基于地空信息融合的无人机交通状态感知方法研究

现有的无人机（UAV）交通状态感知方法，主要针对宏观交通状态参数的获取，同时尚未克服UAV自运动对交通参数检测精度的影响，难以满足智能交通系统对于高精度微观交通参数的应用需求。为此，提出一种基于地空信息融合的UAV交通状态感知方法，该方法包括：地空信息融合模型、道路关键点（IKP）检测及跟踪、车辆目标检测及追踪算法和交通状态参数提取及估计。其中，地空信息融合模型利用地基信息（IKP世界坐标）与空基信息（IKP像素坐标）进行最优化融合，并通过自适应IKP追踪算法与自适应UAV位置偏移判断算法实时更新模型参数，以此克服UAV自运动对车辆轨迹精度的影响，进而获取可靠的车辆级（瞬时速度、车头间距和车头时距）与车道级（车道动态密度、车道流量和空间平均车速）交通状态参数。利用提出的感知方法获取实地拍摄视频的车辆级交通参数并进行了分布检验，同时比较了基于不同交通流模型的车道级参数估算方法。结果表明：该方法在车辆检测的mAP@0.5指数超过90%，同时提取的车辆轨迹相对完整，获取的车辆级和车道级交通状态参数也符合实际交通流状况。最后，将该模型应用于实地道路的交通拥堵检测及交通事件检测，该研究结果为UAV在现代交通感知和管理中的应用提供了一种理论和技术参考。     

无人机传感器技术的发展动向与分析

无人机传感器技术在现代战争中发挥着越来越重要的作用.通过介绍无人机传感器技术的发展历程以及装备的研制、改进情况,指出在现代战争中发展无人机传感器技术的优势和重要性,重点探讨几种尤人机传感器技术的性能及其特点,论述无人机传感器技术的发展动向与分析.     

无人机任务规划方法研究

进行无人机任务规划是为了更好地实现无人机作战效能，总体来说，无人机任务规划主要是找出一条最优飞行航线，最大限度地发挥无人机的作用。通过分析任务规划的基本流程，提出基于地形分析的航线规划算法，并且结合任务特点，进行航线规划方法研究，着重考虑了地图的选用，地图信息的标绘和航线调整的时机与方法，丰富了任务规划的内容，提高了任务规划的实践指导性。     

无人机提高目标定位精度方法研究

无人机电视图像定位技术,由于采用的单站测角测距方法,存在一些无法克服的不足;空间两点交会定位方法,虽然在一定程度上提高了目标定位精度,但还不能达到高定位精度要求。通过空间三点,建立了空间三点交会定位模型;并且与现有的共线定位算法相结合,通过差分定位原理,达到快速与准确获得任意点坐标的目的。     

一种基于改进PSO的无人机航路规划方法

针对无人机航路规划问题,提出了一种改进的粒子群的无人机航路规划方法.该方法将UAV的航路规划问题通过目标转换,形成一个考虑威胁优先,路径优化其次的单目标航路优化问题,并引入局部搜索改进粒子群算法求解该问题的收敛性.仿真结果证明了该方法对解决无人机的航路规划问题高效可行.     

基于改进SIFT算法的无人机倾斜影像匹配研究

铁路无人机倾斜影像具有数据量大,覆盖地物类型多等特点,且像片间具有不同的倾角与旋角,给影像匹配造成较大困难.为解决利用原始SIFT算法进行无人机倾斜影像匹配时复杂程度高、计算效率低等问题,在原始SIFT算法的基础上进行改进,提出一种减小图像尺度空间与降低特征描述符维度相结合的方法,即将尺度空间固定为2,将特征描述符维度...     

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引入无人飞机作为城市道路固定交通检测设备的辅助手段,部署无人飞机进行道路交通信息采集,提出了无人飞机的路径规划问题.考虑了无人飞机数量有限,不足以对所有目标进行侦察的情形,建立了以总巡航距离最短、巡航目标数量最多的多目标优化模型,提出了可行路径的重组方法,构造了求解该问题的非支配排序遗传算法.案例分析结果表明：构造的算法可以求出无人飞机路径规划的近似最优解,与最优初始可行解相比,总巡航距离减少了13.07%,巡航目标数量增加了41.67%.最后,讨论了无人飞机在道路交通信息采集中可能面临的问题.     

无地面控制点无人机影像的相对定向方法

针对无人机空中姿态不稳定造成影像相对定向精度较低的问题,提出了基于POS(positionand orientationsystem)数据生成无人机影像航带及组成立体像对的方法.并根据相对定向原理,将无人机的POS数 据作为相对定向的先验约束条件与误差方程一起进行平差,以重新构建代价函数,进行影像的相对定向.为验证 该方法的有效性,将其与常规的相对定向方法进行了对比实验.实验结果表明:将POS数据作为先验约束条件, 能够使相对定向精度提高10%以上,特别是在无人机影像畸变较大的情况下能获得较好的改善效果.      

城市区域物流无人机路径规划

针对城市区域物流无人机路径规划问题,采用栅格法进行环境建模,综合考虑无人机性能、任务性质和城市环境等影响要素,以航程、高度变化和危险度最小为目标函数,构建多约束物流无人机路径规划模型.改进A*(A-star)算法求解：为合理预估距离,采用欧氏距离与曼哈顿距离线性组合的方式设计启发函数;为提高搜索效率,引入双向搜索策略;为保证平稳飞行,采用B样条(B-spline)法进行路径优化.结果表明：模型可以实现多目标优化,具有有效性;算法与传统A*算法相比,规划时间少,规划路径航程短,高度变化少,飞行安全稳定.分析参数权重值得出：当3个子目标代价权重系数分别为0.4、0.1和0.5,2种距离权重系数分别为0.15和0.85时,规划路径最优.     

无人机海洋观测系统集成技术研究

本文主要针对特定区域海洋观测的需求,以海洋环境和海上目标机动快速监测为目标,研制基于船载无人直升机平台的多传感器海洋观测系统.重点研究海洋观测的系统集成技术,包括无人机与机载载荷的集成、数据处理系统的集成.开展船载无人机起降和多传感器协同海洋观测的系统集成验证试验,最终建立船载无人机海、陆、气一体化的海洋观测系统.为构建面向海洋实际业务应用系统奠定基础.