UAV/UGV协同环境下的目标识别与全局路径规划研究

针对单独机器人难以执行复杂环境中任务的问题,Unmanned Air/Ground Vehicle(UAV/UGV)协同系统近年来受到了广泛关注。为了提高执行任务的工作效率,提出一种基于视觉传感器下UAV/UGV协同系统中UAV目标识别下UGV全局路径规划的方法,无人机利用高空视野优势获取目标物与环境信息, SURF算法和图像分割实现环境建模。无人车根据无人机获取的信息,利用优化的A*算法完成全局路径规划,并且在典型搜救场景中进行了仿真验证。实验表明,SURF算法能满足目标识别的精确度、实时性和鲁棒性;并且利用优化的A*算法实现了UGV快速准确的全局路径规划。

多无人机协同区域搜索系统设计

无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)具有广泛的应用场景,多UAV协同搜索技术是获取战场环境信息的重要作战方式之一。文中针对复杂多变战场环境下目标搜索的问题,基于实际需求对整体的协同搜索系统进行详细的分析,通过模拟一个存在多种地面雷达威胁、地空导弹威胁的虚拟战场环境的实验场景,提出了多机协同搜索系统的总设计方案,搭建了系统硬件平台,给出了多UAV协同搜索系统的详细软件设计的构架与过程,设计了一个地面站软件用于控制多UAV执行区域协同搜索任务,实现在人机交互界面上进行多无人机区域搜索的3D航迹显示。

空中/地面机器人异构协同技术研究:现状和展望

多空中/地面机器人异构协同是一个新的前沿性技术领域,该技术可拓宽空中机器人和地面机器人的应用范围,提高其侦察、搜救及执行其它任务的效率.本文对空中/地面机器人的异构协同技术中的群集运动、编队控制、编队控制稳定性分析、网络控制、实际应用等核心问题进行了系统综述,并分析空中/地面机器人异构协同技术的未来发展趋势.

未来作战系统平台的构成

“未来作战系统”是一种网络化的超级系统,由多种平台组成,是融合多种系统的复杂体系。其平台包括重量在1～20吨之间的有人和无人地面车辆,性能各异、配备不同级别部队的无人机,以及各种分布式的、无人职守的传感器等等。这些系统可以执行监视、侦察、目标获取、火力支援、反装甲、指挥控制、通信支持、人员物资输送、战场抢救等各种任务。根据美军“未来作战系统”

空地无人装备联合应用现状与趋势

针对单独依靠无人机(UAV)或无人地面车辆(UGV)的无人作战模式难以高效完成特定任务的问题,首先从多异构系统协同控制技术的发展入手,说明了多个UAV/UGV协同作业在技术层面上的可行性。然后结合实例,介绍了UAV/UGV联合应用在战场监视与侦察、联合定位、信息采集与辅助决策等方面良好的应用效果和发展前景。通过分析得出:UAV/UGV协同作业为空地无人装备的有效应用提供了新的突破,陆空无人装备通过优势互补,将有助于UAV/UGV扩展业务范围、提高应用价值。