基于UWB技术的无人机室内飞行测试平台设计

针对无人机在室内飞行时,因卫星信号差,不能实现室内自主导航飞行的问题,提出了一种利用导航接收机构造室内三维坐标地图,基于超宽带(UWB)技术的定位系统以获取无人机室内飞行位置信息,借助卫星导航模拟源实时地播发其获取的位置信息卫星信号,可实现无人机室内与室外自主导航飞行一致性。其中定位系统基站与标签设计均以STM32芯片作为控制器,DW1000作为无线收发芯片。为减小无线信号非视距(NLOS)传播影响,算法上先利用卡尔曼滤波模型对原始测距信息进行平滑滤波处理,再采用到达时间差(TDOA)进行定位计算。针对硬件时延,通过时延标校后,可实现基站与标签测距精度达到±10 cm范围,实现厘米定位,可应用于无人机室内飞行测试实验平台研究与搭建中。     

基于UWB的无人机自主导航系统设计

针对卫星拒止环境下的无人机导航,提出一种基于超宽带（Ultra Wide-Band,UWB）技术的局部定位系统,实现无人机定位与导航。首先利用UWB技术实现测距,进而解算无人机在局部坐标系下的三维坐标,然后基于扩展卡尔曼滤波（EKF）融合多传感器数据以提高无人机的定位精度。基于开源飞控Pixhawk搭建了无人机飞行验证平台,将UWB定位系统数据与飞控传感器数据融合,对无人机在局部坐标系下的自主飞行进行了仿真。最后通过实验验证了基于UWB的多传感器数据融合导航在无人机自主导航控制上的可行性,实现了无人机在地面平台上的自主起降、对地目标伴飞等飞行导航任务。     

基于改进D*算法的无人机室内路径规划

针对多旋翼飞行器室内无GPS信号时的导航问题,本文采用二维码阵列构建室内定位系统,基于改进D*算法实现无人机室内路径规划,从而实现飞行器在室内的自主导航和避障。基于ArUco二维码设计了地面阵列为无人机提供了全局精确定位信息,使用改进D*算法保证了无人机在飞行过程中能自主进行路径规划和飞行。通过设计实验对改进D*算法进行了数值仿真验证,并在实际无人机的飞行中应用。实验结果证明:所提改进算法较传统D*算法能更好地保证无人机的飞行安全,同时基于二维码阵列的定位方式不但具有较高精度同时成本低易于实现。     

四旋翼无人机自适应导航控制

研究四旋翼(Quadrotor)无人机导航控制问题。针对传统的四旋翼无人机导航控制方法的目标定位误差和实时性差问题,提出了基于CLOS技术的导航控制方法。采用CLOS技术所开发的导航控制系统使得四旋翼无人机能够在移动停机坪完成自主导航和着陆的任务,并详细研究了导航控制系统的设计和仿真。仿真结果显示了所设计的导航控制系统的性能和有效性,可应用于四旋翼无人机的实时导航。     

非合作航天器自主相对导航研究综述

非合作航天器自主相对导航作为与非合作航天器实现空间交会对接过程中的关键技术,是在轨服务技术的重点发展方向之一,其研究具有重要的理论价值与工程意义.针对在轨服务任务对于自主相对精确导航的需求,本文对发展非合作航天器自主相对导航技术的必要性进行了阐述.首先总结了非合作航天器自主相对导航技术的内涵与研究现状;随后分析梳理了非合作航天器自主相对导航过程涉及到的光学敏感器、位姿测量、导航滤波器以及地面实验等关键技术.最后根据研究现状和关键技术的分析指出了非合作航天器自主相对导航目前存在的主要问题并给出后续发展的建议.     

全电压等级无人机高空巡检自主导航线路切换技术研究

针对无人机巡检电压等级较高的输电线路时,可能会因杆塔整体结构过于复杂导致导航线路混乱无法有效完成巡检工作的问题,研究全电压等级无人机高空巡检自主导航线路切换技术。将无人机导航线路规划问题转换为蚁群确定最优或次优路径问题,利用信息素挥发因子动态自适应调整规则,改善蚁群算法易出现局部最优以及较慢收敛的情况,完成导航线路规划。基于规划结果,采用自抗扰控制算法,设计包含微分器、扰动估计补偿等设备的自抗扰控制器,通过控制器调整航向角方向,实现导航线路切换控制。实验结果表明,所研究技术能够通过不同航向角度切换,完成输电线路高空巡检目的,且航线规划效率满足无人机高空巡检自主导航线路切换的实时性要求。     

基于粒子滤波的无人机自主轨迹视觉导航控制方法研究

针对现有无人机导航控制方法存在的控制效果不佳的问题,本文提出一种基于粒子滤波的无人机自主轨迹视觉导航控制方法研究。利用粒子滤波算法,实现对无人机自主轨迹视觉导航控制方法的优化设计。采用栅格法构建无人机飞行环境地图,根据无人机的机械组成结构和工作原理,构建运动状态模型。利用内置的摄像机设备采集视觉图像,执行图像灰度转换、几何校正、滤波等预处理步骤。通过对视觉图像的特征提取,判断当前环境是否存在障碍物。利用粒子滤波算法确定无人机位姿,结合障碍物识别结果规划无人机的自主飞行轨迹。将位置、速度和姿态角的控制量计算结果,输入到安装的导航控制器中,完成无人机的自主轨迹视觉导航控制任务。通过实测分析得出结论：应用设计的导航控制方法,其位置误差、速度误差以及姿态角误差均维持在预设值以下,即设计的导航控制方法具有良好的控制效果。     

基于激光雷达的多旋翼无人机室内定位与避障研究

近年来,多旋翼无人机室内定位与避障技术成为了多旋翼无人机研究领域的热点,也是多旋翼无人机在未知室内环境中实现自主导航、完成其他复杂任务的基础。本文通过对全局地图进行分析,找出多旋翼无人机的可飞行区域,利用时变势场法实现了多旋翼无人机的室内避障与路径规划,对室内环境下多旋翼无人机的定位和避障技术进行了研究。     

基于视觉的同时定位与地图构建方法综述

基于视觉的自主导航与路径规划是移动机器人研究的关键技术,对基于视觉的计算机导航与同时定位及地图构建（SLAM）方法近三十年的发展进行了总结和展望。将视觉导航分为室内导航和室外导航,并详细阐述了每一种子类型的特点和方法。对于室内视觉导航,列举了经典导航模型和技术方法,探讨了解决SLAM问题的最新进展：HTM-SLAM算法和基于特征的算法;对室外视觉导航,阐述了国际国内目前的研究动态。     

仿信鸽归巢行为的导航技术研究进展

针对仿信鸽归巢行为的导航技术,本文首先简要叙述了信鸽归巢行为,并从地图和罗盘导航、视觉地标导航2个方面分析了信鸽导航的行为学实验和导航机制。随后,介绍了几种具有代表性的模拟信鸽归巢行为的理论模型和仿真模型。基于信鸽归巢导航行为机制和位置熵理论,提出了一种动态切换三阶段信鸽归巢模型,分别与信鸽归巢中的地图罗盘导航、步长重定向和马赛克地图导航行为建立映射关系,并给出了归巢导航模型仿真结果。最后,从信鸽归巢导航行为与无人机自主导航相似性出发,建立了信鸽归巢行为模型到无人机自主导航的机制映射,并探讨了仿信鸽归巢行为的导航技术未来研究方向。     

Development of a Rotorcraft Micro air Vehicle for Indoor Flight Research

Autonomous flight of micro air vehicles (MAVs) in hostile indoor environments poses significant challenges in terms of control and navigation. In order to support navigation and control research for indoor micro air vehicles, a four-wing tail-sitter type rotorcraft MAV weighing less than 350g has been designed in this paper. In an effort to achieve autonomous indoor flight, an embedded integrated avionic system has been developed. The modeling process has been conducted to obtain accurate six degrees of freedom dynamical model for the designed rotorcraft MAV. In addition, aerodynamic coefficients are evaluated from the results of Computational Fluid Dynamics A PI-ADRC double loop controller with inner-loop outer-loop control scheme has been proposed which takes into account the system’s nonlinearities and uncertainties. The proposed flight controller was implemented on the designed rotorcraft MAV that has undergone various simulation and indoor flight tests. Experimental results that demonstrate robustness of the proposed controller with respect to external disturbances and the capabilities of the designed rotorcraft MAV are presented.     

一套完整的基于视觉光流和激光扫描测距的室内无人机导航系统

提出了一套室内四旋翼无人机控制, 导航, 定位和地图构建的完整解决方案. 无人机机载系统包括三个主要传感器, 即惯性测量单元, 下视相机和激光扫描测距仪. 经过处理, 融合这些传感器的测量数据, 无人机能够可靠的估计自己的飞行速度和实时位置, 并且沿着室内的墙壁进行无碰撞飞行. 通过收集一个完整飞行实验的数据, 无人机的飞行路径和在室内的环境也可以被很好地估计出来. 这套系统中的自主导功能不需要任何远程传感信息或脱机计算能力. 这套室内导航方案的性能和可靠性已在实际的飞行实验中被验证.     

基于深度学习的移动机器人自主导航实验平台

随着移动机器人的发展,其应用场景越来越复杂,对自主导航这一关键技术提出了更高要求。本文搭建了移动机器人实验平台,设计了基于深度学习的自主导航方法,将RGB图像作为卷积神经网络模型的输入,即可直接输出导航控制信号,不仅降低硬件成本,而且避免复杂的特征工程和规划策略。实验结果表明该平台具有良好的自主导航性能,对移动机器人适...     

The effect of different types of navigation assistance on indoor scene memorability

With the rapid growing of wearable computing devices, indoor navigation guidance will become popular in the near future like the GPS-based navigation tools for drivers today. However, how the guided indoor navigation affects human’s memory of a novel environment has not been well studied. In this paper, we investigate route memory with three types of navigation assistance, that is, 2D map, wearable navigation assistant, and human usher. Twenty participants were asked to remember the route while being guided through a novel indoor environment. Our results show that the participants have similar patterns in remembering visual scenes, even using different types of assistance. These findings support previous work on scene memorability and provide the new insight that scene memorability is not affected by the type of navigation guidance. This may indicate that spatial working memory and visual memory are dissociated. We also show that scenes with navigation information are more memorable than scenes without such information. Finally, we provide some evidence that the location of a scene is linked to its memorability. In general, our findings provide valuable information about indoor scene memorability.     

室内服务机器人导航方法研究

本文对近年来室内服务机器人的导航研究进行了综述并给出了一些商业机器人的实例 ．首先简单介绍了当前导航系统的特点、分类、工作原理等，然后比较详细的介绍了一些相 对较为成功的导航数据处理方法．最后根据该领域内已经取得的成果以及进展情况预测了今 后室内服务机器人的发展方向．     

Autonomous navigation and environment modeling for MAVs in 3-D enclosed industrial environments

In many applications, the industrial environments are typically 3-D indoor spaces enclosed by shell style structures, which are highly complex with known or unknown non-convex obstacles. GPS signal is unreliable or even unavailable inside, which poses significant technical challenges for the state estimation of micro aerial vehicles (MAVs) performing exploration and modeling tasks in such environments. In this paper, requirements and challenges for 3-D enclosed industrial environments exploration are analyzed firstly, and then state-of-art developments of MAV systems, environment modeling, visual navigation and guidance technologies are reviewed. A robust RGB-D odometry is introduced into the system to provide airborne 6-DOF state estimates of the MAV, which are fused with inertial measurements. Then the fused state information is used to assist the RGB-D based real time 3-D environment modeling. An improved closed-loop RRT based path planning approach (BI-RRT) is developed for information-efficient environment explorations. A flight experimental platform is constructed and the proposed system is validated in flight experiments.     

室内无人飞艇导航系统的研究与仿真

根据室内飞艇导航应用的特点,介绍了超宽带(UWB)导航系统在室内无人飞艇自主飞行系统中的应用方法,根据室内场所等条件的要求,建立了室内飞艇系统的导航模型,以Matlab/Simulink为平台,对UWB进行了实时导航的仿真实验.实验结果不仅证明该导航方法具有较高的导航精度,而且为进一步研究室内飞行器导航系统开辟了一条比...     

Autonomous Landing of MAVs on an Arbitrarily Textured Landing Site Using Onboard Monocular Vision

This paper presents a novel solution for micro aerial vehicles (MAVs) to autonomously search for and land on an arbitrary landing site using real-time monocular vision. The autonomous MAV is provided with only one single reference image of the landing site with an unknown size before initiating this task. We extend a well-known monocular visual SLAM algorithm that enables autonomous navigation of the MAV in unknown environments, in order to search for such landing sites. Furthermore, a multi-scale ORB feature based method is implemented and integrated into the SLAM framework for landing site detection. We use a RANSAC-based method to locate the landing site within the map of the SLAM system, taking advantage of those map points associated with the detected landing site. We demonstrate the efficiency of the presented vision system in autonomous flights, both indoor and in challenging outdoor environment.     

大规模环境下拓扑地图在线创建与导航.doc

本文提出了一种新型的拓扑地图，该地图用激光的扇区特征和视觉的比例不变特征（SIFT）来联合表示节点。与传统地图相比，该地图在创建过程中不依赖任何人工路标和机器人的全局定位。机器人通过综合考虑单个节点的相似度和不同节点间的空间关系，利用隐马尔可夫模型来提高节点识别的准确率。实验表明，本文的拓扑地图不仅易于创建和维护，而且适用于机器人在大规模室内环境下的自主导航。