一种自主空中加油视觉导航图像处理方法

针对自主空中加油近距导航问题,提出了一种锥套检测和跟踪的视觉导航图像处理方法.对于锥套检测,首先利用阈值法和数学形态学方法消除图像干扰,然后提取所有的轮廓并对轮廓进行检查,最后匹配得到目标锥套轮廓.对于锥套跟踪,以上一帧图像的定位结果作为先验信息来确定当前帧图像的可能范围,然后采用上述锥套检测方法进行处理.最后,以一架微型六旋翼飞行器作为受油机,利用自主空中加油试验台获取的真实飞行图像,对所提出的视觉导航图像处理方法进行了验证.试验结果表明:所提出的视觉导航图像处理方法具有较高的实时性及可靠性,能够满足自主空中加油的要求.     

基于视觉的自动空中加油技术

无人机在军用和民用领域都发挥着越来越重要的作用,但是续航时间短、负载能力弱等缺点限制了无人机的应用。自动空中加油技术能够增加无人机的续航时间,增强无人机执行长航时、复杂任务的能力,从而有效地弥补上述缺点。计算机视觉技术的发展为无人机自动空中加油技术的实现提供了有效的支持。对基于视觉的硬管式自动空中加油技术的2类典型解决方案进行了介绍和对比,并在此基础上提出了基于切换模式的双目视觉解决方案,总结了涉及的关键技术和待研究的问题。     

四旋翼无人机单目视觉自主着陆系统研究

以基于计算机视觉技术实现四旋翼无人机自主着陆为目标,采用Pixhawk开源飞控和mavros技术,设计黑白相间的正方形分级嵌套地标,然后通过单目摄像头采集图像数据输入机载图像处理上位机NVIDIA TX2中进行图像处理,并结合OpenCV函数库功能完成地标检测识别,最终实现四旋翼无人机位姿解算与自主着陆.     

软式空中加油对接过程锥套运动情况

软式空中加油对接过程中受油探管与锥套的相对位置是动态变化的,对接难度很大。为了找到精确的受油探管与锥套的相对起始位置,提高对接成功率,采用基于重叠网格的数值模拟方法,对受油探管和锥套的对接过程进行动态的数值模拟研究,获得受油探管与锥套以一定相对起始位置进行对接过程中,锥套在法向和侧向的偏移情况。为了进一步获得能够对接成功的受油探管与锥套间相对起始位置范围,采用逐步逼近的方法对一系列拥有不同相对起始位置的对接过程进行数值模拟研究。计算结果表明:空中加油对接过程中锥套具有向上向外的运动趋势;对接结束时锥套在法向、侧向相对偏移量随对接开始时受油探管与锥套法向距离、侧向距离的增大而减小;从逆航向视角来看,最佳对接相对起始位置为锥套位于受油探管轴线的左下方,法向为r～1.5r,侧向为1.5r～2.5r区域内。     

“插头-锥管”式空中加油软管平衡拖曳位置计算

空中加油软管运动规律的研究是分析战斗机空中加油时控制规律和验证飞机飞行品质的重要前提, 加油软管平衡拖曳位置计算是研究空中加油软管运动规律的基础.利用机翼附着涡和自由涡模拟加油机尾流场对加油软管和锥套的影响,分别建立空中加油软管流场模型、软管气动模型和稳定伞气动模型.将空中加油软管质点离散化,从软管、稳定伞空间受力平衡出发,推出了"插头-锥管"式空中加油软管空间平衡拖曳位置计算方法.利用此方法计算了不同飞行状态下空中加油软管平衡拖曳位置,并分析了空中加油软管平衡拖曳位置在不同飞行状态下的变化规律.计算结果与实际情况吻合,为研究空中加油软管运动规律奠定了基础.     

空中加油软管-锥套动态建模及其飘摆运动抑制

基于多刚体动力学建立空中加油软管-锥套在尾涡流场及大气紊流下的动态数学模型,分析了加油机在不同飞行条件下软管-锥套的平衡拖拽尾迹,以及大气紊流对软管-锥套运动的影响。软管-锥套随加油机在空中飞行时产生的飘摆运动,增加了受油机安全准确地对接加油锥套的难度。为了抑制软管-锥套空中飘摆运动,对软管-锥套飘摆运动设计了控制器。在非线性模型平衡点处线性化并降阶得到线性增量模型,根据最优控制原理设计了LQR控制器。仿真表明所设计的LQR控制器能有效抑制软管-锥套的飘摆运动,从而能够降低空中加油对接的难度,提高空中加油的安全性。     

基于机器视觉的微工作台位姿三点法测量

基于机器视觉,提出一种全行程检测六自由度微工作台三维运动位姿的新方法,此方法可利用单目视觉来实现目标的三维位姿检测.用三个固定在微工作台上的标准球的球心作为标志点表征工作台在三维空间的位姿,通过固定好的摄像机对工作台上三个标准球在三维空间的视觉跟踪,检测标准球在视野中位置和直径的变化,判断球心在固定坐标系的三维坐标,建立图像空间与物空间的映射模型,得到工作台在三维空间的位姿,进而检测到工作台在每个采样时间的运动误差.     

机器视觉在无人机巡线中的应用综述

输电线路的稳定是保证电力稳定供给的重要因素之一。输电设备的工作环境较为恶劣,在工作期间不可避免会出现损坏,可能会威胁电力系统的正常运行。为了保证电力系统的稳定运行,必须定期对输电线路进行检修。随着无人机技术和图像处理技术的发展,基于机器视觉的无人机巡线技术已成为输电线路最热门的一种巡检方式。以机器视觉技术为主体,概述了无人机巡线技术及其视觉系统的图像处理算法研究现状。     

一种基于深度特征的室外环境下激光地图辅助视觉定位方法

针对无GPS或弱GPS信号下的室外环境中的车辆无法定位问题,提出了一种利用激光地图辅助视觉定位方法。首先利用双目相机的视差图的深度与三维激光雷达地图进行匹配,然后通过最小化深度残差来估计六自由度相机位姿,接着利用视觉跟踪产生的良好的初始估计和提出的深度残差方法可有效地估计相机的位姿,最终通过估计相机的位姿完成定位。通过对比多个公开数据集,验证所提方法的准确性和有效性,最后利用实验小车采集校园数据,仿真和实验结果都证明利用此方法的有效性和在室外环境下的视觉定位的准确性。     

空间机器人自主视觉伺服控制策略

针对传统的空间机器人遥操作控制方法受时延影响严重的问题,基于最新研制的4自由度空间机器人,提出一种基于多目相机的自主复合控制策略.该策略包含了眼在手和眼到手2种相机配置结构,每个相机均具有独立的位姿计算能力,前者保证了伺服控制的精度以及操作的灵活性,后者能够在观察到全局视景的情况下做出伺服控制.为满足机器人视觉实时控制的需求,对视觉处理算法进行了特别考虑.首先,设计了基于多边形形状拟合的特征识别方法,提出曲线矢量数据贪婪算法来处理图像遍历拟合过程中计算密集的问题;其次,结合特征识别结果和模型目标的空间信息,提出基于弱透视模型的单目位姿估算及优化算法;最后,依据所提策略在实验室环境中完成了自主导航及捕获任务,验证了在较低层次进行这种复合控制的可行性和有效性.     

软管式自主空中加油受油机控制系统研究

针对软管式空中加油过程中加油锥套受气流扰动影响,受油机受油插头难以与之实现精确对接的问题,提出基于参考观测器的全状态反馈控制方法设计了受油机的飞行控制系统。首先根据DGPS或者视觉传感器测量的加油机与受油机的相对位置,设计了参考轨迹生成模块,实时生成受油机期望的平滑飞行轨迹。然后通过一个输出跟踪观测器在线估算出前馈控制信号和参考状态量。基于估算的状态量设计一个全状态反馈控制器。最终实现对参考状态的精确跟踪,保证受油插头与加油锥套的精确对接和位置保持。仿真结果表明,在四种强度阵风干扰下,控制器能实现精确的双机空中加油设备跟踪对接,具有良好的动态性能与鲁棒性能。     

无人飞行器双目视觉位姿估计算法改进与验证

针对无人飞行器(UAV)在未知复杂环境下的导航问题,提出一种基于双目视觉的UAV位置和姿态估计算法.利用基于非线性尺度空间的KAZE特征构建立体图像对的特征点检测与描述,用Knn算法进行特征点匹配,导出相机坐标系下特征点三维坐标,用随机抽样一致(RANSAC)算法与L-M迭代算法获得UAV姿态和位置估计值.实验验证结果表明,基于KAZE特征的UAV双目视觉位姿估计算法的准确性、实时性与可重复性好,能满足UAV实时导航要求.     

某无人机撞网回收系统动力学仿真

以某无人机撞网回收系统为例,基于LS-DYNA软件,提出了柔性带、阻尼器等关键部件的建模方法,建立了系统有限元仿真模型,进行了不同入网位置的动力学仿真计算,并用试验验证了仿真模型的准确性.仿真和试验结果表明:本文建立的无人机撞网回收系统模型具有较好的工程适用性,提出的动力学建模仿真方法具有一定的通用性.     

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。     

海上遇险小目标的无人机定基点搜寻建模与仿真研究

无人机的快速发展使其成为搜寻海上遇险目标的重要工具之一。通过报告的遇险目标的初始位置,优化确定无人机的搜寻航路是发挥光电侦察装备效能、提高遇险目标搜寻效率的核心问题之一。本文基于遇险目标定基点位置,通过建立无人机定基点扩展方形搜寻和扇形搜寻方法模型,设计仿真应用程序,对两种搜寻方法进行仿真评估分析,研究发现在相同的发现概率下,扩展方形搜寻方法具有时间优势,对制定和指导无人机的海上搜寻计划行动具有现实的参考价值。     

轨迹和干扰功率联合优化的无人机主动窃听算法

研究一种无人机(UAV)作为合法窃听器的无线通信窃听算法.首先,将一个合法窃听器(UAV(E))用于窃听可疑发射器(UAV(B))发送到地面可疑接收器的可疑信息.然后,利用可疑系统的特点,提出一种有效的主动干扰方案,从而最大限度地提高有效窃听速率;针对构造的原问题是一个优化变量耦合的混合非凸优化问题,应用更新速率辅助的块坐标下降和连续凸优化技术,在每次迭代中交替优化无人机轨迹和干扰功率.最后,针对非凸的无人机轨迹优化和干扰功率优化问题,分别利用连续凸优化算法将原非凸问题转化为近似的次优化问题,再使用凸优化方法进行求解.仿真结果表明:相较于其他基准算法,文中算法具有更高的有效窃听速率.     

基于状态估计的无人车前轮转角与横摆稳定协调控制

针对无人车轨迹跟踪问题,提出了一种基于状态估计的无人车前轮转角和横摆稳定协调控制策略.建立了车辆轨迹跟踪模型,利用模型预测控制算法设计了轨迹跟踪控制器,得到实时跟踪参考轨迹所需的前轮转角.根据车辆模型设计了一种基于未知输入观测器的前轮转角估计方法,并将估计结果作为前轮转角跟踪控制的输入量.基于非奇异终端滑模控制设计了前轮转角跟踪方法,通过转向电机扭矩来控制车辆转向以实现轨迹跟踪.同时,设计了车辆横摆稳定控制器,通过控制横摆角速度跟踪误差确保车辆横摆稳定.建立了CarSim-Simulink联合仿真模型并进行仿真实测试.结果表明,未知输入观测器具有较好的前轮转角估计效果,从而为车辆协调控制提供可靠信息源,协调控制策略能够在保证车辆横摆稳定性的同时完成车辆轨迹跟踪.      

多无人系统跟踪与编队的自主式预测控制算法

针对多无人系统的跟踪与编队问题,考虑跟踪与编队控制目标存在不一致及不可实现的情况,综合目标规划与预测控制方法,设计了一种确保控制目标一致且可实现的自主式预测控制算法.首先根据给定的跟踪与编队控制目标,通过为各无人系统引入规划控制目标,对目标代价函数进行重新设计,解决跟踪与编队控制目标不一致问题;然后对引入的规划目标进行约束设计,保证其具有可实现性;其次为各无人系统设计预测控制终端约束集,进一步保证对规划控制目标的收敛性;最后对重新设计的目标代价函数与相关约束进行整合,为各人系统构造独立的控制优化问题,并给出相应的自主控制实施算法,将不一致、不可实现的跟踪与编队控制目标规划出一致、可实现的控制目标.针对为各无人系统所构造的控制优化问题,进一步将其描述为线性矩阵不等式形式,并通过MATLAB求解仿真,验证了所提出的自主预测控制算法的有效性.     

机器视觉在油气勘探开发中的应用现状

作为人工智能正在快速发展的技术分支,机器视觉在油气勘探开发中的作用越发显著,已成为"智慧油田"建设不可或缺的组成部分。首先简述了机器视觉技术,然后分析了机器视觉在油气勘探开发领域的应用现状,并重点介绍了基于深度学习的机器视觉技术的应用;最后对机器视觉在油气勘探开发中的应用前景进行了分析。研究表明:相对于人工图像识别,机器识别要更准确、高效;一般原始图像越复杂、解释要求越高,对图像预处理技术、特征提取算法要求越高;仅以形态形式表示信息的图像识别相对简单,原始图像的二值化处理是关键;当大量信息蕴含在图像纹理、色彩中时,智能解释的难度要大得多;基于深度学习的机器视觉技术实现了自动特征识别,未来将在油气勘探开发领域发挥重要作用。