无人机视景仿真平台设计与实现

在Visual Studio开发环境下,利用DirectX 9.0设计并实现了无人机视景仿真平台;仿真平台的通信系统可通过多种通信方式获取仿真数据;根据DirectX中3D仿真技术特点以及无人机视景仿真需求,设计并实现了无人机在DirectX世界坐标系中的姿态变换方法;根据无人机视景仿真特点,设计了虚拟摄像机视场角控制方法;仿真平台仿真效果生动逼真且运行稳定,具有很强的实用价值,在无人机研制过程中起到了重要作用。     

无人机仿真训练系统

为了满足无人机地面操纵人员的训练需求,以某新型无人机为应用背景设计并实现了一种“无人机仿真训练系统”,该文介绍了该系统的构成及其在计算机上的实现过程,并提出了运用小波分析的方法对飞行数据进行滤波。该系统集指挥控制、链路通信、飞控模块、任务载荷及视景显示于一体,重现了无人机操纵人员控制该新型无人机的全过程。对于训练操纵人员,该“无人机仿真训练系统”是一种缩短培训周期,减少费用,更为先进的训练方法。该系统的研制成功,对于提高训练无人机操纵人员的效率和扩大新型无人机的广泛应用具有重要意义。     

基于虚拟现实的四旋翼无人机控制仿真教学平台

针对现有仿真教学平台在开展对四旋翼无人机控制仿真教学时存在的问题,引入虚拟现实技术开展对四旋翼无人机控制仿真教学平台的设计研究。首先,利用MATLAB和Java设计四旋翼无人机控制仿真教学平台结构框架;其次,对平台中所需的无人机、蓝牙、通信芯片等硬件选型;最后,利用虚拟现实技术构建四旋翼无人机控制模型。通过对比实验证明,新的仿真教学平台可以实现对无人机控制飞行轨迹的直观展示,对于提高仿真教学质量具有重要的意义。     

空间辐射环境仿真平台的设计与实现

为提高航天工程系统或有效载荷电子学设备的可靠性、减小任务风险以及便于方案决策．应对系统和有效载荷的空间辐射环境进行准确预估。采用CBS（COTS-BasedSystem）开发方法，通过领域模型评估选取了商业现货软构件，建立了空间辐射环境仿真平台。利用该平台进行了能谱、总剂量、传能线密度、射程等多种空间辐射环境特征参数和屏蔽策略的仿真分析．结果表明仿真数据可靠；该平台能够满足空间任务分析需求，并为电子学设备的可靠性设计和试验提供重要依据。     

无人机通用指控平台设计与实现

现有不同型号无人机的数据协议格式差别较大,无人机指挥控制系统与无人机紧密耦合,针对不同机种要开发不同的指控系统,系统的通用性较差,开发、培训成本高,且无法满足未来多无人机协同作业的任务需求;因此,设计开发一套具有较高通用性的无人机指控系统,通过对异构的无人机测控数据进行通用化处理,形成具有较强可扩展性的无人机标准数据协议,用以消除不同无人机与指控系统之间的差异性,同时最大限度的保证指控平台的可扩展能力。     

小型无人直升机通信系统的设计与实现

通信系统是无人机系统中最重要的组成部分之一,为了实现小型无人直升机稳定可靠的全自主飞行控制,设计并实现了基于WIFI并运用UDP协议和SOCKET通信机制的无人机系统实验数据链,在此基础上,基于无线射频模块和WIFI,实现了用于无人机运营阶段的远程飞行数据链;首先介绍无人机的通信系统框架,再对无人机实验数据链和远程飞行数据链的数据通信协议及软硬件实现进行详细说明;该通信系统有充裕的数据载荷,数据下传和上传延迟满足系统实时显示和控制要求,可在无人机平台上稳定可靠运行.     

基于uC/OS的无人机仿真系统设计与实现

为了在地面设计无人机控制律,验证无人机飞控系统工作性能,本文设计与实现了基于uC/OS嵌入式操作系统的无人机仿真系统.该仿真系统由飞行仿真PC上位机、地面控制站PC机和控制下位机组成.能够模拟航迹规划,指令发送和无人机跟踪航迹飞行全过程.仿真实验表明该仿真系统能有效模拟无人机系统工作过程,能够为无人机系统开发提供支持.     

无人机动态测试、仿真与训练系统设计

无人机动态测试、仿真与训练系统包括地勤检测平台、联调仿真环境和虚拟训练环境,能够对无人机进行动态测试和控制,满足日常操作训练要求.地勤检测平台使用了便捷式测试仪,在满足无人机地勤检测需要的同时,能够方便地勤准备,缩短准备时间;联调仿真环境利用分布式交互仿真技术和虚拟现实技术,构建虚拟无人机,通过遥测和遥控设备完成无人机各部件的动态测试和综合演练,同步生成三维视景,方便地面分析和控制;在联调仿真环境的基础上,虚拟训练环境对精密设备,大型设备以及电磁设备进行虚拟化处理,方便日常操作训练.     

无人机编队飞行视景仿真关键技术研究

针对真实无人机编队飞行实验成本及风险较高的问题,提出一种基于Vega的虚拟验证平台,以克服OpenGL等视景开发工具代码可移植性较差、执行效率较低等缺点。分析无人机编队飞行视景仿真的系统需求,采用Vega的三维模型驱动与MFC灵活控制相结合的方法,研究多机飞行中的协同机制、仿真数据通信、编队飞行的实时控制、显示、记录与回放等编队仿真技术。结果证明,该虚拟验证平台仿真度高、实时性好、可移植性强、数据传输可靠。     

应用于纳型无人机视觉场景数据集构建的图像采集系统

纳型无人机具有体积小、功耗低的优势,在物联网、智能感知等领域中有重要的应用前景;对于纳型无人机的机载目标检测和目标跟踪等任务,视觉场景数据集对于机载算法的训练具有重要作用;由于受到体积和功耗等因素的限制,使用无人机机载的视觉系统进行场景数据的采集存在传输帧率慢、传输中需要进行数据压缩等问题,进而导致构建的数据集与机载算法处理的实际图像不匹配;因此,为了构建一个高质量的数据集,该图像采集系统以匹配纳型无人机视觉场景数据为目的进行设计,系统通过低功耗图像传感器HM01B0制作的模组获取图像数据,通过ZYNQ的PL单元完成图像数据的处理和图像传感器的控制,PS单元完成图像数据存储和各任务间的调度;实验结果表明,该图像采集系统最高可以达到320*320分辨率下45帧/s的采集速率,与纳型无人机机载视觉系统图像获取速率相匹配,同时采集的图像质量清晰,能够满足纳型无人机视觉场景数据集构建的需求。     

基于无人机的山地遥感观测平台及可靠性分析——以若尔盖试验为例

在山地复杂条件下开展无人机遥感观测面临众多挑战,分析无人机遥感观测平台的可靠性是影像拼接、成果应用、平台和飞行方案改进的重要基础。介绍了一种基于低空无人机的山地多源数据遥感观测平台,重点阐述了无人机系统的组成、性能参数和传感器参数。以《低空数字航空摄影规范》为参照,总结低空无人机遥感观测平台的可靠性分析方法。以2014年7月25日若尔盖高原无人机遥感观测试验获取的数据为例,定量分析该低空无人机遥感观测平台的可靠性。结果表明:该平台在山地复杂条件下具有较高的可靠性,航向平均重叠度为73.58%,旁向平均重叠度为55.07%,平均倾角为2.23°,航线内平均旋角为1.36°,航线间平均旋角为10.41°,平均航线偏移为5.42m,最大航线弯曲度为0.19%,最大航高差为5m,各项指标评价结果远优于《低空数字航空摄影规范》要求。相机成像面与平台飞行方向的夹角可能引起旁向旋角的增大;在逆风条件下,该小型无人机遥感观测平台的姿态更为稳定。     

利用地面景象信息辅助的无人机自主定位技术

针对无人机自主定位过程中GPS定位系统失效的问题,提出了一种利用地面景象信息辅助的无人机自主定位技术,首先利用无人机所拍摄的实时航拍图像,与预先储存在无人机计算机中地面景象的数字化地形图进行匹配,从匹配结果中提取一个同名像点,结合地面景象数字化地形图所提供的数据信息获取此同名像点的地理位置坐标,根据同名像点位置与无人机位置间的几何关系,结合机载光电测量系统的坐标转换过程,实现无人机的自主定位过程。利用已知的地面同名像点的地理位置信息,反推出无人机的地理位置信息具有一定的创新性。由于整个定位过程存在实际误差,因此利用无人机飞行时记录的数据,采用蒙特卡罗法对定位误差进行仿真试验。试验结果表明该技术能够在误差允许范围内,在GPS定位系统失效的情况下完成无人机的自主定位     

基于改进SIFT算法的无人机航空应急测绘系统设计

针对现有无人机航空应急测绘系统,不能适用于地表特征应急测绘,无法满足无人机航空大比例尺测图的实际应用需求,设计基于改进SIFT算法的无人机航空应急测绘系统;根据不同固定翼无人机产品的性能差异,分析传感器、发动机、无人机平台等硬件结构之间的系统架构,提出一体化的应急测绘系统设计方案,完成系统硬件设计;基于SIFT算法的应用原理,结合BRISK描述子参量,采用改进SIFT算法,对相关测绘特征点进行匹配处理,再联合已知的SIFT算法改进方向,完善测绘处置的基本流程,实现系统软件设计;实验结果表明,该系统的视频数据、光学影像、SAR数据中频率的最大值为7.06 Hz,空频时间的最大值为0.03,与CH-4航空应急测绘系统相比,该系统所获数据能够完全满足人机航空大比例尺测图的实际应用需求,且适用于航空摄影的地表特征,并为其提供了有效的应急测绘保障。     

基于多旋翼无人机的热红外地表温度场反演系统设计

对当前城市热岛效应研究所采用的三类主要方法进行了分析,分别得出其优势和存在的不足,提出了一种基于微小型多旋翼无人机平台开发小尺度高分辨率地表温度场观测系统的创新思路,并通过对红外测温原理的研究,设计了热红外无人机地表温度场反演系统,开发了B/S架构的地表温度场反演软件,实现了红外图像实时传输、自动拼图、米级网格化地表温度场反演、实景地图叠加、历史数据回放和数据导出等功能。经多次飞行实践应用表明,该系统运行稳定、数据准确、投资少,机动灵活,使用方便,可弥补传统卫星遥感等观测手段的不足,为开展城市区域热环境精细化观测提供了一种新的技术平台与工具,也为气象无人机的应用开辟了一个新的方向。     

基于ASIFT算法的低重叠度无人机影像拼接方法

在无人机平台上采用低重叠方式成像能够大大提高数据获取效率,可满足包括应急救援和航空侦察等时效性要求很高的特殊领域应用需求。然而,此类影像具有重叠度低和旋转角大的特点,利用常规正射影像镶嵌的方法进行拼接往往带来较大的拼接误差。提出了基于ASIFT算法的低重叠图像配准方法,并对序列影像做光束法平差处理,得到最优变换矩阵后,结合多分辨率样条融合算法进行全景影像输出。实验结果表明:该方法可以获取足够数量稳定的匹配点对,较好地约束了序列影像之间的几何关系,得到的拼接影像无缝清晰,适应于低重叠度无人机影像的快速拼接。     

基于卷积神经网络的无人机油气管线巡检监察系统

为满足深埋式油气管道巡检监察需求,以及解决常规人工巡检手段效率低、时效性差、安全性低等问题,通过结合无人机飞行平台、卷积神经网络算法及计算机系统集成技术,设计并开发了一套基于卷积神经网络的无人机油气管线巡检监察系统,为油气管线的巡检监察工作提供技术支撑.本文首先介绍了巡检监察系统的总体设计方案、及作业流程进行了介绍;其次对系统组成进行了详细介绍,整个系统由无人机飞行平台、神经网络目标检测系统、无人机巡检监察管理系统以及无人机巡检执法终端四大子系统组成,无人机飞行平台以油动固定翼无人机为飞行载体,搭载高清相机进行数据采集,神经网络目标检测系统对影像数据进行自动检测、识别、搜索沿线工程车辆和管线隐患的目标,无人机巡检监察管理系统实现数据信息的存储管理及分发推送,无人机巡检执法终端接收隐患目标推送信息并进行现场快速执法;最后,对该系统的应用情况及后续的发展方向进行了总结和展望.目前,该系统成功应用于河南、甘肃等省份的油气管线巡检监察作业中,结果表明系统满足油气管线巡检监察的业务需求.     

An improved motion compensation method for high resolution UAV SAR imaging

The polynomial and sinusoidal motion errors always exist in the unmanned aero vehicle （UAV） SAR due to the small size and low velocity of the platform, causing serious spectrum compressing/stretching and significant spectral replicas of the azimuth signal. The motion errors induce serious blurring of the SAR image and ＂ghost targets＂, and can hardly be precisely estimated by the conventional motion compensation （MOCO） method. In this paper, an improved MOCO method is proposed to estimate and eliminate the motion errors in the high resolution UAV SAR without high precision inertial navigation system （INS） data. The time domain range walk correction （RWC） operation in the coarse phase error estimation process of the proposed MOCO method is the key operation that ensures the estimation accuracy of the whole MOCO method. Finally, the validity of the improved MOCO method is verified by computer simulations and real UAV SAR data processing.     

基于改进Yolov5s的无人机火灾图像检测算法

为了解决现有火灾检测算法模型复杂,实时性差,难以部署在无人机平台的问题,通过改进Yolov5s算法对无人机火灾图像目标检测进行分析研究。利用搭载高清摄像头的无人机设备获取的火灾图像、公开数据集、互联网航拍视频自主建立无人机火灾图像数据集;采用轻量化模型Yolov5s为基础模型,MobileNetV3作为特征提取主干网络,降低模型参数和计算量,解决实时性差和模型部署的问题;模型颈部引入注意力模块CBAM,综合了通道和空间信息,加强网络对高层次语义信息的传递;修改模型检测头部结构,增强小目标检测能力。通过消融试验对比分析各个模块对模型的影响,与常见火灾模型进行对比分析,分析本文算法的优劣。算法在自建数据上的平均精度达到78.2%,模型大小为6.7M,单帧（640×640）图像处理时间为15.2ms。实验结果表明,本文算法模型简单、实时性好,为火灾检测算法部署在无人机平台奠定技术基础。     

Unmanned aerial vehicles UAVs attitude,height, motion estimation and control using visual systems

This paper presents an implementation of an aircraft pose and motion estimator using visual systems as the principal sensor for controlling an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) or as a redundant system for an Inertial Measure Unit (IMU) and gyros sensors. First, we explore the applications of the unified theory for central catadioptric cameras for attitude and heading estimation, explaining how the skyline is projected on the catadioptric image and how it is segmented and used to calculate the UAV’s attitude. Then we use appearance images to obtain a visual compass, and we calculate the relative rotation and heading of the aerial vehicle. Additionally, we show the use of a stereo system to calculate the aircraft height and to measure the UAV’s motion. Finally, we present a visual tracking system based on Fuzzy controllers working in both a UAV and a camera pan and tilt platform. Every part is tested using the UAV COLIBRI platform to validate the different approaches, which include comparison of the estimated data with the inertial values measured onboard the helicopter platform and the validation of the tracking schemes on real flights.     

无人机遥感影像镶嵌技术综述

无人机影像镶嵌是低空遥感数据处理系统中的一个重要内容,其目的是将序列无人机影像拼接成一幅具有地理坐标的影像。为了使该领域的研究人员对当前无人机影像镶嵌方法有较全面的了解,对各种无人机影像镶嵌方法进行了综述。多项式法、卡尔曼滤波法、基于SfM点云匹配和传统空中三角测量法均需要地面控制点,而对偶四元数POS辅助空中三角测量方法无需或者只需少量地面控制点,将在无人机影像镶嵌领域有较为广阔的应用前景。