无人机系统安全性综述

近年来,无人机越来越受欢迎,无人机在军事、农业、交通运输、电影、供应链和监控等各个行业都有着巨大的潜力。尽管无人机给人们提供了种种便利,但如今与无人机相关的安全事件却层出不穷。恶意方可能对无人机进行攻击,并利用无人机进行危及生命的活动。因此,世界各国政府已经开始规范无人机的使用。无人机需要一种智能和自动化的防御机制,以确保人类、财产和无人机本身的安全。而无人机操作系统防护是防止入侵攻击的一个重要部分。首先,对无人机结构进行了简要介绍;然后,研究了用于消费和商用无人机的现有操作系统的安全性。最后,调查了无人机操作系统的各种安全问题和可能的解决方案。

考虑无人机飞行时间的能耗与数据量联合优化

在无线传感网络中运用无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)通信进行数据采集是一项有价值的技术。针对UAV在有限时间内的数据采集任务,提出了一种考虑系统数据量、节点传输能耗和UAV飞行能耗的联合优化方案。该方案的决策空间包括UAV轨迹与传输调度,复杂度较高。由于联合优化是NP难问题,基于决策空间降维,将优化过程分为初始轨迹优化和二次轨迹优化两步。针对初始轨迹优化,提出基于贪心算法和禁忌搜索算法的优化方案,实现节点选择并得到UAV初始轨迹;针对二次轨迹优化,运用离散化方法转换原问题,采用逐次凸逼近算法进行优化,得到其有效次优解。仿真结果表明,所提优化方案能够在满足时间约束的前提下,提高UAV采集的数据量,并降低UAV和节点的能耗。

浅析无人机治理的技术手段

随着电子与信息技术的不断进步,以5G为代表的信息通信技术与无人机技术的深度融合,极大地拓展了无人机的应用领域。无人机在航拍、农业、物流、救援等领域发挥着越来越重要的作用,然而,无人机“黑飞”现象也愈发严重,给公共安全带来了威胁。为了解决这一问题,需要采取一系列技术手段,如人机识别系统、信息监管服务平台、电子围栏、无人机反制技术等,确保无人机在合法、安全的前提下运行,为公众提供更好的服务。

无人机审计发展前瞻与应用建议

秉持“科技强审”理念,借力审计科技赋能,在审计中引入无人机技术,发展无人机审计,强化行业的数字化、智能化和远程化,预期可重塑现有的审计流程和审计业态,提高审计工作的效率和效果,降低审计成本,由此系统地应对行业发展的痛点和难点。本文研究建议:在注册会计师行业积极发展无人机审计,应树立审计科技下的执业新观念,适时评估和修订行业制度和准则,推进无人机审计专用的软硬件研发、生产和市场建设,以及启动无人机审计专门人才的培养,设立事务所内专职的组织机构。

无人机LiDAR点云与无人机影像匹配点云分析比较

随着无人机技术的不断发展,无人机数码航测技术和无人机LiDAR技术在测量领域的应用越来越广泛。为分析无人机LiDAR点云和无人机影像匹配点云2种点云的差异,该文通过对西南某铁路一个测区在同一飞行高度的情况下同时进行无人机数码航摄及无人机LiDAR航摄2种方式航摄。对2种不同的摄影方式获取的点云进行比较,分析出2种方法获取点云在形态表现、滤波分类,以及利用2种点云制作DEM高程精度方面的差异,为实际工程航飞方式的选择提供一个参考。

陆上机动力量反无人机集群作战的挑战与对策

面对无人机集群日益凸显的作战威胁,反无人机集群技术研究被提上日程。针对陆上机动力量作战特点,从战术层面和战略层面对反无人机集群作战问题进行了研究。首先,分析了反无人机集群作战的特点;然后,从侦察预警、拦截打击和干扰压制3个方面,提出了陆上机动力量反无人机集群的战法运用方式;最后,给出了陆上机动力量反无人机集群作战能力建设的意见和建议。

民用无人机行业发展及人才需求分析

一、引言近年来我国民用无人机产业蓬勃发展,在无人机设计集成、整机制造、运营服务等环节均处于世界领先水平。无人机是数字技术和制造技术融合的典型代表,与5G通信、人工智能、大.数据等列入我国“十四五”规划纲要的重点前沿技术具备良好的融合基础,具有巨大市场潜力。

基于卡尔曼滤波算法的无人机定位控制

对于无人机飞行过程中精准定位问题,以四旋翼无人机为研究对象,针对随机噪声于扰下无人机位置测量值与真实值存在较大误差的情形,提出一种基于卡尔曼滤波的无人机定位算法。仿真结果表明,经卡尔曼滤波后的无人机位置测量值与真实值之间误差明显减小,验证了卡尔曼滤波算法可以提高无人机定位的控制精度,仿真结果同时还说明若想要达到最佳的滤波效果,测量噪声协方差数值取值要合适,过大或过小都会对滤波效果产生影响,文中研究内容对无人机定位精准控制具有一定的借鉴意义。

无人机多光谱影像的小麦倒伏信息多特征融合检测研究

为探究多特征融合方法在作物倒伏领域快速精准识别中的适用性,利用无人机获取多田块冠层尺度的不同倒伏率麦田多光谱数据,对原始倒伏图像进行图像拼接、辐射校正、几何校正等预处理,并利用重归一化差值植被指数和阴影指数分别剔除土壤和阴影背景,提取小麦倒伏DSM模型和植被指数分别与多光谱图像进行多特征图像主成分变换融合,筛选差异性较大的纹理特征,采用支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和最大似然法(MLC)监督分类模型对多光谱和DSM融合图像、多光谱和归一化植被指数(NDVI)融合图像、多光谱图像和纹理特征图像进行监督分类,并采用总体精度(OA)、 Kappa系数和提取误差综合评价各监督模型的分类性能和倒伏提取精度。分类结果表明:各监督分类方法在不同倒伏区域提取结果建模效果趋势一致,SVM和ANN整体提取精度高于MLC,在高倒伏区域,多光谱与NDVI融合图像的SVM监督模型(OA:92.63%, Kappa系数:0.85,提取误差:1.11%)提取效果最好;在中倒伏区域,多光谱与DSM融合图像的SVM监督模型(OA:90.35%, Kappa系数:0.79,提取误差:9.34%)提取效果最好;在低倒伏区域,均值纹理特征图像的ANN监督模型(OA:91.05%, Kappa系数:0.82,提取误差:8.20%)提取结果较好。本研究将DSM模型、植被指数、纹理特征与多光谱图像进行融合对比,并对多特征融合方法能否高精度有效提取小麦倒伏信息进行了探究,结果表明无人机多光谱遥感结合特征融合技术能有效提取小麦倒伏面积,提取效果优于单特征小麦倒伏图像。本研究结果可为助力小麦倒伏灾情调查数据的精确获取方法提供参考。

“岗课赛证”融合育人模式探索与实践——以《无人机技术》为例

为紧跟职业技能人才发展需求,提高人才培养质量,以无人机技术为例,从职业岗位出发,将技能竞赛和证书的考核要求融入教学内容,基于“岗课赛证”四位一体化教学改革,设计了典型工作模块,并从课程设计、教学实施与成效、教学反思与改进方面进行探索与实践,突出虚实结合,强调德技双修,课堂教学采用“三段-八步”模式展开,注重过程考核,实现以赛证促学、促教,教学效果良好,以期能为相关专业课程开展“岗课赛证”教学改革提供参考。

基于无人机倾斜摄影测量三维建模的区域黄土滑坡识别及特征分析

【研究目的】黄土滑坡是黄土地区人居与城镇建设安全的重大隐患。滑坡识别是滑坡灾害及其他研究工作的基础,因此基于无人机倾斜摄影测量三维建模从不同维度、不同视角直观快速地识别黄土滑坡并进行特征参数提取,能够为黄土滑坡风险识别及风险管理精细化研究提供技术支撑。【研究方法】以宁夏回族自治区固原市彭阳县红河镇西南部的黑牛沟村为研究区,采用无人机倾斜摄影测量数据获取、三维建模、现场验证结合地统计学分析,开展了区域黄土滑坡识别及其特征参数提取和分析。【研究结果】基于三维实景模型确定并分析研究区沟谷沿线地貌凹陷区是否存在陡壁及其周界形态,结合色调、纹理和微地貌等标志实现了黄土滑坡识别,共圈定了23个滑坡,结合现场验证移除2个非滑坡点,最终确定了21个滑坡;滑坡密集分布在主沟和支沟沟口,多呈对滑的形式出现在沟谷两侧且具有群发性;大型及特大型滑坡占比达到57.14%,滑坡的滑动方向主要以西南(阳坡)、东南(半阳坡)为主,相对高差集中在80~120 m,滑坡体坡形多呈凹形坡,滑坡体坡度主要集中在20°~30°;滑坡体土地利用类型主要为植被,其次为裸地,也有一部分为农田,道路和河流占比极少。【结论】基于无人机倾斜摄影测量构建的三维实景模型可从多维度、多视角精确快速地识别区域黄土滑坡,并分析其相关特征参数,能够弥补当前二维平面遥感影像存在的不足;还能够为滑坡易发性、危险性、易损性及风险评估等相关研究提供数据支撑。

基于无人机技术的露天矿山越界开采监测与评估方法

高效快速评估露天矿山越界开采对开展矿产卫片执法检查和推进严格保护矿产资源策略、推动区域高质量发展具有重要意义。基于无人机飞行技术、传感器技术、通信技术和影像处理技术,结合卫星遥感、地理信息系统应用,采集无人机航测数据与飞控系统数据,快速获取了疑似违法矿山二维场景图像(SIM),动态飞行展示矿区全貌和精细地物;进一步建立了矿山三维数字高程模型(DEM),定性研判违法类型与性质;针对需求建立了矿山的三维数字表面模型(DSM),定量估算违法采矿资源量;利用四维数字表面模型(DSM),查明矿山历史时期的违法过程,测算违法开采的资源量。无人机航测技术实现区域矿产资源开发秩序的快速监测和精细评估,为矿产资源的卫片执法检查工作提供理论支撑和决策依据。在江南某地进行试验的实例表明,基于无人机技术的露天矿山越界开采监测与评估方法技术具有时效性强、操作便捷、精细高效等优势,在支撑服务自然资源领域的卫片执法检查工作方面可以更加广泛地应用。

复杂环境下无人机集群运动一致性的群体熵度量

针对无人机集群在多障碍物或空间受限等复杂环境中协同飞行时无法实现群体自主的协同演化及适应环境、态势的变化,导致整个群体运动产生振荡、失控等一致性差的问题,提出一种无人机集群运动一致性的群体熵度量理论。通过建立群体运动行为稳定程度的熵度量函数,作为个体之间协同运动的适应度值指标,实现复杂环境下无人机集群运动一致性的自适应调节。最后进行仿真实验,相比传统无人机集群算法,引入群体熵度量的无人机运动集聚收敛速度提高30%,复杂环境中集群运动的熵值波动范围下降21.8%,有效证明群体熵度量对于无人机集群运动一致性的提高。

农村电商物流下无人机与车辆协同配送路径优化研究

无人机配送正在成为解决物流末端配送难题的重要手段。无人机与车辆协同配送模式克服了无人机配送能力不足、安全性不高的弊端,是无人机参与配送的重要途径之一。针对农村电商物流“最后一公里”配送难、配送贵问题,考虑无人机与车辆协同方式、多无人机多包裹配送等约束,以配送成本最小化为目标构建混合整数规划模型并提出一种两阶段算法对无人机与车辆协同配送路径优化问题进行求解。第一阶段通过带约束的自适应K-means算法确定车辆停靠点范围,第二阶段设计爬山算子与分裂算子改进遗传算法,求得无人机与车辆配送路径。最后,通过算例实验验证了模型和算法的可行性与有效性。研究成果有望为农村电商物流末端配送降本增效提供新思路和参考价值。

基于行企校协同育人的无人机应用技术专业人才培养模式研究

针对无人机技术高速迭代、专业融合度强及创新要求高的行业特征,为解决高职无人机应用技术专业培养目标与规格更新不及时,难以支持产业链的纵深发展的问题,构建行企校多元主体办学的格局,积极探索现代学徒制试点,发挥协同育人功效,从专业布局、培养体系、课程设置、课堂教学、教学资源和师资队伍等方面进行全面系统改革,分级分类培养会装、会飞、能应用和能创新的“两会两能”的全产业链高质量复合型技术技能人才,助力我国无人机行业发展。

考虑动态能耗的无人机采收菠萝田间收集点优化配置研究

为了深化无人机在田间菠萝采收和运输过程中的应用,探索无人机悬停放置菠萝到收集箱中的技术方案。无人机的续航能力限制菠萝采收工作的完成,而对续航能力影响最大的因素是无人机的载重,提出在田间设立菠萝收集点,并确定收集点的最优设立数量及位置,以确保菠萝采收工作的有效完成。在研究方法上,基于K-means算法寻找最佳收集点位置及分组方式,建立无人机采收菠萝的能耗及成本模型,通过编写程序对模型进行求解,并以无人机续航能力为约束条件,确定了无人机采收菠萝的最大覆盖范围和菠萝采摘数量。通过比较不同设立数量和位置的收集点方案,得出综合最优的结果。在不更换无人机电池的情况下,1台农业无人机采收菠萝约480个,采收面积约44m^(2)。随着收集点设立数量增加,无人机总路程和总能耗呈稳步下降状态,总成本呈稳步上升状态,分析发现667 m^(2)菠萝地设立15个固定位置的收集点时总能耗、总路程和总成本达到均衡最优。无人机采收菠萝的收集点配置优化方案,可为应用无人机进行田间作物采收及运输时收集点的数量和选址提供建设性意见。

低空空域无人机运行安全保障技术研究综述

低空空域飞行活动日趋频繁,无人机类型多样且性能差异较大,飞行过程中易与建筑物或其他航空器发生飞行冲突。为实现低空空域的规范化、安全化、精细化和智慧化管控,需不断提升保障无人机运行安全的技术手段,例如冲突风险探测、安全风险评估等。文章从无人机的轨迹预测与意图识别、低空空域飞行冲突探测、低空空域风险评估及预警告警等3方面进行了研究。首先,总结了在无人机轨迹预测和意图识别方面的研究成果和面临的问题挑战;其次,基于低空空域冲突探测形式,分析不同探测方法的优缺点;随后,围绕低空空域风险评估及预警告警技术,分析当前研究需要解决的核心问题;最后,对无人机冲突探测和风险评估技术等方面进行了展望。

基于改进ESKF的植保无人机时延位姿补偿算法

为解决全球导航卫星系统和惯性测量单元融合时间不同步问题,提高植保无人机位姿估计精度,本文根据植保无人机大惯性、强振动的特性提出一种基于改进误差状态卡尔曼的时延位姿补偿算法。首先对名义状态变量线性预测,引入渐消因子提高强振动环境下的系统稳定性;接着采用互补滤波对角速度补偿,对姿态误差状态变量修正;最后结合测量的延迟时间,使用互补滤波外推数据,提高大惯性特性下的速度位置精度。实验结果表明,相较于误差状态卡尔曼算法,横滚角和俯仰角均方根误差减少0.2669°和0.2414°,偏航角均方根误差减少0.0764°;正常航迹植保作业下,东北天方向速度均方根误差减少0.2105、0.1849、0.2388 m/s;东北天方向位置均方根误差分别减少0.21、0.19、0.23 m,有效提高位姿估计精度。

复杂城市低空无人机安全风险评估与三维路径规划

针对复杂城市环境内低空无人机飞行安全与效率亟待提升的问题,提出了复杂城市低空无人机安全风险评估与三维路径规划方法。首先,设计了无人机越界冲突率、缓冲空域占比指标,建立了无人机地理围栏安全缓冲间距优化模型,对最佳缓冲间距和栅格粒度进行了标定;然后,构建了由人口密度层、遮蔽层和障碍层构成的无人机风险地图,建立了弹道下降和失控滑行两种模式下的无人机对地风险评估模型,生成了精细化、组合化的城市低空概率风险地图;最后,综合利用地理围栏、概率风险地图和跳点搜索算法,对无人机三维路径进行了初始规划和优化重构。结果表明:弹道下降模式的伤亡风险是失控滑行下降模式的5~75倍;与A*算法相比,跳点搜索算法有效减少了飞行路径的转弯数量,缩短了求解时长,更适合规划无人机飞行路径;与不采用风险地图的方法相比,基于风险地图的无人机路径规划减少了50%的较高风险节点,相应的路径长度仅增加了7.2%和11.4%,整体路径节点的伤亡风险明显降低。研究成果可为复杂城市低空无人机飞行计划制定及安全运行监管提供理论依据和方法支撑。

一种多车辆协同多植保无人机作业路径规划方法

在植保作业中多车辆协同多无人机能突破续航等限制,可大幅提高作业效率.针对多车辆-多植保无人机作业路径规划求解难度大等问题,建立一种多车辆协同多植保无人机路径优化模型,并以无人机最大作业时间最小化为优化目标.同时,提出改进的simulated annealing‐Lin Kernighan Helsgaun(SA-LKH)算法求解该模型.所提算法融合K-均值聚类法和凸包插入法生成初始解,利用LKH算法优化每组无人机和车辆路径.此外,构建有向扰动算子,通过扰动每次迭代过程中作业时间最大和最小的路径来实现算法的快速收敛.5种不同规模算例的结果表明,所提算法在求解质量和效率上均优于对比算法.