中美无人机论文发表

电动垂直起降飞行器研发实现新突破，这一成果具有哪些意义？下面就我们来针对这个问题进行一番探讨，希望这些内容能够帮到有需要的朋友们。

近日，JDC科技公司在硅谷举办以“高新科技与将来”为主题风格的线上发布会，公布其产品研发的电动垂直起降飞行器（eVTOL）完成旅客5人、航行间距500千米的新突破，运用后将变成新式上空代步工具，或能更改将来中国民航局的发展前景。

据了解，符长青博士领着的中国科学研究精英团队在取得成功开发设计研制开发出几款消防安全无人机型号规格的实践过程中，发觉了牵制目前无人机进一步提高其特性的2个难点，进而系统性地进行了一系列共度难关的行动。最先是无人机无线通信传送选用点到点的单线接口方式，通讯传送间距短；次之是纯电动无人机载重量小，航行小，航时短。

为了更好地处理第一个难点，2017年3月符长青博士领着的中国科研技术攻关小组，科学研究无人机选用5G互联网替代点到点的无线通信传输技术，取得成功，其科研成果于2020年3月出版专着《5G网联无人机》。可是5G通信网络只有平行线传送，必须基本建设很多的通信基站，基本建设成本费和经营成本十分价格昂贵，只有基本建设在人口密集的大都市，没法处理偏远山区地带的无线网络覆盖。2020年与美国企业合作连接星链互联网完成遮盖全世界的快速信息服务，从源头上解决了无人机通讯传送间距短的难点。

对于第二个难点，符长青博士领着的中国研发团队从2013年逐渐科学研究电动机和航空燃油汽车发动机二者紧密结合的混动系统软件。科研成果于2017年8月出版发行专着《旋翼飞行器动力装置》，2018年8月出版专着《无人机动力技术》等，为JDC电动垂直起降飞行器确立了稳固的基本。这一具备开创性的科研成果由符长青博士领着的中国研发团队和硅谷研发团队携手并肩打造出。有关技术性毕业论文《无人机油电混合动力系统》，发布在航空航天专业领域国家级学术刊物《无人机》刊物上。

据美国研发团队承担人DrDavid详细介绍，JDC电动垂直起落飞行器（eVTOL）在设计方案上面有四大优势：选用多旋翼飞机复合型无人机结构，装有滑橇式起落架。多旋翼飞机复合型无人机与传统式直升飞机等飞行器对比拥有更低的经营成本、更低的噪声、更为绿色环保，且安全性信息冗余更高一些。

动力系统选用油电混合动力系统软件。由电动机和汽柴油汽车发动机二种动力系统混合拼装在一起而组成一个新的动力装置，以改善无人机的气动式构造、大幅度提高等效电路涵道比，提高气动式高效率、减少耗油量、降低噪音和排出，及其扩大无人机的载重量、航时和航行。

可以促进国家的经济发展，也可以促进国家的文化发展，也可以促进国家的科技发展，也可以提高我国在社会上的地位，也可以提高产品的知名度。

浅谈多旋翼无人机任务系统的优秀论文

前言： 随着无人机产品的不断增加，市场之间的竞争力，也逐渐的提升，对此本项目研究出了更适合于工业控制、自动化装备等领域产品的多旋翼无人机，产品不仅定位合理，同时与其他产品存在一定的差异，该任务系统，是指先进智能装备数据链的无人多旋翼任务，存在较高的能量利用效率、载荷运输性能，是其它无人机产品，在技术方面不能相比的;制定合理的市场规划，会给企业带来一定的经济效益。

1 多旋翼无人机定义概述

我们常称无人飞行载具，为无人飞机系统，主要是利用无线电智能遥控设备，以及自带的控制程序装置，对于不载人的飞机进行操控。其中广义的无人机，包括狭义无人机以及航模。

多旋翼飞行器，主要由动力系统、主体、控制系统组成，动力系统包括电机、动力、电子调速器、桨;主体部分包括机架、脚架、云台;控制系统包括由遥控接收器、遥控组成的手动控制;地面站，以及由主控、GPS、IMU、电子陀螺、LED显示屏组成的飞行控制器。其中四旋翼，是一种4输入6输出的欠驱动系统;通过PID、，鲁棒、模糊、非线性、自适应神经网络控制。近年来，对于系统的控制功能的研究趋势，为大荷载、自主飞行、智能传感器技术、自主控制技术、多机编队协同控制技术、微小型化等方向。其中一些关键技术为，数学模型的建立、能源供给系统、飞行控制算法、自主导航智能飞行。

2 控制系统改进发展阶段

多旋翼无人飞行器的控制系统，最初是由惯性导航系统，借助了微机电系统技术，形成了EMES惯性导航系统;经过对于EMES去噪声的研究，有效的降低了其传感器数据噪音的问题，最后经过等速度单片机、非线性系统结构的研究、应用，最终在2005年，制作出了性能相对稳定的多旋翼无人机自动控制飞行器。对其飞行器的评价，可从安全性、负载、灵活性、维护、扩展性、稳定性几方面要素进行分析。具有体积小、重量轻、噪音小、隐蔽性强、多空间平台使用、垂直起降，以及飞行高度不高、机动强、执行任务能力强的特点;在结构方面，不仅安全性高、易于拆卸维护、螺旋桨小、成本低、灵活控制的特点。

3 技术原理

3.1系统组成

无人多旋翼任务系统，总体技术方案框图如图1所示;如图所示，无人多旋翼任务系统，由无人机、地面工作站构成。无人机，由多旋翼无人机、任务载荷组成;地面工作站，由数据链通信单元、工业控制电脑、飞行控制摇杆等组成。

3.2系统技术原理

3.2.1多旋翼无人机，通过对于螺旋桨微调的推力，实现稳定的飞行姿态控制、维持。经过上述，对于多旋翼无人机、常规直升机、固定翼飞机的对比，可以明显的看出，多旋翼无人机，在任务飞行方面，具有多能量的优势，从而更好的执行完成飞行任务，改善了飞行姿态维持，消耗大量能量的缺陷，从而更好的保证了其能量利用率，直接产生续航时间、载荷运输性能的提升;在结构方面，做了大量的简化，省去了传动机构，使其运行噪音、故障概率、维护成本大大的降低。

3.2.2无人机，与地面工作站之间的通信，通过设备数据链实现连接，起到通信中介的作用，同好也是无人机、地面工作站之间，实现地空信息交换的重要桥梁环节。以往无人机，对于地空信息的转换连接，只是普通的点对点通信，收到信号传输距离的影响，性能发挥受到严重的影响，只能实现一些简单遥控数据信号的传输。

但是本项目，对于无人多旋翼任务系统的研究，是通过数据链协议MAVLink的研究后，将其合理的嵌入到控制核心、地面数据链的ARM平台中，有效的改善了以往低空信息传输环节存在的问题，将其遥测、遥信、遥控、遥调、遥视这五遥很好的进行了统一，保证了通信之间的无障碍，从根本上解决了无人机和地面工作站的数据通信问题。其中涉及到的.五遥;其中遥测，是指对于远方的电压、电流、功率、压力、温度等模拟量进行测量;其中遥信，是指对于远方的电气开关、设备，以及机械设备的工作、运行等状态进行监视;遥控，是指对于远方电气设备、电气机械化装置工作状态的控制、保护;遥调，是指对于远方所控设备的工作参数、标准流程等进行设定、调整;遥视，是指对于远方设备的安全运行状态的监视、记录。

3.2.3传统的无人机，在飞行时需要通过人工对于遥控器的操作，对其飞行姿态进行的控制，体现出其自动程序的不完善，功能单调等缺陷。但是本项目对于无人机的研究，在地面工作站，通过飞行任务规划软件的配套，有效的改善了以往功能单一的缺点，直接增加了其功能性。其中飞行任务规划软件，具备GoogleMap高速API接口，实现对于无人机飞行航线，在三维地图上的简易规划，同时也能对其航线进行启动，使其实现自动巡航、执行飞行任务、返航等操作。

4 技术关键点及创新点

4.1技术关键点：

4.1.1地空信息的的数据通信。

先进智能装备数据链协议MAVLink的应用，能够对其所有数据进行有效的整合，并全部归纳在数据链路中，整合五遥操作，有效的降低了多种通信制式、通信模块存在等方面的问题，提高了通信效率，保证了通讯功能得以有效发挥。

4.1.2解决飞行姿态操控问题

嵌入式操作系统，在ARM处理器平台上的应用，加上陀螺仪等传感器、卡尔曼滤波等先进算法，从而更好的保证了控制系统的功能增加，除此之外，不仅实现了无人操作飞行，在飞行操纵方面，也有效的降低了能耗，增加了能量利用率。

4.1.3在工业控制领域应用的扩展

本项目以同一载具+多种载荷的建设、研究思路，针对于型号相同的多旋翼飞行器，设计一样的数据、电气、机械接口的任务载荷，实现快速更换载荷，使其飞行任务之间，能够良好、稳定的切换、衔接，保证该系统的实用性，同时也减少了任务执行的成本。

4.1.4增强地面工作站功能

通过C/S架构、C#语言、.net平台、三维GoogleMap、SQL数据库，以及地面任务规划软件、分析数据分析软件，从而更好的增强地面工作站的功能，以及自动化、智能化的程度,更好的为用户操作，带来更多的便利。

4.2项目的技术创新性

4.2.1在无人机、地面站，在植入数据链MAVLink的同时，加强整体系统功能的改进，有效的实现了五遥的综合统一。

4.2.2卡尔曼滤波、四元数算法，加上嵌入式ARM平台，对其飞行姿态实现有效控制。

4.2.3同一载具+多种载荷思路的研究，实现了无人机，对任务执行模式的有效转换。

4.2.4同时地面任务规划软件、分析数据分析软件的应用，提高了系统的控制功能，以及系统智能化程度。

5 总结

综上所述，通过对于无人多旋翼任务系统的分析，发现我国针对于此方面的研究，仍存在很多不完善的地方，该项目通过C/S架构、C#语言、先进智能装备数据链、分析数据分析软件等，照比以往的无人机飞行器，在系统功能改进方面，实现了遥测、遥信、遥控、遥调、遥视的统一;在任务执行模式方面，实现了灵活转换;在飞行姿态方面，实现了智能操控;是在已有多旋翼飞控技术的基础上，有效的规避了其以往的缺陷，同时自主飞行控制软件编程，这种飞控任务的提供，有效的实现了飞行中，自主导航智能飞行。

第一，美国的AI企业数量遥遥领先全球。

在全球范围内，人工智能领先的国家主要有美国、中国及其他发达国家。截止到2017年6月，全球人工智能企业总数达到2542家，其中美国拥有1078家，占据42%；中国其次，拥有592家，占据23%。中美两国相差486家。其余872家企业分布在瑞典、新加坡、日本、英国、澳大利亚、以色列、印度等国家。

从企业历史统计来看，美国人工智能企业的发展早于中国5年。美国最早从1991年萌芽；1998进入发展期；2005后开始高速成长期；2013后发展趋稳。中国AI企业诞生于1996年，2003年产业进入发展期。在2015年达到峰值后进入平稳期。

第二，美国全产业布局，而中国只在局部有所突破。

美国AI产业布局全面领先，在基础层、技术层和应用层，尤其是在算法、芯片和数据等产业核心领域，积累了强大的技术创新优势，各层级企业数量全面领先中国。

基础层（主要为处理器／芯片）企业数量来看，中国拥有14家，美国33家，中国仅为美国的42%。

技术层（自然语言处理／计算机视觉与图像／技术平台），中国拥有273家，美国拥有586家，中国为美国的46%。

应用层（机器学习应用／智能无人机／智能机器人／自动驾驶辅助驾驶／语音识别），中国拥有304家，美国拥有488家，中国是美国62.3%。

第三，从人才队伍来看，美国梯队完整，中国参差不齐。

AI产业的竞争，说到底是人才和知识储备的竞争。只有投入更多的科研人员，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术。

美国研究者更关注基础研究，人工智能人才培养体系扎实，研究型人才优势显著。具体来看，在基础学科建设、专利及论文发表、高端研发人才、创业投资和领军企业等关键环节上，美国形成了能够持久领军世界的格局。

美国产业人才总量约是中国的两倍。美国1078家人工智能企业约有78000名员工，中国592家公司中约有39000位员工，约为美国的50%。

美国基础层人才数量是中国的13.8倍。美国团队人数在处理器／芯片，机器学习应用，自然语言处理，智能无人机4大热点领域全面压制中国。

在研究领域，近年来中国在人工智能领域的论文和专利数量保持高速增长，已进入第一梯队。相较而言，中国在人工智能需要在研发费用和研发人员规模上的持续投入，加大基础学科的人才培养，尤其是算法和算力领域。

第四，从AI行业热点领域来看，中美各有优势。

深度学习引领了本轮AI发展热潮。究其原因，在于算力和数据在近十年来获得了重大的突破。当下，人工智能产业出现了九大发展热点领域，分别是芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、计算机视觉与图像、技术平台、智能无人机、智能机器人、自动驾驶。

在美国AI创业公司中排名前三的领域为：自然语言处理252家，机器学习242家，以及计算机视觉与图像190家。