无人机绳钩回收仿真研究

比较了几种典型的固定翼无人机回收方式,针对舰载无人机,分析了绳钩回收方式的优点,给出了绳钩回收方案。通过分析绳钩回收情况下无人机的受力状态,建立起无人机绳钩回收仿真模型,并以某型舰载无人机为对象,在Maltab/Simulink中进行仿真验证。仿真结果可以得出无人机过载和回收制动力都在合理范围内,表明本文无人机绳钩回收方式是可行的。     

基于MATLABSIMULINK的潜射无人机水面分离运动分析

本文针对潜射无人机发射方案的要求提出无人机与运载器实现水面分离的方案,并建立相应的动力学数学模型,分析了分离过程中无人机的纵向运动情况。分析结果表明,分离过程结束后,无人机的运动参数可以满足无人机飞行方案的要求。     

三维激光扫描技术在山林地形测绘中的应用

非接触测量是测绘技术的发展趋势,尤其面对斜坡、陡崖等危险地形的地图测绘,全站仪等接触式测量方法测图效率低或因地形限制而无法作业.无人机航测技术发展成熟,地形、地貌条件的限制往往无法达到精度要求.三维激光扫描测量方法具有非接触、全自动、快速、精度高等优点在测量领域广泛应用,在危险、困难条件中很好适用.介绍了三维激光扫描仪测量的基本原理,阐述了基于三维激光扫描技术实现精细地形测绘的作业流程,通过某工程1:500地形图测绘实践,对地形图测量精度进行检验,总结了技术与实践经验,为三维激光扫描技术在更深层次的应用与研究打下基础,为相关工程实践提供参考.     

基于三维激光扫描与无人机倾斜摄影技术对异形建筑三维建模的融合应用

利用三维激光扫描技术以及倾斜摄影测量技术进行实景三维建模是常用的技术手段,通过2种手段获取的点云数据对空间方面的展示效果及精度存在差异,尤其在测量目标是结构复杂、材质特殊的异形建筑物时,2种技术所获取的点云数据各有优劣势,保留2种点云数据表现较好的部分,再通过多个空间同名公共点进行转换、匹配,将2种点云数据融合.以较具代表性的异形建筑物——厦门"鸟巢"建筑为例,分别利用三维激光扫描技术以及无人机倾斜摄影测量技术对其进行数据采集以及内业处理,并对2种技术的优缺性及融合后生成的三维模型精度进行分析、探讨,为应对复杂测量环境下对目标建筑物进行实景三维建模提供一种新的思路.     

低脉冲重复频率条件下无人机微动参数提取

针对低脉冲重复频率条件下的无人机微动特征提取问题,提出一种基于原子放缩正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)分解的微动参数估计方法。首先,通过计算时频谱熵从无人机回波数据中筛选出具有显著微动特征的信号。其次,采用变分模态分解(variational modal decomposition, VMD)算法提取旋翼叶片的旋转频率,提出了基于原子放缩的OMP分解方法实现了对无人机旋翼叶片长度的估计。仿真实验表明所提方法相比于传统的OMP方法和VMD-OMP方法都具有明显优势。最后,采用实测数据验证了所提算法的有效性。     

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。     

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。     

民用无人机交通管理体系架构及关键技术

民用无人机交通管理是无人机运行管理的核心。目前无人机交通管理的研究大都处于针对单一运行场景的策略制定和相关支撑技术方案的探讨和论证阶段,没有系统揭示无人机交通管理体系全貌和技术发展趋势。在分析国外民用无人机交通管理现状的基础上,设计了面向全谱系运行场景的民用无人机交通管理体系架构,涵盖典型运行场景、管理策略、运行生态。为支持无人机交通管理体系的实施,围绕无人机空域精细化管理、无人机运行安全与间隔管理、无人机交通引导与控制、无人机智能化设施规划与应用提出了11项关键技术,并分析了技术发展现状,总结了技术发展方向。研究结果表明：民用无人机交通管理应采用面向场景基于风险的分级分类管理策略,适应无人机运行生态的可持续发展需要;交通管理关键技术研究需考虑多场景、多类型、多阶段、交互性、大规模、高自主等因素,以安全、高效融入国家空域系统。     

基于无人机倾斜摄影的三维绿量估算

精准、快速、高效的绿化效果评估是现代林业发展的重要要求.针对传统方法绿地覆盖率无法反映绿化空间垂直结构的缺点,提出基于切片凸包算法利用倾斜摄影点云估测三维绿量的新方法,以河南农业大学文化路校区为研究区域,通过三种方法估算不同树种及树形的三维绿量,对比不同方法的测算精度,探索最优估算方法.利用无人机进行多光谱成像和倾斜摄影成像,通过面向对象的方法在数字正射影像基础上提取林木,结合实测33个树种的冠径、冠高等信息,分别利用冠径-冠高方程法(D-H)、实景三维模型法(3D)和基于切片凸包算法的点云体积测算法(PC)进行三维绿量测算.结果表明,三种方法测算值与实测值拟合的回归方程R²分别为0.84、0.92、0.94,RMSE分别为168.85、90.74、78.46 m³,精度分别为62.67%、87.26%、90.19%;优势树种悬铃木三维绿量最大,龙爪槐值最小;PC法测算水杉和球形树的相对误差最小,分别为0.56%和1.27%.利用倾斜摄影点云的切片凸包算法测算三维绿量具有可行性且最精准,为筛选不同树种及树形的三维绿量估算方法的选择上提供科学依...     

无人机遂行编队飞行中的纯方位无源定位

针对无人机集群在遂行编队飞行过程中如何保持编队队形的问题,采用纯方位无源定位算法构建定位模型,探讨如何依据队形特点自适应调节,并将该方案推广到其他队形场景.以较规则和简易的圆形无人机编队场景为切入点,在已知部分无人机位置信息和编号的前提下,建立基于纯方位无源定位模型.在实际场景中,大部分无人机的位置会因为设备或其他原因导致偏差,因此需要探讨自适应调整方案.最后,将圆形无人机编队场景的相关方案推广到锥形无人机编队场景.