视频与航片的对应性，凸集投影迭代优化法增强了重建的边缘保持能力。该方法增强了重建图像的一致性与保真度，特别是对图像边缘细节部分等效果极为明显，且处理速度更快。     

无人机自主集群技术研究展望

 动态不确定环境和复杂任务决定了无人机系统势必朝着集群化、自主化和智能化方向发展,具备共识自主性的无人机集群可无需任何集中规划或直接通信完成复杂智能行为。从无人机自主性内涵出发,讨论了无人机自主集群的概念、特点、优势及可能的作战形式,从人机共融、变体设计、人工智能和集群对抗方面探讨了无人机自主集群的发展趋势及无人机集群应对反无人机技术的必要性,从军用和民用领域分析了无人机自主集群的可能应用前景,从战略规划、研发模式、系统协调、交叉学科、国防应用及市场培育等方面探讨了无人机自主集群技术的发展方向。     

一种小型无人机的FastSLAM算法

为解决未知环境中小型无人机自主飞行问题,将SLAM算法从地面机器人的二维环境扩展到小型无人机的三维环境.首先,建立了小型无人机的SLAM算法数学模型,得到其非线性状态方程;然后,将小型无人机的SLAM问题分解成路径估计与环境地标估计两部分,分别采用粒子滤波器和扩展卡尔曼滤波器进行估计,提出了一种小型无人机的FastSLAM算法;最后,分别采用扩展卡尔曼滤波和FastSLAM算法进行仿真实验,仿真结果表明FastSLAM算法具有更好的定位精度.     

无人机序列图像压缩方法研究

根据无人机的运动特点,求出序列图像之间的重叠区域,将运动序列图像转变成静态图像,然后以类EBOCOT算法完成拼接图像的压缩．压缩的实验结果显示,该方法在压缩效率和运行时间上均优于H．264等视频压缩标准,可较好地满足无人机图像的传输需求．