基于改进灰色关联投影法的无人机避让优先运行策略

针对未来混合空域中多种航空器共同执行任务而可能出现飞行避让安全问题,提出了一种基于组合赋权改进灰色关联投影法的无人机避让优先运行策略。首先,从空域管理、航空法规、风险评估等角度分析影响避让过程的因素,构建无人机避让评价指标体系;其次,利用层次分析法和粗糙熵法进行主客观赋权,由合作博弈方法构建离差和最小目标优化函数将主客观权重融合确定最终权重,克服主观赋权随意性和客观赋权过分依赖数据的弊端;随后,利用优劣解距离法(TOPSIS)与灰色关联投影法的融合算法对无人机避让对象进行综合评价,从而获取无人机优先避让运行策略;最后,将融合算法与TOPSIS算法进行对比。结果表明,较于TOPSIS法,所提融合算法获取策略与空域运行实践相符且灵敏度提高了17.08%。因此,新算法避免了单一算法的数据丢失现象,提高了获取策略的准确性,可为混合空域的无人机运行策略获取提供新思路。     

消费型无人机航测免像控多时序正射图精度分析

现场试验设置3种仿地飞行航高,使用消费型无人机DJIPhantom 4RTK依次完成每种航高下的6期现场航摄,采用PhotoScan软件生成了18期免像控正射影像图;利用检查点对所有正射图进行精度评估,主要分析了3种航摄高度、测区高程变化对免像控正射图精度的影响。结果表明:使用DJI Phantom 4 RTK消费型无人机摄影测量得到的免像控正射图精度为厘米级。无人机相同航高下免像控多时序正射图最佳精度为0.76 cm,波动较小;不同仿地航高下精度均优于2 cm,无明显差异;测区不同高程部分的正射图精度并不一致,测区高程突变处正射图精度会降低。     

移动边缘计算中的无人机群协同任务卸载策略研究

针对应急灾害中通信受限的场景,研究了基于移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)的无人机群(unmanned aerial vehicles,UAV)协同任务卸载问题。在对系统通信过程和计算过程的延时与能耗分析的基础上,设计联盟效用函数和回报函数,并基于享乐博弈模型提出联盟分割形成算法。理论分析证明,该算法最终收敛于某个稳定的联盟分割。仿真结果表明,相比其他典型策略,提出的策略具有更低延时和能耗,能够提升用户服务体验、增加设备续航时间,解决通信受限问题。     

针对无人机视频的带干扰抑制的l1正则相关滤波跟踪算法

近来,相关滤波因其精度和鲁棒性良好而在目标跟踪领域获得广泛应用.然而,相关滤波的隐式循环样本带来了严重影响跟踪性能的边缘效应.在之前的工作中,采用l1正则消除了传统相关滤波模型边缘效应的影响,但仍然通过将隐式循环样本回归到一个固定的目标标签来学习一个能区分前景和背景的回归模型.这种预定义的不变的回归标签使得跟踪模型对于...     

基于PC机的无人机仿真系统开发

本文介绍了一个基于PC机的无人机仿真系统,采用MFC单文档-多视图程序框架和嵌入方式的组件化结构,实现由界面层、组织层、功能层构成的仿真程序。介绍了仿真系统的界面和功能。     

无人机着陆数学模型研究--三轮着地滑行

作为着陆过程的一个阶段,无人机在三轮着地滑行时的运动特性与空中飞行时的特性,以及仅主轮着地滑行时的运动特性有所不同。以国产某型号无人机为背景,根据牛顿第二定律对这一阶段建立了全量非线性模型,由于没有对刚体运动模型和气动数据做线性化处理,因此该模型比较准确反映该无人机的实际运行特性。在MATLAB/SIMULINK仿真环境下设计了该模型的仿真系统,仿真结果表明模型可用。     

无人机气象探测数据接收与处理系统软件研究

数据接收与处理子系统是无人机气象探测系统的重要组成部分。介绍了无人机气象探测系统的组成;分析了数据接收与处理系统的特点和需求;基于Windows操作系统,应用面向对象的设计方法,设计了数据接收与处理系统软件;分析论述了几种相关的关键技术;完成了该系统软件的实现。该软件在项目实施中得到了充分应用,取得了较好的效果。     

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。     

小型涵道风扇无人机自适应解耦控制律设计

为解决小型涵道风扇式无人机俯仰通道和滚转通道之间的惯性耦合问题,采用简单自适应控制(simple a-daptive control,SAC)方法对无人机姿态角速度控制回路设计模型参考自适应控制器,使该控制回路在受到不确定扰动和参数摄动的影响下,仍能稳定跟随参考模型输出;同时对所构造参考模型进行串联前馈解耦,以使无人机跟随参考模型同步解耦,进而实现对无人机姿态角速度和自身姿态角的有效控制.仿真结果显示,该控制律能使无人机姿态稳定跟踪参考模型输出,并且有效抑制了被控对象参数摄动带来的不利影响,控制系统具有较强的自适应性和鲁棒性.     

风场扰动对无人机控制/导航影响效应仿真

为了全面、定量分析风场扰动对无人机控制/导航系统的严重影响,选取某型探测/侦察无人机作为典型代表,首先利用近60余年NCEP再分析资料,针对我国及周边地域,进行了低空风场建模（包括平均风速和湍动分量）和仿真再现;在此基础上,在Matlab/Simulink仿真环境中,构建了该无人机虚拟样机,包括动力学、控制、惯性/GPS导航等关键子系统,反映了其基本飞行品质和控制响应;最后,分别在理想和风场扰动条件下,进行了该无人机典型巡航/侦察任务的飞行仿真,得到了飞行航迹/姿态、控制响应等关键参数,通过对比分析,全面、定量评估了风场扰动对惯性/GPS导航系统的影响效应。结果表明：风场扰动对于无人机惯性导航系统具有较大的影响,所产生的积累误差随时间增加逐步增大,相比而言,基于GPS的控制/导航系统具有较好的适应性和鲁棒性。