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针对无人机监管难的问题,提出一种基于蜂窝移动网的无人机监管系统。该系统通过蜂窝移动网将分散在不同空域的无人机的位置及态势信息收集传输到云数据中心。中心判断无人机飞行轨迹和禁飞区之间的位置关系,对可能发生的碰撞和违法飞行事件发出预警,并将数据实时推送至监管平台,实现对无人机实时监管的设计目标。实验结果表明,该系统能够对平台下的无人机进行有效的监管与预警,能够精准警告可能违法飞行的无人机,为实现对民用无人机的有效监管提供了一种解决方案。 相似文献
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针对大量在空中无秩序飞行的无人机有可能会闯入飞机场等禁飞区的情况,为了避免发生空中交通安全事故,提出了一种无人机禁飞区预警算法。首先,该算法经过坐标变换将描述无人机位置点的GPS坐标转换成对应的平面坐标;接着,采用改进的最小二乘曲线拟合算法预测出无人机的飞行轨迹;然后,通过计算预测的飞行轨迹曲线在当前点的切线是否会与描述禁飞区的电子围栏相交,来判断无人机是否会进入禁飞区。同时,所有的无人机都会安装上飞行数据记录模块,来实时地为该算法提供无人机的飞行状态信息。最后,通过MATLAB仿真实验验证了该预警算法的可行性和有效性,表明该算法可以对禁飞区周围的无人机进行预警。 相似文献
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基于机场禁飞区改建工程基坑围护结构及周围土体变形监测结果,结合软土基坑的变形规律,对复杂施工环境和施工时间限制条件下的围护墙体变形、坑后土体竖向位移、支撑轴力以及立柱桩隆沉等变化规律的时间和空间效应做了总结。研究表明:围护结构测斜沿深度呈现出先增大后减小的趋势,水位平移最大值位置出现在开挖面附近,且围护结构水平位移具有明显的时空效应;地表沉降出现沉降槽,深层土体开挖引起地表沉降为总沉降的主要部分,底板浇筑有效地抑制了墙后地表沉降;支撑轴力随施工进度而增加,第2道支撑的施加可减少第1道支撑轴力;立柱桩位移为上浮,其大小随着基坑开挖而增大并趋于稳定。研究结果对机场禁飞区改建工程基坑开挖具有一定参考价值。 相似文献
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本文针对有禁飞区的时间依赖型车辆与无人机协同配送路径问题, 综合考虑分时段禁飞的无人机禁飞区域、车辆行驶速度连续变化、车辆及无人机能耗等因素, 以车辆派遣成本、车辆能耗成本、无人机能耗成本之和最小为目标建立优化模型. 根据问题特征, 设计遗传变邻域搜索算法对其进行求解. 针对遗传算法易早熟、局部搜索能力较差等缺陷, 将变邻域搜索算法与其结合以增强算法的局部搜索能力, 引入自适应邻域搜索次数以增强对种群的搜索深度, 采用精英保留策略不断改进最优解. 通过多组算例验证了算法的有效性, 并分析了配送模式、禁飞区数量、车辆行驶速度变化对配送方案的影响, 结果表明禁飞区及车辆速度等因素在很大程度上影响物流配送成本.研究成果不仅丰富了车辆与无人机协同配送的场景, 拓展了VRP问题的研究, 也为物流企业制定配送方案提供了依据. 相似文献
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针对复杂非线性约束条件下,高超声速飞行器再入轨迹优化问题强非线性、多阶段、多约束的特点,提出了一种基于Gauss伪谱法的逐步添加约束的迭代求解方法。完善了规则形状禁飞区约束建模,提出更切实际的禁飞区模型以适应不同任务需求;提出逐步添加约束的迭代求解框架,该框架从解构复杂约束入手,由简至繁逐步添加约束并迭代求解逼近原复杂问题的解;以时间最短为优化目标,对考虑驻点热流密度、过载、动压和禁飞区等多约束的条件下的轨迹优化问题进行仿真计算。仿真结果验证了该算法的正确性、有效性和较好的鲁棒性。 相似文献
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随着科学技术的迅速发展,中小型无人机逐步走向民用市场。但由于监管技术的缺失,无人机擅闯禁飞区事件屡见不鲜,严重扰乱了空域交通安全。针对传统无人机探测方法成本高、效率低和适应性差等问题,引入深度学习这一新技术,提出了一种基于深度学习的禁飞区无人机目标识别方法。通过对Le Net-5模型进行结构改进,构建一个无人机特征学习网络,经过训练后得到效果良好的模型,实现无人机目标的自主识别。其识别结果可以为禁飞区的监控预警系统提供重要信息,进一步有效保障重要空域的交通安全。实验结果表明,该方法可以有效实现禁飞区无人机目标识别,且误差率比直接应用经典Le Net-5模型减小0.36%。 相似文献
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针对再入飞行器的禁飞区规避问题,提出了一种基于近似解析解的禁飞区规避制导方法。所设计的制导方法,在对飞行器转弯能力分析的基础上,结合Dubins曲线的路径规划方法,求解规避需用倾侧角的近似解析解,生成禁飞区规避指令;然后为修正规避引起的航程及高度误差,通过基于能量的运动模型,进行航程及高度的解析预测-校正制导;最终实现禁飞区的规避并满足高度和航程的约束。仿真结果表明,该制导方法能够有效实现飞行器的禁飞区规避,满足再入终端约束,计算效率高。 相似文献
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