基于神经网络的多四旋翼保性能编队控制

针对多四旋翼编队飞行过程中存在的参数和外界扰动不确定性导致编队系统不稳定问题,设计了一种多四旋翼分布式神经自适应动态面协同编队控制方法。采用学习维数低、实时性强的最小参数学习神经网络观测器,实现对四旋翼位置回路和角度回路未知非线性干扰的快速平滑学习与补偿。利用预设性能控制方法将原先受约束的同步误差经转换函数变换为不受约束的误差,解决协同编队中的位置一致性控制问题,确保各四旋翼位置跟踪同步误差能够按照预设的收敛速度、超调量及稳态误差收敛至期望的区域。仿真实验表明,所提多四旋翼协同抗干扰编队方法在较大扰动环境下仍能达到良好的控制效果。     

HER2靶向放射性分子影像探针的研究进展

人表皮生长因子受体2(HER2)在大约20%的乳腺癌患者中过度表达,是乳腺癌治疗的一个重要分子靶点.HER2靶向治疗的重要前提是对肿瘤HER2表达的精确测定.利用HER2靶向放射性分子影像探针的核医学影像是检测HER2表达情况的重要手段.它能够在诊疗过程中对肿瘤HER2表达进行可重复的全面评估,同时它解决了乳腺癌的异质性以及取样困难等传统方法存在的问题.目前,多种HER2靶向的分子影像探针（单克隆抗体、抗体片段、纳米抗体、亲和体、多肽）正处于临床前和早期临床研究中.文章综述了靶向HER2的抗体和多肽类放射性分子探针在核医学分子影像中的研究进展,指出用其进行临床转化时所面临的挑战,为开发新的HER2靶向分子影像探针提供思路.     

新型双机身鸭式布局无人机气动特性

优化载重性能的气动布局设计是当前无人机研究重要方向,为提高物资运载能力和结构性能,基于连接翼、双机身、鸭式布局设计,提出一种新型双机身鸭式布局无人机,采用FLUENT详细研究了两种飞行速度下的升阻特性、压力云图、涡量分布等。研究结果表明,双机身鸭式布局无人机具有较高的升阻性能,速度提高时,升力系数增加而阻力系数减小,速度由30 m/s增加到60 m/s时,最大升力系数增加7.6%,升阻比增加4.8%;从表面压力云图看,升力主要贡献为前机翼、鸭翼和后机翼,失速迎角前后,后机翼未受前机翼和鸭翼气流干扰,提高了无人机的失速特性;巡航迎角状态的涡量较弱,仅在翼梢及部件连接处出现,失速迎角前后,翼梢、部件连接处涡系增强,且产生了干扰,机翼表面趋于分离。     

基于深度学习的手术场景运动感知

基于术中影像的运动感知是计算机辅助手术系统开发的重要研究内容,能够为运动补偿、软组织形变分析等应用提供有价值的信息,从而提高手术效率并增强手术安全。然而,手术影像中运动器械的遮挡降低了对局部区域估计的准确性。为解决这一难题,提出一种基于光流网络和解耦表示的运动感知方法,并结合自监督学习范式优化模型。制作了神经外科手术数据集,在PyTorch深度学习框架下对模型进行训练和验证。实验结果表明：该运动估计方法在复杂手术场景中具有稳定性强、准确度高的优点,在计算机辅助手术中具有较高的应用价值。     

三维成像载荷地面快速融合处理方法研究

三维成像载荷是一种能够同时采集激光雷达数据以及CCD影像,并快速融合生成三维立体影像的新型载荷。在分析载荷工作原理的基础上,面向载荷的地面检校及成像试验,提出了一种针对该新型三维成像载荷的地面快速数据融合处理方法;并利用地面实测数据对方法进行了验证。结果表明,该方法能快速生成实验区的三维影像,同时也验证了该类型载荷对激光雷达数据与影像数据快速融合的能力。     

利用遥感、重磁数据研究昌化-普陀断裂的空间展布特征

利用遥感影像数据研究昌化—普陀断裂的构造地貌特征,通过小波多尺度方法对布格重力数据进行有效分离,并基于重力、航磁数据分析其深部结构,结合历史地震及前人人工地震资料进一步探讨该断裂的活动性。重力小波细节图表明,该断裂南倾,切穿中上地壳到达下地壳,在下地壳该断裂仍与孝丰—三门湾断裂相切;航磁场揭示该断裂具有比较强烈的活动性,推测昌化—临安段断裂是右旋走滑断裂。综合重力、航磁及前人资料可知,该断裂是杭州地区一条南倾的深大构造断裂,切穿底部基岩至下地壳,控制和影响第四纪地层沉积,至今仍具备一定的活动性和破坏性。     

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...     

跟踪地面目标的小型无人机飞行控制仿真研究

对无人机跟踪地面目标时的飞行控制问题进行了研究.首先对某小型无人机跟踪地面目标时的运动状态进行了建模分析,利用自动控制理论知识设计了相应的控制律,然后采用六自由度非线性运动模型进行了控制律的仿真验证,并且分析了风的扰动对跟踪精度的影响.仿真结果表明,设计的控制律能够控制无人机对地面目标进行可靠跟踪,且对侧风扰动具有较好的抑制能力.     

车载多无人机协同多区域覆盖路径规划方法

针对小型无人机在区域信息采集中的优势,考虑到复杂多变的应用情景,提出一种面向大面积多区域覆盖扫描任务的车载多无人机协同模式。该模式中,车辆可作为无人机的移动基站,与多架无人机协同完成多个大面积区域的覆盖扫描任务。充分分析新问题特点后,建立了优化车辆地面行驶路径和多无人机协同空中飞行路径的0-1整数规划模型,提出了一种基于三阶段的智能优化算法,先后对多无人机区域覆盖路径以及车辆协同路径进行规划,快速构造可行解,而后基于自适应大规模邻域搜索算法对可行解进行优化。本文设计了包含8个目标区域的实际案例,验证了车载多无人机协同模式的优势和算法有效性,并进一步通过10个随机案例验证了算法性能。对比实验证明,车载多无人机协同模式在执行多个大面积区域覆盖任务上,相比车载单无人机模式能够显著缩短任务时间。