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我叫马三顺
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蝉翼之円

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论文摘要:文章针对侦察无人机航路规划这一问题,分析了影响航路规划的因素,构建了航路规划的模型。结合侦察无人机航路规划的特点与模型,论证了基于蚁群算法求解的理由与优点,并对蚁群算法的初始信息素强度与启发因子进行了改进。最后以岛屿进攻战役这一特定作战任务为例。利用MATLAB实现了侦察多目标时的航路规划问题。 引言 航路规划是指在目标点与起始点之间,为运动物体寻找满足某种性能指标和某些约束的线路、路径。目前对于航路规划的研究主要用于导弹、鱼雷、飞机等飞行器的飞行线路选择上,对于无人机的侦察航路的系统研究还不多见。在文献[3]中虽然也应用蚁群算法进行了航路规划,但没有充分考虑到威胁点存在和目标点价值对航路的影响,且对蚁群算法没有进行启发因子和信息素初始强度方面的创新。在相关外文文献中,由于美军无人机航程较大,其航路规划的约束条件就相对较少,可供借鉴的内容也很有限。而针对岛屿进攻战役这一特殊作战样式的研究更是尚属空白。本文正是基于这一背景下对该问题进行研究,以实现在充分发挥无人机最大作战效能的同时,又尽可能地降低无人机被毁伤概率。 1、影响航路规划的因素分析 影响侦察无人机航路规划的主要因素有如下四个方面。 目标价值 目标价值是衡量某一时刻对某一目标实施火力突击必要程度的综合指标(用Vm表示)。可采用层次分析法获得各个目标的价值Vm,也可以再进行归一化处理,得到各目标的相对价值系数Ku,以此来衡量目标的重要程度。 对不同的目标实施侦察时,对于价值较高的目标可安排更长的有效侦察时间,而对于价值相对较低的目标,则应适当压缩有效侦察时间。 有效飞行时间(距离) 侦察的主要目的是发现对己方有价值目标并及时描述目标的状态,因此发现目标的概率是航路是否合理的一个重要指标。距离目标越近,飞机上侦察设备能够搜索目标区的时间也就越长,发现目标的概率也就越大。 在执行侦察任务时,为了获得某一目标的有效信息,无人机必需接近目标并使目标处于其机载电子、光学侦察设备的作用距离内。如果为了实时监控某一目标,侦察无人机还必需在此目标的上空盘旋、停留,以使目标长时间地处于机载设备的监控之下。因此对目标的发现概率可以用有效飞行时间来表征。它表示侦察无人机对目标总的侦察、监控时间,为处理方便,若侦察无人机以等速率飞行,则其有效侦察飞行时间也可转变为有效飞行距离表征。 生存能力 侦察无人机要完成侦察任务就必须具备一定的生存能力。而其生存能力主要与侦察无人机的隐形规避性能、敌方雷达、防空武器的性能等相关。即侦察无人机的生存能力既受本身的易感性、易损性、可靠性影响,也受敌方的侦察探测和打击能力影响。 从侦察无人机完成飞行任务过程来看,包括发射、正常飞行和突破拦截三个过程,若用概率Pf、Pl、Ps表示三个过程的完成情况。 航程(油量)限制 航程是指侦察无人机起飞后,中途不经加油所能飞越的最大水平距离,即飞行距离。是表征侦察无人机远航和持久飞行能力的指标。由于其在地面一次所加的油量是有限的,因此它的航路必然受到航程的限制,且由于无线电的作用距离受限,飞机执行任务的位置不能超过其作战半径。 2、航路规划构模 侦察无人机多数情况下执行特定的侦察监视飞行任务,指挥员期望的目标是在有限的飞行时间与航程内发现尽可能多的目标,同时付出的代价最小。 就航路规划的约束条件而言,首先是威胁量不能超过指挥员的许可范围,其二,是侦察无人机总的飞行距离不能超过侦察无人机的航程。一旦两者之一不能成立,表明要求的任务是无法完成的,即 3、蚁群算法及其改进 蚁群算法作为一种新的计算模式引入人工智能领域,被称为蚂蚁系统,该系统基于以下假设: (1)蚂蚁之间通过环境进行通信。每只蚂蚁仅根据其周围的局部环境做出反应,也仅对其周围的局部环境产生影响; (2)蚂蚁对环境的反应由其内部模式决定; (3)在个体水平上,每只蚂蚁仅根据环境做出独立选择。在群体水平上,单只蚂蚁的行为是随机的,但蚁群通过自组织过程形成高度有序的群体行为。 基于蚁群算法进行航路规划的特点 基于蚁群算法的侦察无人机航路规划方法,能够保证在航路制订时得到一条具有较小可被探测概率及可接受航程的飞行航路,这种航路规划方法还具有以下特点:(1)在蚂蚁不断散布生物信息激素的加强作用下,新的信息会很快被加入到环境中,而由于生物信息激素的蒸发更新,旧的信息会不断被丢失,体现出一种动态特性; (2)最优路线是通过众多蚂蚁的合作被搜索得到的,并成为大多数蚂蚁所选择的路线,这一过程具有协同性; (3)由于许多蚂蚁在环境中感受散布的生物信息激素同时自身也散发生物信息激素,这使得不同的蚂蚁会有不同的选择策略,具有分布性。这些特点与未来战场的许多要求是相符的,因而采用蚁群算法对侦察无人机的航路进行规划具有可行性与前瞻性。 蚁群算法的改进 (1)ij(t)的初值 为了更好的考虑威胁,在定义在初始条件下定义轨迹强度不同,根据蚂蚁选择路线最优选择轨迹强度高的路线,而无人机的航路规划中则应该更优的选择距离威胁点较远的航路。那么可以定义轨迹的初始强度与距离成反比。即与威胁点越近的路线,信息素强度越小。对于两目标点间的每条路径,其信息素轨迹初始强度。 4、基于改进蚁群算法的侦察无人机航路规划的实现 航路规划的初始条件 蚁群算法用于航路规划主要运用在对多目标实施搜索侦察的航路规划问题,即航路规划需要得出的是飞行经过各个目标的数量和次序,以使侦察无人机经过尽可能多的目标点。 在进行初始规划的过程中,为更方便蚁群算法的实现,首先确定坐标系,将上述各目标点及威胁点用坐标系来表示,这样可以便于实际的运算。 假设在岛屿进攻战役中以某市为坐标点(100,100)的位置,以3公里为1个坐标系单位长度建立平面直角坐标系(这是在充分考虑了将主要有价值点都包括在一个(120×120)的范围内而合理构建的)。则可以确定上述各点的坐标系位置,得到各点坐标。同时各个目标点的价值系数通过层次分析法可求得到结果(具体过程略)。 蚁群算法模型的实现 蚁周系统的各初始参量的确定 为计算和表示方便,将目标点定义为向量Mi(其中i=1,2,3,…,12),威胁点定义为向量Ti(其中i=1,2,3)。采用蚁群算法实现目标点的类旅行商(TSP,Traveling Salesman Problem)问题,目前已经开发的蚁群算法包括蚁密系统、蚁量系统和蚁周系统,而实际应用多数应用后者。为模拟系统中蚂蚁行为的方便,定义标记。 蚁群算法模型分析 通过比较的方法,定性分析各个情况下的目标函数值和航路规划图。不难发现在考虑了目标点价值和威胁点威胁的情况下,航路尽可能地避开了威胁并优先选择通过目标价值较大的点。这样无人机的被毁伤概率较低,且如果发生被毁伤事件时,已经发现的总体目标价值最大。 针对四种情况进行定量分析,假设指挥员的倾向性为,即略侧重于考虑威胁代价。2000表示对每个目标的有效侦察距离均为2000m,计算目标函数的值,可见考虑完备时虽然航路总长最大但总体的目标函数值也最大,航程最优,即侦察无人机应按照依次通过这些目标点。 5、结束语 通过上述分析,在给定侦察无人机的侦察任务情况下经运算可求得最优的初始航路,它可以有效地提高无人机的侦察效能,降低无人机的被毁伤概率,它对于目前军事斗争准备中如何使用侦察无人机具有一定的指导意义。随着我军侦察无人机性能的提高及型号的不断丰富,在对未来岛屿进攻战役中如何对这些机型进行航路规划尚有待于进一步探讨。

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baibaicause

无人机是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。下面是我为大家精心推荐的无人机应用技术论文,希望能够对您有所帮助。

无人机航测技术的应用分析

【摘 要】以生产项目为例,以无人机航测的技术流程为主线,介绍了无人机航测技术方面的应用分析。

【关键词】无人机、航测技术

【Abstract】Production project as an example, the unmanned aerial technology process, introduced the UAV aerial application analysis.

【Key woerds】UAV、aerial surveying technology

中图分类号:V279+.2文献标识码:A 文章编号:

0 引言

无人机航测遥感技术是继卫星遥感、飞机遥感之后发展起来的一项新型航空遥感技术,在应急测绘保障、国土资源监测、重大工程建设等方面得到广泛应用。它是一种机动灵活、可以实现快速响应的一种航测技术。但也存在影像重叠度不规则、像幅小、影像倾角大、旋偏角大,影像有明显畸变等问题,这些情况都对现有无人机航测技术提出了挑战。

本文从生产案例出发,以无人机航测技术为主线,对生产过程中无人机航测出现的一些问题进行了分析探讨。

1 生产实践

主要技术依据

《无人机航摄系统技术要求》(CH/Z3002-2010);

《低空数字航空摄影规范》(CH/Z3005-2010);

《低空数字航空摄影测量内业规范》(CH/Z 3003-2010);

《低空数字航空摄影外业规范》(CH/Z 3004-2010) ... ...

数据源及预处理

数据源

本测区选用无人机航空摄影获取的真彩色影像,航摄面积为10平方公里。航摄仪采用Canon EOS 5DMarkⅡ,焦距为:35mm,相幅大小为:5616×3744,像元分辨率为。影像地面分辨率为米。

遥感影像预处理

无人机航空摄影采用的相机为非量测型相机,因此,在进行空中三角测量恢复影像空中姿态时,需要对相机进行像片畸变差改正。(相机畸变改正在四维公司检校完成)

无人机航测总体作业流程

无人机航空摄影

本次无人机航摄分两个架次进行,由GPS领航数据计算相对飞行高度。飞行质量和影像良好,影像清晰度高、色彩均匀、饱和度良好,能够表达真实的地物信息,可以满足1:2000成图要求。

像片航向重叠度为75%,旁向重叠一般为35%-45%,旋偏角一般控制在12度以下。

像片控制测量

像控点精度要求

像控点对最近基础控制点的平面位置中误差不大于米,高程中误差不大于米。

像控点布点方案

项目布点方案确定为双模型布点,全部布设为平高点。

像控点测量

在像控测量之前,首先对测区内收集到的已知控制点进行联测,检核控制点情况;为满足后续像控测量,联测已知点的同时加密了2个控制点。联测采用GPS静态相对定位方式施测,采用边连式的布网形式。全网共联测已有已知点4个,新设控制点2个,观测时具体技术参数依据规范,像控点采用GPS实时动态定位(RTK)的方法进行测量,满足要求。

空中三角测量

本项目采用Virtuozo工作站进行空三加密,根据航飞及影像分布情况,将空三区域分为两个加密区域网采用自动与手动相结合的方式进行空三加密,即采用自动匹配进行像点量测,剔除粗差。人工调整直至连接点符合规范要求,检查点平面中误差为米,高程中误差为米,最终加密成果符合1:2000数据采集要求。

数据采集

在空三完成后,利用空三成果进行单模型定向时我们发现有模型无法定向的情况,第一架次无法建立的模型有29个,占总模型数的4%。第二架次有67个无法建立的模型占总模型数的9%。主要原因为无人机航摄姿态不稳定导致的飞行倾角、旋偏角过大,航线弯曲、像片比例不一致等现象都是导致单模型定向精度差的原因。考虑到1:2000地形图精度要求,我们提出了如下解决方案:在测图定向超限点的周围进行野外实测用来检核分析数据并进行必要的修正。

项目精度报告

根据1:2000精度要求对测绘产品检进行了精度的统计,统计了3幅地形图,其中高程精度中误差最大为米,最小为米,从统计的结果看,粗差率比较高,有的达到了5%,平面精度中误差为米。

2 结 论

(1)无人机航空摄影测量技术应用于地形图的生产存在不确定性,比如,区域网整体加密精度评定良好,但单模型定向精度存在超限情况,在测图过程中表现为测图定向点和立体模型套合差大、接边误差大等,可以通过外业实测进行补充测量、验证。

(2)利用无人机航测进行航空摄影测量时,应采用试验区的作业方法,即在确定布点方案前选取一定面积的试验区进行布点方案试验,分析精度指标后确定作业方案。

(3)目前,无人机航测技术主要应用于载人飞机航测技术的补充方面,如多块小面积、危险场所、远离机场或没有可供其起降场地的区域,在载人机不便或无法完成的情况下,由无人机来完成。

参考文献:

[1] 范承啸,韩俊,熊志军,赵毅。 无人机遥感技术现状与应用[J] 测绘科学 2009,34(5):214-215;

[2] 崔红霞,李杰,林宗坚,储美华。非量测数码相机的畸变差检测研究[J] 测绘科学2005,30(1):105-107;

[3] 连镇华。无人机航摄相片倾角对立体高程扭曲的影响分析[J] 地理空间信息2010,8(1):20-22;

作者简介:徐锦前(1982-),男,辽宁铁岭人,工程师,主要从事摄影测量和地理信息系统建库等测绘工作。

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313 评论

木图先生

警用无人机在实际应用中可以担任多种任务,以下是一些可能的任务要求:侦察监视:使用无人机进行侦察监视任务,例如在危险区域、火灾现场、交通事故现场、搜索行动等场合进行空中监视,获取关键信息并向指挥中心提供实时数据。靶标定位:使用无人机在训练场等场合中扮演靶标,为警察特战队等单位提供目标打击训练。交通管制:使用无人机对道路交通进行监控,协助警察部门对车辆违法行为进行监督和处理。物资运输:使用无人机将警察部门需要的物资,例如急救药品、特种装备等从指挥中心运送至事故现场或需要的地方。搜索救援:使用无人机对地震、洪水等灾害现场进行搜索和救援,为灾区居民提供紧急救援服务。技术侦查:使用无人机进行电子侦查、窃听侦查等技术侦查任务,协助警察部门打击犯罪活动。以上是一些可能的任务要求,实际上还有很多其他的任务可以由警用无人机完成,具体要求将取决于实际应用场景和任务目标。

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玩儿泥巴小姐

给你个网站,希望能帮到你

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small891227

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

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。

系统技术原理

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。

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。

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

技术关键点:

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。

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。

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。

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。

项目的技术创新性

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。

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。

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。

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。

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