基于细菌觅食算法的多异构无人机任务规划

针对多无人机任务规划问题,以细菌觅食算法为基础,融合遗传算法的交叉变异操作,进行任务分配。为了提高算法的收敛能力,动态自适应调节算法的游动步长、繁殖次数和迁徙概率。基于Lyapunov导航向量场和避障向量场构建融合向量场,模拟真实静态和动态障碍物环境,在任务分配阶段完成航迹规划;基于合同网拍卖算法,进行无人机坠毁后的任务重分配。仿真结果显示,改进算法满足任务规划需求,在考虑静态和动态障碍物的环境下,能够高效的完成多异构无人机的任务分配以及重分配且总代价最小。

基于联邦滤波算法的无人机集群分层协同导航

为了解决传统单主从式无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)相对导航结构因长机故障导致导航精度发散以及全连通协同导航算法计算量和通信负担较重的问题,提高集群导航稳定性以及导航信息的利用率,基于联邦滤波算法,提出了一种分层协同导航算法,并且根据导航精度将UAV集群分为长机层与僚机层,建立了UAV集群分层协同导航模型。经过仿真得出,分层协同导航算法较传统的单主从式协同导航算法具有更好的导航精度;在一定程度上增加集群中的长机比例,可以提高集群导航性能;并且当长机故障时,具有较好的容错能力和良好的稳定性。

无人机编队协同导航研究现状及进展

无人机(UAV)的军用和民用的价值日益凸显,其巨大的研究潜力在全球掀起UAV研究高潮。协同导航技术为无人机编队提供有力支撑,提高了UAV定位精度,保证了编队的可靠性与稳定性。论文对无人机编队协同导航的研究现状及进展进行相关论述:首先对无人机编队协同导航原理进行阐述;其次对导航传感器的发展现状进行分析;然后从相对导航方式,编队队形和导航结构以及协同导航算法三个方面,针对无人机编队协同导航精度的研究现状进行论述;最后预测了无人机编队协同导航的发展趋势。

基于社会蜘蛛群优化的粒子滤波算法研究

重采样技术是改进标准粒子滤波器粒子退化的关键技术,但也造成了样本枯竭。针对重采样技术,提出了一种基于社会蜘蛛群优化的粒子滤波算法。针对样本枯竭问题,一方面依据有效粒子数,设置阈值判断是否重采样;另一方面依据可复制粒子数,以高斯分布在大权重粒子均值附近随机选取粒子,保证了算法的实时性以及粒子多样性。针对算法的收敛能力,首先依据群体突变思想,当迭代次数达到设置的动态次数因子,初始化粒子;其次依据粒子的寻优速度和程度因子,动态自适应调整粒子权重;最后依据遗传算法的交叉概率,限制新粒子诞生速度,从而提高算法的整体收敛性能。通过对比可知,该算法的整体性能优于其他改进算法,能够有效解决非线性误差对滤波精度的影响。

改进ORB-LK光流法的无人机速度估计

针对无人机无法在全球定位系统信号弱或拒止环境下实现自主导航的问题,提出一种基于改进的ORB-LK光流法的速度估计算法。首先,通过ORB算法提取目标物体上的特征点,经过LK光流法计算出图像光流速度;然后,采用前向后向匹配算法确定匹配点对,利用渐近一致采样算法剔除误匹配实现精匹配;最后,结合惯性测量元件测得的无人机旋转速度和声呐测得的高度计算出平移速度,为无人机自主导航提供速度信息。通过在Matlab中仿真实验证明,改进算法在公开图像数据集中的平均运算时间为0.622 s,满足无人机实时应用的条件,相较于原ORB-LK算法大幅提升了匹配正确率,能够准确地进行速度估计。

基于光流的无人机自主着陆控制策略

为解决无人机自主导航过程中自主着陆时难以满足特征识别条件的问题,提出一种基于光流的高度估计及自主着陆控制策略。依据无人机高度和垂直速度的关系,建立状态空间模型,通过模拟着陆,采用小扰动线性化系统模型,分析在恒定光流散度着陆过程中自激振荡的发生。仿真结果表明:控制增益给定的情况下,控制回路的稳定性仅取决于对地高度,当接近地面时,控制回路出现自激振荡,此时机载设备可以检测到震荡,并计算出高度。

复杂纹理环境的光流/惯性组合导航方法

为解决无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)在全球定位系统(global positioning system,GPS)信号弱或拒止环境下实现自主导航的问题,提出一种适用于复杂纹理环境的光流/惯性组合导航方法。通过基于低纹理场景的改进卢卡斯-卡纳德(lucas and kanade,LK)光流法,解算图像光流信息,使用惯性导航系统信息辅助光流导航系统,同时也利用光流导航系统的特征点速度信息辅助惯导系统进行导航解算,利用卡尔曼滤波器以融合光流/惯性导航信息得到速度、位置估计信息,并通过仿真实验进行验证。仿真结果表明:该方法能够在纹理丰富和纹理较差的场景下进行精确的速度、位置信息估计,所提出的导航算法符合自主导航的实时性和精确性要求。

一种改进的ORB特征点匹配算法

ORB算法具有简单快捷的优点,但是原ORB算法存在较多误匹配的现象,针对这一情况,论文对原ORB算法的匹配环节进行改进,提出一种ORB-P算法。通过原ORB特征提取算法提取特征点后,特征匹配环节采用论文提出的基于最近邻比率的特征点前向后向匹配,再使用PROSAC算法剔除误匹配点对,实现精匹配。经过仿真实验证明,改进后的算法具有较强的准确性和实时性,提高了算法的性能,为在复杂场景下的实际应用打下基础。

基于光流估计的无人机自主着陆

针对旋翼无人机自主着陆过程中运动状态估计的问题,提出了基于光流估计的着陆方法,通过按方向对光流向量进行分组,可以通过估计平面光流场的参数限制孔径,定义光流场的递归更新和置信度对其性能进行优化评估,提高算法的精度。通过在公开数据集的实验,验证了算法对着陆运动中垂直运动、水平运动、旋转运动状态估计的可行性;实验结果表明:所提出的方法能应用于着陆的多种运动情况,可以在较宽的速度范围内获得准确的运动状态估计,使四旋翼无人机可以快速自主着陆。

无人机集群关键技术研究综述

无人机的军用和民用的价值日益凸显,其巨大的研究潜力在全球掀起UAV研究高潮。无人机集群作战以其鲁棒性强,稳定性好,整体性能过硬,低损失,低成本的特点,成为目前主流的研究方向。首先针对无人机集群的体系及结构,任务分配,集群控制,集群导航,集群组网的关键技术进行分析,之后依据当前研究现状,归纳了无人机集群的发展趋势。