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[IEEE 2018年第五届航空航天计量国际研讨会(MetroAeroSpace) - 意大利罗马(2018.6.20-2018.6.22)] 2018年第五届IEEE航空航天计量国际研讨会(MetroAeroSpace) - 用于自主导航的高分辨率飞行时间相机的特性与测试
摘要: 本文展示了针对最新一代商用高分辨率飞行时间(TOF)相机进行特性分析与运行测试的研究成果。研究旨在初步评估该仪器在自主导航应用中的可实现性能及潜在局限性,重点聚焦两大研究领域:无人机在GPS拒止环境下的自主导航;非合作空间目标间的自主相对导航。针对这些应用场景,首先在实验室环境下开展了计量学特性分析,随后运用先进算法(分别用于基于深度的里程计和非合作位姿确定)对TOF传感器获取的点云数据进行了实验测试。
关键词: 基于深度的里程计、非合作姿态确定、飞行时间相机、自主导航、计量学特性表征
更新于2025-09-23 15:22:29
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基于红外的民用飞机精密进近与着陆自主导航
摘要: 精确导航是飞机安全进近与着陆的基本问题。然而,包括旋翼机与固定翼机在内的现有方法,在全球定位系统(GPS)拒止和低能见度条件下,均无法满足民用飞机精密进近与着陆的要求。本文提出一种自主进近与着陆导航方法,其精度可与惯性/差分GPS(DGPS)组合相媲美。该方法融合惯性数据、前视红外(FLIR)图像及跑道地理信息,以估计进近与着陆过程中飞机的运动状态。首先,我们改进现有方法,鲁棒地检测跑道,并从FLIR图像中准确提取跑道轮廓的三个顶点,再结合跑道地理信息与飞机姿态参数合成虚拟跑道特征。其次,我们提出利用真实与合成的跑道特征创建视觉线索,并将其与惯性数据通过平方根无??ǘ瞬ㄆ鳎⊿R-UKF)进行融合,以估计运动误差。同时,利用估计的状态误差对实测运动状态进行修正。最后,我们设计一个安装在通用飞机上的飞行数据采集平台,并使用真实飞行数据验证所提方法。实验结果表明,所提方法可顺利应用于民用飞机的精密进近与着陆。
关键词: 进近与着陆、跑道探测、民用飞机、红外图像、自主导航
更新于2025-09-23 15:22:29
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配电网中最大化光伏消纳能力的最优静止无功补偿器配置方案
摘要: 高通量表型分析有望加速作物育种进程,在过去几年中备受关注。尽管目前已开发出包括地面和空中飞行器在内的多种数据采集平台以适应不同作物和田间环境,但完全自主的地面机器人至今尚未普及应用。本研究开发了一种具备田间自主导航能力的地面机器人,设计可改装的传感器安装框架以适配不同数据采集任务。我们在棉花育种田测试了该机器人并采集了植株彩色图像,进而开发出基于彩色图像的棉铃计数算法。初步结果表明,该系统能实现全自主数据采集且无需人工干预,所获数据可用于提取表型性状。
关键词: 棉花、表型分析、高通量、自主导航、地面机器人
更新于2025-09-11 14:15:04
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[IEEE 2018年第22届系统理论与控制计算国际会议(ICSTCC) - 罗马尼亚锡纳亚(2018.10.10-2018.10.12)] 2018年第22届系统理论与控制计算国际会议(ICSTCC) - 基于新型视觉定位系统的自主地面车辆导航
摘要: 本文提出了一种基于卡尔曼滤波的新型视觉定位系统,用于GPS拒止环境下车辆的滑移校正。该卡尔曼滤波器融合了两类数据源:第一类数据来自里程计,第二类数据则通过计算机视觉算法获取。我们采用基于平面的位姿估计算法(利用四个参考点)和基于共识的跟踪匹配算法(CMT),实现了厘米级精度的位姿估计。这四个参考点对应于车顶某个矩形区域(摄像头应指向该区域)四个角点的像素坐标。由于所使用的摄像头安装在车辆上且配备鱼眼镜头,因此采用了图像畸变校正方法。鉴于CMT算法对尺度变化和旋转具有鲁棒性,即使车顶未完全可见,仍能通过计算机视觉获得位置与姿态(POSE)估计。采用本算法对轮式地面车辆进行长时间多路径自主导航测试,未观察到明显滑移现象。
关键词: 视觉里程计、里程计、数据融合、CMT(连续运动跟踪)、自主导航
更新于2025-09-09 09:28:46
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基于视觉的无人机协同应用检测与跟踪方法
摘要: 本文提出了一种基于视觉的方法,使无人机(UAV)能够通过单目相机自主检测和跟踪协同飞行器。该算法基于模板匹配和形态学滤波,因此能够在较广的相对距离范围内(即从几米到数十米)运行,同时确保对光照条件变化、目标尺寸和背景的鲁棒性。此外,图像处理链充分利用导航提示(即相对定位和本机姿态估计)来提高计算效率,并优化正确检测、误报和漏检之间的权衡。显然,所需的通信信息交换通过编队的协同特性,由可靠的机间数据链路实现。性能评估利用专门实验活动中收集的飞行数据进行。所提出的方法是设计用于在正常GNSS覆盖或GNSS具有挑战性的环境下提高无人机导航性能的协同架构的关键组成部分。
关键词: 自主导航、形态学滤波、视觉检测、无人机、视觉跟踪、模板匹配、协同无人机应用
更新于2025-09-09 09:28:46