无人机

文章目录 未知环境下无人机集群协同区域搜索算法 前言 建模 环境模型 无人机模型 覆盖地图更新 探测矩阵 覆盖分布地图的更新 奖励函数与搜索算法 基于 DMPC 和 DE 的协同搜索算法 仿真 参考文献 未知环境下无人机集群协同区域搜索算法 期刊 侯岳奇 男， 硕士研究生。主要研究方向: 航空集群智能决策。 梁晓龙 男， 博士， 教授， 硕士生导师。主要研究方向: 航空集 群指挥与控制、智能系统、空管智能化。 何吕龙 男， 博士研究生。主要研究方向: 航空集群编队控制。 刘流 男， 硕士研究生。主要研究方向: 航空集群编队控制 前言 协同搜索问题： 1，将 任务区域进行分割 ，设计各个子区域的覆盖搜索航 线， 飞行航线固定。该方法的优势在于能够实现任务区域的全覆盖， 而在无人机故障、火力威胁等突发情况下该方法受限。 2，使用 笛卡儿栅格描述环境 ， 赋予每个栅格一个值代表目标分布的不确定性， 设计了搜索回报函数和禁飞区回避 策略。在有先验信息的情况下， 该方法可以实现重点侦察和覆盖搜索。 但是 假设无人机在相邻栅格之间运动， 这种“粗粒度”的运动模型虽然简化了协同搜索决策的解空间， 但却在一定程度上降低了决策结果的精细程度。 3，基于 分布式模型 预测控制框架， 采用纳什最优和粒子群优化相结合的算法， 有效地降低了协同搜索决策问题的求解规模和通信负担

无人机定高篇 定高，也是无人机的标配功能，可以说必须要有的。一般来说定高怎么做，常规的思维就是计算出无人机的高度和Z轴速度，然后对高度和速度进行PID运算。实际上大思想就是这么的简单，但是要真的调的好那可就不简单了。 1、计算高度和速度 一般来说要定高就需要相应的能够计算高度的传感器，在这我以气压计为例。市面上的气压计很多种，气压计根据海拔高度不同而气压不同的这个原理可以相对的计算出无人机的高度，记住这个是相对高度，绝对高度并不精确。 但是气压计有它本身非常致命的缺点，那就是更新速率慢，一般的PID单是靠气压计完全没有办法实现定高。这是我们想到无人机还有一个传感器，那就是加速计。加速计这个器件反应很快，也很灵敏，但是会有积分飘漂移，所以单靠加速计实现定高也没办法实现。由此，聪明的人类就想到了为何不各采用他们两的优点呢，让他们形成一个取长补短的关系。这个关系就是气压计加速计的数据融合了。 最简单的融合方法就是互补滤波，下面我们就先来了解气压计加速计的互补滤波融合，直接上代码： void ahrs_update_R_bf_to_ef ( float angle_pitch , float angle_roll , float angle_yaw ) { float sin_pitch = sin ( angle_pitch * M_DEG_TO_RAD ) ; float cos

随着AI技术在无人机领域的大规模应用，无人机开始变得越来越智能化。 不仅可以做到实时跟踪锁定拍摄，实时处理目标信息，还可以做到自动识别躲避障碍。​ 这些动作的背后是无人机计算机视觉技术的突破。 计算机视觉技术，简单来说就是摄像头+传感器结合计算机模拟类似人眼与大脑的功能，来感知周围三维空间，进而识别物体、判断运动状态以及其他。 在无人机领域，计算机视觉技术主要解决两个问题。一个是距离感知，一个是目标检测。 距离感知，即实时感知周围环境，主要解决的是自动识别躲避障碍问题。空中环境虽然不如地面环境复杂，但也会面临很多未知风险，比如飞鸟，比如一些高的物体。在民用无人机领域里，因撞击障碍物导致无人机损毁的情况在所有损毁案例中占据着绝大部分。 目标检测，包括检测、跟踪识别、导航等等。可识别分析地面目标，实时跟踪拍摄就是很好的应用例子。 事实上，距离感知以及目标检测，可以概括为“对周边场景的实时监测与分析”。这不仅需要无人机具备优秀的信息收集能力，也需要无人机具备良好的信息处理判断能力。 信息收集能力主要依赖于硬件，比如雷达、摄像机等等，而信息处理判断能力则依赖于算法。 众所周知，在人工智能领域，算法模型的效果主要取决于投喂数据的质量，无人机领域也是如此。为了赋予无人机处理更加复杂场景的能力，前期投喂的数据就要做到海量、精细化、场景化、真实化，而这些数据则全部来源于数据标注。

前言 近年来，无人机的发展越发迅速，既可民用于航拍，又可军用于侦察，涉及行业广泛，也被称为“会飞的照相机”。但作为军事使用，无人机的各项性能要求更加严格、重要。本系统则是通过 Hightopo 的 **HT for Web ** 产品来搭建的一款 无人机 3D 可视化系统，通过对无人机及其信息的全景展示来模拟无人机状态的监控。 系统中包含 4 种展示模式：实体模式 、热力模式、线框模式和内部模式，通过飞机下方操作按钮即可进行模式切换。 预览地址： http://www.hightopo.com/demo/Drones/ 实现过程 加载界面采用 2D 拓扑组件进行绘制，全矢量化图标，与传统的 png、jpg 等格式的图片相比，完美适配移动端、PC 端、大屏等各种尺寸及分辨率屏幕，不会出现失真情况。 无人机及周边信息面板采用 3D 引擎进行场景搭建，用户可从场景任意位置对无人机进行查看。 动画过程采用产品提供的动画函数 ht.Default.startAnim 来驱动图形属性值的改变，应用其 Time-Based 的方式，只需要指定动画周期 duration 的毫秒数，由系统去计算帧数或 action 函数被调用的次数，以保证更加高效、平滑的进行动画过程。 界面 加载界面中通过动态改变图形的属性值来展现加载进度，加载完毕后通过动画的 finishFunc 调用 hidden2d

导航、制导与控制是无人机的基本概念。 1. 基本概念 导航 （Navigation）就是确定飞行器的位置、航向和速度等信息，解决飞行器的精确定位问题，即“我在哪儿”； 制导 （Guidance）就是给出飞行器的飞行指令，解决飞行方向问题，即“我要去哪儿”； 控制 （Guidance）就是根据飞行指令控制飞行器按照期望的姿态和轨迹飞行，解决飞行器的稳定和操纵问题，即“我如何去那儿”。 2. 导航的分类 1. 惯性导航 惯性导航依靠加速度计测量载体在3个轴向的加速度，经积分运算得出载体的瞬时速度和位置。有 平台式惯性导航系统 和 捷联式惯性导航系统 两类 平台式惯导系统将惯性测量装置安装在惯性平台的台体上，这样使得惯性平台能够隔离载体的角振动 优点：精度高、计算量小、容易补偿 缺点：结构复杂、尺寸大、价格昂贵 捷联式惯导系统没有实体平台，把加速度计（测量三轴加速度）、陀螺仪（敏感轴与机体固联，位置陀螺仪利用定轴性测量姿态角，速率陀螺仪利用进动性测量瞬时角速度）直接安装在无人机机体上，导航计算机把二者的输出从机体坐标系变换到惯性坐标系，并进行重力加速度的补偿，来计算出机体相对于惯性坐标系的运动参数 优点：导航计算机代替了陀螺稳定平台的功能，结构简单、体积小、重量轻、成本低、可靠性高、维护方便 2. 卫星导航 目前世界上能够使用的导航技术有：美国GPS系统，俄罗斯GOLLAS系统

Execution of this process has timed out 任务超时的原因 通过查阅DJIMissionError 得知错误原因 一开始是用一台手机发送指令到连接遥控器的手机去设置航线，结果却提示Execution of this process has timed out 国内的翻译平台也够坑，翻译的结果都是进程已超时，让我以为是两台手机之间通信问题，跟进程问题。结果花了一整天时间去解决都没有找到问题。大疆文档提示任务超时却没用说明是什么任务超时，由于我是在设置无人机飞行航线时提示，就突然想到是不是航线设置超过无人机飞行时间导致的。结果一试果然如此。 出现这个错误的原因是你无人机设置的航线超过，他能飞行的时间，也就是无人机的电池电量飞不了那么远，把航线设置小一些就不会出现这个问题，一般最大距离在五公里以内，我用的是大疆御2进行开发，无人机最多能飞行二十分钟，如果你设置的飞行航线超过二十分钟铁定会有这个错误 来源： CSDN 作者： 云桥crod 链接： https://blog.csdn.net/qq_40616261/article/details/103901942

前言 近年来，无人机的发展越发迅速，既可民用于航拍，又可军用于侦察，涉及行业广泛，也被称为“会飞的照相机”。但作为军事使用，无人机的各项性能要求更加严格、重要。本系统则是通过 Hightopo 的 HT for Web 产品来搭建的一款 无人机 3D 可视化系统，通过对无人机及其信息的全景展示来模拟无人机状态的监控。 系统中包含 4 种展示模式：实体模式 、热力模式、线框模式和内部模式，通过飞机下方操作按钮即可进行模式切换。 预览地址： http://www.hightopo.com/demo/Drones/ 实现过程 加载界面采用 2D 拓扑组件进行绘制，全矢量化图标，与传统的 png、jpg 等格式的图片相比，完美适配移动端、PC 端、大屏等各种尺寸及分辨率屏幕，不会出现失真情况。 无人机及周边信息面板采用 3D 引擎进行场景搭建，用户可从场景任意位置对无人机进行查看。 动画过程采用产品提供的动画函数 ht.Default.startAnim 来驱动图形属性值的改变，应用其 Time-Based 的方式，只需要指定动画周期 duration 的毫秒数，由系统去计算帧数或 action 函数被调用的次数，以保证更加高效、平滑的进行动画过程。 界面 加载界面中通过动态改变图形的属性值来展现加载进度，加载完毕后通过动画的 finishFunc 调用 hidden2d

无人机航摄地面站航线设计主要参数 1）地面分辨率、航高的确定 分辨率数值在，称为地面分辨率。地面分辨率是地面上相邻地物的实际距离，无人机航测遥感系统搭载的数码相机的单像元大小为： a=L/R 式中：L ——传感器长边（短边）大小（mm）；R ——长边（短边）像元个数（mm）。 以Canon EOS 5D Mark Ⅱ相机为例：传感器大小为36×24mm,如将相机像元大小设置为5616×3744像元时，则=36mm/5616=24mm/3744=6.4（μm ）。 分辨率是评价图像（影像）质量的重要指标，一般成图比例尺与地面分辨率的关系如表1所示： 成图比例尺 地面分辨率值（cm） 1﹕500 ≤5 1﹕1000 8～10 1﹕2 000 15～20 目前，无人机航测遥感系统中航高的确定跟成图比例尺、像元大小、地面分辨率有关，其相互关系为： H=f*GSD/a 式中： —摄影航高，单位为米（m）； —镜头焦距，单位为毫米（mm）； —像元尺寸，单位为毫米（mm）； —地面分辨率，单位为米（m）。 对于无人机航测系统搭载的数码相机，采用的是定焦镜头，且对焦无穷远，其焦距是已知的。表2中列出了在无人机航测遥感系统中Canon EOS 5D Mark Ⅱ数码相机35mm和24mm定焦镜头的主要参数及不同比例尺与相对航高的要求。 2）像片重叠度 像片重叠的大小以重叠度表示

1月29日 宜春市宜阳新区张家山先锋片区的社区干部 使用无人机 给小区居民进行远程测体温 开展防控日常登记和摸排工作 自江西省启动重大突发公共卫生事件一级响应以来，宜阳新区张家山先锋片区所有工作人员放弃休假，全部奋战在一线开展疫情防控工作。 在小区上门摸排时，工作人员发现，有些家庭防护意识很强，不太愿与他人有接触，由于过分担心，不开门、不应答的现象时有发生，导致摸排进度缓慢，精准度下降。 为解决排查过程中群众的担忧和疑虑，张家山先锋片区党员易金禹主动提出使用自己的新型无人机进行上户测温。易金禹平时喜欢研究无人机、3D打印、数据可视化等各方面应用，熟练掌握无人机实用技术，并购买了一台配备红外线热成像技术的无人机。 该无人机具备30分钟左右的飞行时间，在高精度模式下能够测量-10°至140°C温度范围，误差较小。通过使用无人机上户及喊话宣传，不光能够增强摸排的效率、加快摸排进度，更能有效打消居民的顾虑，同时保护好基层工作人员，将二次传染的概率降低。 无人机喊话：这里是张家山先锋片区居委会，尊敬的居民，请打开窗户配行配合测量体温。你现在体温在35.2摄氏度，正常！ 易金禹：经过我个人使用家用的额温枪和耳温枪的对比发现，在有效测距三米之内，无人机的精度在5%左右，如果测量的距离能够在一米之内的话，那么这个测量精度就可以缩小到1%，完全能够满足我们的摸排需求。下一步

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