keyshare基石信息技术实现无人机视觉定位
keyshare基石信息技术实现无人机视觉定位
2015年，注定是中国无人机沸腾的一年！这一年许多高科行业内传出，有不少无人机硬件和软件公司都赢得了投资，其中，致力成为全球空中机器人领导先驱的基石信息科技更是大放异彩。基石信息自成立以来，完成了A轮1亿人民币的战略融资，现在，基石信息又一重磅消息来袭：基石无人机创技术新高，成功实现视觉定位。此次技术突破，无疑帮助基石无人机，成功步入全球无人机技术领先行列。
据了解，无人机在室外能够实现精准悬停和操控都是依赖于GPS导航，但是在室内就只能依靠用户的操作技巧，意外事件高发。基石信息的无人机视觉定位系统采用机器视觉、惯性测量和声波定位三个单元综合对室内无人机进行定位。在GPS信号质量高的室外环境用GPS定位，在无GPS信号的室内环境后
将自动切换成视觉定位模式，内置的视觉传感器和超声波传感器通过感知地面纹理和相对高度，通过高效的视觉处理器计算让无人机实现精确室内定位悬停和平稳飞行。
据基石信息首席技术官--张长隆博士介绍到，视觉定位技术研制成功还只是基石无人机视觉导航研发的一部分。在无人机视觉导航技术中，主要解决三个问题：我在哪，要去哪里，怎样到达。视觉定位就是解决第一个问题，也是后两个问题的前提。基石信息在机器视觉与认知领域积累了多年研究成果，根据产品研发需求，基于视觉的无人机目标跟踪，基于视觉的无人机障碍物检测，基于视觉的无人机室内环境感知与航迹规划等技术陆续都将会应用在基石无人机产品上，保持基石无人机在国内外的技术领先性。
另有消息称，基石信息将会陆续推出采用了最新视觉定位系统的无人机产品，这项功能解决了无人机在复杂环境下的操控性难题，让更多普通用户能轻松驾驭。
基石信息凭借其雄厚的技术研发实力和深厚的科研技术储备，迅速在全球无人机领域崭露头角，充分体现出了一家新晋高科技公司的后发优势。而其是否会以“空中机器人”的技术定位，成长为无人机业界的领航者，让我们拭目以待。
无人机定位追踪与反制系统V1.2 (1)
无人机追踪定位与反制系统西安汉科通信科技有限责任公司
1概述 近年来，无人机迎来爆炸式发展，消费级无人机在给人们日常生活带来方便和乐趣之时，不规范的无人机飞行造成的威胁也与日俱增——据统计，自2015年8月至2016年9月，仅在美国就发生了726起无人机事故。在中国，无人机坠落伤人、逼停航班和列车的事情也屡屡发生，2017年4月，短短17天之内，双流机场附近就出现了至少9起无人机在机场禁飞区“黑飞”事件，导致100多趟航班受影响。 自无人机诞生之日起，识别和拦截无人机的反无人机系统就一直在研发与尝试中。反无人机，首先要识别和探测无人机。“飞行高度低、飞行速度慢、飞机体积小、重量轻”，这是一般军用和民用无人机共同具备的特点，这种“低慢小”的特点给无人机的探测带来一定的难度。 2无人机探测技术 目前常用的无人机探测技术包括雷达、光电探测、音频探测、无线电信号探测等。 2.1雷达探测技术 通过雷达发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息。 由于无人机体积小，材质多为塑料，本身透波性好，雷达波反射少，RCS （雷达散射截面积）天生低，大约为0.01平米量级，比起先进隐身飞机来也毫不逊色；速度慢，多普勒效应不太明显，容易被雷达当成地杂波忽略；飞行高度低，受地面和树木房屋等强杂波影响大，微弱信号容易被强杂波淹没。 2.2光电探测 光电探测是利用可见光摄像机和红外热像仪传感器组合，对需要进行监控的区域进行全天时视频探测与监视。采用红外热像点目标跟踪、目标图像识别算法技术、伺服驱动光电转台技术等技术对低空、低速飞行的小型无人机进行探测、分类和跟踪。缺点首先是摄像头只能对准一个方位，如果单位面积很大，则需要安装多套系统，同时，视线盲区无法避免；其次，黑夜和浓雾情况下，摄像头基
机器人视觉物体定位方法
机器人视觉物体定位方法 本次设计的题目是机器人视觉物体定位。伴随社会发展，机器人的利用越来越普及，出现了多种多样的智能机器人，由此也引发了对机器视觉的研究热潮。文章首先介绍了机器视觉的发展历程，并详细说明了各阶段的特点。接着概述了机器视觉技术的原理，深入剖析了主流视觉物体定位方法。然后介绍了机器人视觉物体定位方法常用的几种应用。最后介绍了几种新颖的视觉物体定位方法，并猜想机器人视觉物体定位技术未来发展方向。 关键词：机器视觉 SLAM技术单目视觉双目视觉多目视觉 第一章：绪论 1.1选题的背景及意义 在我国持续爆发的2019新型冠状病毒（即2019-nCoV）事件中,自动化食品仓储配送系统服务包括机器人、无人驾驶、无人机等再次成为讨论的焦点。配送机器人如何实现自动取货送货？无人驾驶汽车是怎么躲避行人？无人机巡航中怎么确定物体之间的距离？当我们谈到相关的话题时，机器视觉定位是无论如何也绕不开的问题。 自被誉为“机器人之父”的恩格尔伯格先生1959年发明第一台机器人以来，科学家一直把对机器人的研究作为研究的重点方向。传统的机器人缺乏环境感知能力和自动应变能力，仅仅只能在严格的预定义的环境中完成一些预定义和指令下的动作,应用非常有限局限。随着机器人逐渐走进人们的生产和生活中，人们也对机器人提出了更高的要求，希望实现在生产加工中对物体的自动加工、对自身运动轨迹实时的随动检测，节省对其运动轨迹的预先编程，提高生产效率。要达到这些要求，必须同时满足图像信息的获取、采集、处理和输出，这就是本文的研究重点：机器人视觉物体定位方法。
机器人视觉物体定位系统的设计和研发是为了更好地为工业机器人服务，它的本质是发挥摄像机定位以及跟踪性功能，很多企业在自身生产环节依赖于机器人，生产效率明显得到改善。然而很多的机器人是半自动的工作模式，只有在人工操控的指引下才能完成工作任务，这样的机器人实用性很差，无法彻底解放人工，实现自动化操作。为了提高机器人接收外界信息、感知外界信息的能力，进一步提高机器人的工作效率，保障工业生产的精度和质量，在以往的机器人系统中新增全新的计算机图像视觉获取系统,通过视觉图像获取系统中所捕捉的图像和外界信息,对捕捉的图像信息进行处理和分析识别，继而让机器人能够识别外界信息，然后再全面分析图像的基础上完成后续的重建和精准化计算，通过一系列的重建以及精准化的计算全面应用机器人控制柜通讯等等设备，掌控全面的工作，实现机器人对外界信息的跟踪和定位。 1.2国内外研究现状 国外研究现状 国外最先开始视觉物体定位技术的研究，应用领域也相对广泛，并且占据绝对的技术优势，其主要涉及机器人移动导航、三维立体测量、虚拟现实VR技术等。 20世纪60年代,美国mit的robert研究人员提出三维景物分析,标志着立体视觉和影像技术的结合点而诞生。立体视觉在此后20年的时间迅速地发展成为一门新的影像技术学科。到70年代时,以marr为主要代表的一批视觉物体定位方法研究学者已经整理和发展出了一整套关于视觉计算的理论基础。到80 年代后，大量利用空间几何研究双目立体视觉的学者提出了一系列理论与实际成果。 卡内基梅隆大学的Tomasi 和Kanade 等人对立体视觉的研究建立在摄像机为正交投影模型的假设下，分解出了三维结构和相机运行，成功研究出了基于图像的三维重建技术。但是，这项技术存在明显的缺点，由于假设相机为正交投影模型，而这个假设仅仅在物体深度远远大于物体尺寸时才是合理假设。美国
无人机关键技术
旋翼飞行器控制到底有哪些关键技术难点 （1）机体优化设计问题。对于四旋翼飞行器机体设计时，主要考虑飞行器的质量、能耗及体积等因素。飞行器的质量与能耗及体积之间相互影响，因此首先需要确定飞行器机体参数，然后选择合适的直流无刷电机、螺旋桨及电池等材料。 （2）难以建立精确的四旋翼飞行器模型。建立精确的飞行器模型是研究飞行器控制算法的基础和前提，但由于四旋翼飞行器是一个强耦合、多变量的非线性复杂系统，同时在飞行过程中很难获得准确的空气动力学参数，且飞行器容易受到空气阻力和风速的影响，因此很难建立精确的四旋翼飞行器模型。 （3）飞行器所使用的传感器采集到的姿态数据存在误差。例如：陀螺仪采集角速度时存在零漂误差和温漂误差；加速度计采集角加速度时存在振动误差和零漂误差；当飞行器处于低空飞行情况下，采用气压高度计采集高度信息存在较大的误差。这些因素都会对飞行器姿态信息和位置信息的测量产生影响，进而影响飞行器的控制性能。 （4）飞行器控制算法设计。目前针对四旋翼飞行器控制算法的研究有很多，主要有经典PID控制算法、H￥控制算法、反步法等等。飞行器算法性能主要是从响应速度、稳定性及超调量等方面进行衡量，但响应速度、稳定性及超调量这三者之间相互影响、相互制约。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 飞行原理就不多讲了，飞行器的飞行姿态多种多样，有花式摇摆，大雁南归，飞流直下等多种方式；
无人机导航定位技术简介与分析
无人机导航定位技术简介与分析 无人机导航定位工作主要由组合定位定向导航系统完成，组合导航系统实时闭环输出位置和姿态信息，为飞机提供精确的方向基准和位置坐标，同时实时根据姿态信息对飞机飞行状态进行预测。组合导航系统由激光陀螺捷联惯性导航、卫星定位系统接收机、组合导航计算机、里程计、高度表和基站雷达系统等组成。结合了SAR 图像导航的定位精度、自主性和星敏感器的星光导航系统的姿态测定精度，从而保证了无人飞机的自主飞行。 无人机导航是按照要求的精度，沿着预定的航线在指定的时间内正确地引导无人机至目的地。要使无人机成功完成预定的航行任务，除了起始点和目标的位置之外，还必须知道无人机的实时位置、航行速度、航向等导航参数。目前在无人机上采用的导航技术主要包括惯性导航、卫星导航、多普勒导航、地形辅助导航以及地磁导航等。这些导航技术都有各自的优缺点，因此，在无人机导航中，要根据无人机担负的不同任务来选择合适的导航定位技术至关重要。 一、单一导航技术 1 惯性导航 惯性导航是以牛顿力学定律为基础，依靠安装在载体(飞机、舰船、火箭等)内部的加速度计测量载体在三个轴向运动加速度，经积分运算得出载体的瞬时速度和位置，以及测量载体姿态的一种导航方式。惯性导航系统通常由惯性测量装置、计算机、控制显示器等组成。惯性测量装置包括加速度计和陀螺仪。三自由度陀螺仪用来测量飞行器的三个转动运动;三个加速度计用来测量飞行器的三个平移运动的加速度。 计算机根据测得的加速度信号计算出飞行器的速度和位置数据。控制显示器显示各种导航参数。惯性导航完全依靠机载设备自主完成导航任务，工作时不依赖外界信息，也不向外界辐射能量，不易受到干扰，不受气象条件限制，是一种自主式的导航系统，具有完全自主、抗干扰、隐蔽性好、全天候工作、输出导航信息多、数据更新率高等优点。实际的惯性导航可以完成空间的三维导航或地面上的二维导航。 2 定位卫星导航 定位卫星导航是通过不断对目标物体进行定位从而实现导航功能的。目前，全球范围内有影响的卫星定位系统有美国的GPS，欧洲的伽利略，俄罗斯的格拉纳斯。这里主要介绍现阶段应用较为广泛的GPS全球定位系统导航。
机器视觉定位技术应用
机器视觉技术应用--视觉定位系统 （编辑：李军单位：无锡创视新科技有限公司） 当前，工业产品种类繁多，在工业产品的生产过程中，都可能涉及到自动定位。如自动化生产线中要求对各零件快速、准确的安装到位。但目前还有部分加工厂还都采用传统的人工定位方法，此方法存在以下缺点： （1）长时间定位单一产品，检测工人眼睛容易疲劳，并且容易受情绪的影响，定位结果难以保证； （2）每个工人对同种被定位准确性的判断标准有轻微的浮动，定位标准不一致，因此很难保证高质量的产品； （3）人工定位的速度相对很慢，定位准确一个产品就需要很长时间，人工定位无法满足高速生产线的在线定位需求。 随着科技的发展，市场及用户对产品的精密程度和质量的要求越来越高，传统的定位方法已经不能满足用户的需求，因此，行业便相继引进机器视觉技术。 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉技术具备定位功能，能够自动判断物体的位置，并将位置信息通过一定的通讯协议输出。此功能多用于全自动装配和生产，譬如自动组装、自动焊接、自动包装、自动灌装、自动喷涂，多配合自动执行机构（机械手、焊枪、喷嘴等）。 基于机器视觉的视觉定位技术得到了广大加工厂商的普遍关注，全自动视觉定位方法不但克服了传统人工定位方法的缺点，同时也发挥了自己快速准确的优点：（1）定位精度高，定位结果可靠、稳定； （2）定位速度快，并且可以长时间工作，可以达到24小时全天运行。 在视觉定位检测系统中，能够准确识别产品的方向和位置是系统的核心。定位检测可分为两个步骤，一是制作标准模板，二是搜索。视觉定位系统采用先进的图像视觉检测技术，实现对高速运动的工业产品进行实时全面的视觉定位分析。当系统配备一台高性能彩
无人机设计手册及主要技术
无人机设计手册及主要技术 内容简介 独家《无人机设计手册》分上、下两册共十二章。 上册包括无人机系统总体设计，气动、强度、结构设计，动力装置，发射与回收系统，飞行控制与管理系统。 下册包括机载电气系统，指挥控制与任务规划，测控与信息传输，有人机改装无人机，综合保障设计，可靠性、维修性、安全性和环境适应性以及无人机飞行试验等。有关无人机任务设备、卫星中继通信的设计以及正在发展的无人机技术等内容，有待手册再版时编入，使无人机设计手册不断成熟和丰富。 适用人群 本手册是国内第一部较全面系统阐述无人机设计技术的工具书，不仅可作为无人机的设计参考，也可以作为院校无人机教学、无人机行业的工程技术人员和管理人员的参考书，并可供无人机部队试验人员使用。希望本手册的出版能对我国无人机研制工作的技术支持有所裨益。 作者简介 祝小平，现任西北工业大学无人机所总工程师，主要从事无人机总体设计、飞行控制与制导系统设计等研究工作。主持了工程型号、国防预研等国家重点项目多项，获国家和部级科学技术奖9项，其中国家科技进步一等奖1项，国防科技进步一等奖4项，获技术发明专利10项，荣立“国防科技工业武器装备型号研制”个人一等功，发表论著150多篇。先后入选国家级“新世纪百千万人
才工程”、国防科技工业“511人才工程”和教育部“新世纪优秀人才支持计划”，获得“ 国防科技工业百名优秀博士、硕士”、“国防科技工业有突出贡献的中青年专家”、“陕西省有突出贡献专家”和“科学中国人(2009)年度人物”等荣誉称号。 无人机相关GJB标准-融融网 gjb 8265-2014 无人机机载电子测量设备通用规范 gjb 4108-2000 军用小型无人机系统部队试验规程 gjb 5190-2004 无人机载有源雷达假目标通用规范 gjb 7201-2011 舰载无人机雷达对抗载荷自动测试设备通用规范 gjb 5433-2005 无人机系统通用要求 gjb 2347-1995 无人机通用规范 gjb 6724-2009 通信干扰无人机通用规范 gjb 6703-2009 无人机测控系统通用要求 gjb 2018-1994 无人机发射系统通用要求 无人机主要技术 一、动力技术 续航能力是目前制约无人机发展的重大障碍，业内人士也普遍认为消费级多旋翼续航时间基本维持在20min左右，很是鸡肋。逼得用户外出飞行不得不携带多块电池备用，造成使用操作的诸多不便，为此有诸多企业在2016年里做出了新的尝试。
基于OpenCV的视觉定位四旋翼无人机
第35卷 第4期 福 建 电 脑 Vol. 35 No.4 2019年4月 Journal of Fujian Computer Apr. 2019 ——————————————— 本文得到浙江省大学生科技创新活动计划项目(No.0618026)资助。刘新泽，男，1998年生，主要研究领域为电子信息方向。E-mail: 1145655900@https://www.360docs.net/doc/b96378116.html, 。 刘靖宇，男，1993年生，主要研究领域为电子信息方向。 E-mail: 346875661@https://www.360docs.net/doc/b96378116.html, 。 钮杨洁，女，1998年生，主要研究领域为电气工程及其自动化。 E-mail: 1403390414@https://www.360docs.net/doc/b96378116.html, 。杜智文，男，1995年生，主要研究领域为计算机方向。E-mail: 1009963012@https://www.360docs.net/doc/b96378116.html, 。丁建鑫，男，1996年生，主要研究领域为电子信息方向。 E-mail: 1194173858@https://www.360docs.net/doc/b96378116.html, 。 基于OpenCV 的视觉定位四旋翼无人机 刘新泽 刘靖宇 杜智文 钮杨洁 丁建鑫 (同济大学浙江学院电子与信息工程系 浙江 嘉兴 314051) 摘 要 本论文所制作的无人机由以下两个核心部分组成，其一是以TM4C123G 单片机为飞控的核心部分，其二是以安装有OpenCV 库的树莓派为视觉识别的核心部分。系统通过树莓派（图像处理器）检测周围环境，获得当前飞行器的位置以及偏离目标位置，将位置数据传回飞控芯片，再经过飞控的核心参数计算处理，矫正自身的姿态，或者偏移角度以达到指定目标位置。 关键词 单片机；树莓派；OpenCV ；视觉定位；设计制作 中图法分类号 TP302.1 DOI:10.16707/https://www.360docs.net/doc/b96378116.html,ki.fjpc.2019.04.034 OpenCV-based Visual Positioning Four-Rotor UA V LIU Xinze, LIU Jinyu, DU Zhiwen, NIU Yangjie, DING Jiangxin (Department of Electronic and Information Engineering, Tongji Zhejiang College, Jiaxing, China, 314051) 1 引言 多旋翼无人机已经有一百多年的历史，四旋翼作为小型多旋翼无人机的一种，也已经存在超过二十五年。因其易用性、开放性和安全性，具有广泛的民用和军用价值。OpenCV 是一个基于BSD 许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，拥有超过400个免费的图像处理函数，涉及面广泛，而且其中的算法易理解且能达到很好的效果。从图像处理到模式识别、从静态图像到运动视频、从二维平面到相机的三维标定以及三维的重建都可以利用四旋翼无人机。 目前市面上大部分无人机均是通过接收GPS 信号进行定位，而这种定位方式虽有很多好处，但也存在着很大的弊端。如果在室内或者偏远地区等，GPS 信号弱甚至没有信号的时候，无人机就不能进行准确定位，容易失控，进而发生安全事故。本文所设计的基于OpenCV 的视觉定位四旋翼无人机在于若无人机能自主进行视觉定位，则可有效避免此情况的发生。 2 系统方案设计 该四旋翼的设计框架如图1所示，包括主控芯片TM4C123G 和树莓派（含OpenCV 数据库）、mpu6050 、超声波模块、摄像头。通过硬件设备之间的相互连接，将飞行姿态、高度、水平位置汇总至主控芯片实现矫正自身的姿态，或者偏移角度以达到指定目标位置。 图1 系统设计框架
无人机技术论文
无人机技术论文 摘要 本文以某型固定翼无人机为研究对象，主要研究了基于常规PID和智能PID的无人机飞行控制律的设计问题，首先，建立了无人机的六自由度数学模型，并运用小扰动线性化方法和系数冻结法分别建立了无人机纵向与横侧向系统的线性化方程:其次，介绍了一些常用的PID 控制器参数整定法和智能PID控制的基本思想，作为飞行控制律设计的理论基础:再次，分别采用常规PID和智能PID进行了纵向系统与横侧向系统控制的设计，并针对不同空域的一些典型的状态点进行了大量的仿真研究。仿真结果表明，我们所设计的常规PID控多数情况下能满足要求，智能PID控制器则具备更强的鲁棒性，能适应不同空域中更多的状态点。 关键词:无人机，常规PID（自动控制），智能PID（自动控制），飞行控制律， 无人机飞控系统的仿真研究 ABSTRACT The primary purpose of this the conventional PID control and intelligent PID control strategies to the design of the UA V’s(Unmanned Aerial Vehicle)fight control law. First of all，the UA V’5six一degrees一of-freedom(6一DOF)math linearized.Then some basis the ores and the physiques about conventional PID control and intelligent PID control are mentioned followed by a Profound research on the control semen of the log attitudinal land lateral control system of the UA V.conventional PID and intelligent PID control strategists competitively plied to the design of the flight control law of the UA V’5fourfundamentalflighteontrolmode，in eluding Pithing angle control mode，altitude holding mode，roll in gangle control mode and yaw angle control mode. Finally，an amount of simulation 15 designed to validate effectiveness of the flight 。o一troll law based on conventional PID and intelligent PID control strategies.The results of the simulation show that the conventional PID flight control law effective，and the intelligent PID flight control law superior to the forme rone. Keywords: UAV , The conventional PID，Intelligent PID，Flight Control Law ， 前言:
无人机技术知识要点
民用无人机知识要点 一、民用无人机主要分类 1、固定翼无人机： 优点：续航时间长、航程远、飞行速度快、飞行高度高、负载能力强缺点：起降受场地限制、不能在空中悬停 2、直升机无人机 优点：载荷较大、可垂直起降、空中悬停、灵活性强 缺点：结构复杂、故障率高、维修成本高、续航时间短 3、多旋翼无人机 优点：操作灵活、结构简单、成本低、起降方便、可在空中悬停 缺点：续航时间短、负载能力弱、飞行速度慢
二、无人机主要硬件部分发展状况 ； 图像传输系统：保障图像传输的实时性和清晰度； 云台：保证相机稳定，避免飞行过程中颤抖引起的画面模糊。 无人机关键芯片产业分析和展望 在现有的无人机上，主流厂商使用的是ARM架构MCU芯片，例如意法半导体的STM32系列（大疆精灵系列无人机采用），Atmel的Mega2560 系列等芯片，这类芯片的特点是：主频低（STM32主频在200M Hz左右，Atmel的MCU低至20M Hz），计算能力较差，往往只能支持飞行控制功能，并不能提供无人机智能化所需要的高速计算和并行计算能力。 目前芯片业界三大巨头:高通、Intel、Nvidia都纷纷挺进无人机产业，推出以自己的移动芯片或图形计算芯片为核心的无人机参考设计或套件；此外中国芯片设计厂商联芯科技也
与中国无人机厂商零度智控联合开发了用于智能无人机的方案。 对于Intel/高通/Nvidia/联芯四家方案的性能参数和特性见下表，这四家的方案在无人机应用上各有特色： 高通传统优势在于其深厚的无线通讯技术和移动低功耗计算芯片的积累；其方案的CPU 主频是最高的；其方案也是所有厂商中尺寸最小的；虽然其GPU计算性能与Nvidia方案还存在一定差距，但已能够满足双目视觉计算需求，且与NV同样支持4K拍摄，因此可以判定其GPU 并行计算能力满足现有智能无人机需求； Intel传统优势领域为桌面计算和高性能计算，目前其优势在无人机领域体现并不明显，在表11中多项指标都处于劣势。但其可以和自有环境传感器RealSense技术配合，在环境感知和测量方面存在精度优势。 Nvidia是全球两大GPU厂商之一，其在图形运算和并行计算上有较深积累。其推出的无人机方案具备四方案中最强的浮点并行处理能力，能够胜任各类图像图形识别和高级人工智能任务。NV劣势在于其移动计算和无线通信上积累较浅。 联芯LC1860的无人机方案具备双目视觉功能，在一些参数上略逊于高通/NV方案，但性价比会比较高。
机器人精准定位技术解析
随着科学技术的快速发展，服务机器人的使用越来越广泛，但目前机器人还是基于磁轨导航。这样严重制约了机器人的使用环境，难以满足机器人根据需要去调整行走路径的需求。如何从技术层面去解决这一难点是我们需要去思考的问题一、背景 定位技术的引用是机器人完成诸如路径规划、自主导航等复杂任务的前提，是机器人领域的研究热点。现在越来越多的机器人采用激光和视觉定位，无论是激光还是视觉，都有自己的局限性，比如，运算量大，环境适应性差，机器人劫持等问题。而在激光或视觉定位的基础上，配合上UWB，就可以比较完美地解决机器人定位的问题。下面由沃旭通讯科技有限公司解读。 二、UWB技术介绍 UWB是一种无载波通信技术，利用纳秒至微微秒极的非正弦波窄脉冲传输数据，通过在较宽的频谱上传送极低功率的信号。优点在于传输功率高，功耗小，抗干扰能力和穿透能力强，高精度和高准确性的定位 三、UWB系统架构 UWB定位技术首先在环境中布置一些锚点，之后基于无线测量物体与锚点的距离或时间，计算得出物体的位置。UWB定位不论收还是发，都需要相应的RF 射频模组，模组可分别设置为标签和锚点，锚点固定不动，标签放在运动的机器人上，两种模组都在5cm*6cm差不多大小。UWB基站只需要供电，不需要接入网络，从显示终端上对标签完成配置之后，标签会根据自己所处的位置，选择适当的基站进行定位。将计算结果直接输出到机器人的控制主办，并且同时通过板载的wifi模块，将实时位置输出到显示终端上。 没有什么比图片更直接：
四、UWB特点 UWB定位的主要特点，是在兼顾精度和成本的条件下，整合容易，方便实施。精度方面，用于机器人的UWB结合惯导的方案精度达到5cm;由于采用测距定位，UWB的运算量比激光和视觉定位要小很多;体积也比较小，模组接口简单，整合容易，方便实施。此外，UWB还具有工作距离远，能穿透一般遮挡，不受光滑表面影响等优点。 沃旭基于UWB技术的机器人定位方案目前除了用于机器人，还可以用在无人机上，例如跟拍时基于UWB测量出距离，并进行追踪对焦，或者通过UWB进行定位，用于无人机编队飞行。另外沃旭科技的UWB定位技术主要应用领域还包括像智慧工厂对人和物的定位，化工厂智能安全定位，智慧仓储定位，煤矿隧道人员定位，医院/养老院/法院/展馆/监狱/消防定位等。
几种无人机室内定位方法对比
几种智能机器人室内定位方法对比近年来随着控制算法的研究进展，无人机、无人车等智能机器人在各领域中发展迅速。研发人员在对智能机器人进行相关研究时，通常需要完成室内环境下的模拟调试实验，在这些实验中，确定各智能体自身定位以及与其他智能体的相对位置，即进行精确定位，是十分重要的。 室内定位算法原理 目前的定位算法从原理上来说，大体上可以分为以下三种。 一、邻近信息法：利用信号作用的有限范围，来确定待测点是否在某个参考点的附近，这一方法只能提供大概的定位信息 二、场景分析法：测量接收信号的强度，与实现测量的、存在数据库的该位置的信号强度作对比。 三、几何特征法：利用几何原理进行定位的算法，具体又分为三边定位法、三角定位法以及双曲线定位法。
根据上面介绍的定位算法，衍生出了多种室内定位技术。目前的定位技术多要借助辅助节点进行定位，通过不同的测距方式计算出待测节点相对于辅助节点的位置，然后与数据库中事先收集的数据进行比对，从而确定当前位置。 室内定位主要流程为首先在室内环境设置固定位置的辅助节点，这些节点的位置已知，有的位置信息是直接存在节点中，如射频识别（RFID）的标签，有的是存在电脑终端的数据库中，如红外线、超声波等。 然后测量待测节点到辅助节点的距离，从而确定相对位置，使用某种方式进行测距通常需要一对发射和接收设备，按照发射机和接收机的位置大体可以分为两种：一种是发射机位于被测节点，接收机位于辅助节点，例如红外线，超声波和射频识别（RFID）；另一种是发射机位于辅助节点，接收机位于被测节点，例如WiFi、超宽带（UWB）、ZigBee。 室内定位技术对比 下面具体介绍八种室内定位技术所涉及原理与优缺点。 一、WiFi定位技术，定位方法是场景分析法，其定位精度由于覆盖范围的不同，可以达到2-50m。优点是易安装、系统总精度相对较高，缺点是指纹信息收集量大、易受其他信号干扰。
无人机发展技术毕业论文
摘要本文以某型固定翼无人机为研究对象，主要研究了基于常规PID和智能PID的无人机飞行控制律的设计问题，首先，建立了无人机的六自由度数学模型，并运用小扰动线性化方法和系数冻结法分别建立了无人机纵向与横侧向系统的线性化方程:其次，介绍了一些常用的PID控制器参数整定法和智能PID控制的基本思想，作为飞行控制律设计的理论基础:再次，分别采用常规PID和智能PID进行了纵向系统与横侧向系统控制的设计，并针对不同空域的一些典型的状态点进行了大量的仿真研究。仿真结果表明，我们所设计的常规PID控多数情况下能满足要求，智能PID控制器则具备更强的鲁棒性，能适应不同空域中更多的状态点。关键词:无人机，常规PID（自动控制），智能PID（自动控制），飞行控制律，无人机飞控系统的仿真研究 前言: 无人机(缩写为UAV)又称“空中机器人”，是一种动力驱动、机上无人驾驶、可重复使用的航空器的简称UAV”。它大体上是由无人机载体、地面站设备(无线电控制、任务控制、发射回收等起降装置)以及有效负荷三部分组成的。根据无人机的结构、飞行时间、飞行距离或执行任务的性质等特点我们可以把它划分成不同种类。从总体结构来看，无人机有固定翼、垂直旋翼、倾斜旋翼、旋翼/固定翼之分;根据活动半径和续航时间，无人机可大体分为近程、短程、中程和远程四类;根据用途，我们又可以把无人机分为军用和民用两大类。无人机是1917年由英国首先研制成功的。虽然它问世已久，但直到加世纪50年代才得到了真正的发展。当时世界各国空军开始大量装备无人机，将其作为空靶使用。此后，美国率先研制成功无人驾驶侦察机，并开始用于越战。到了80年代，无人机得到了更为广泛的应用。在198年的中东战争中，以色列在贝卡谷地交战中，用“侦察兵”和“猛犬”无人机诱骗叙军的地空导弹的制导雷达开机，侦查获取了雷达的工作参数并测定了其所在位置。无人机的飞速发展是在海湾战争后，以美国为首的多国部队的无人机在海湾战争中成功地完成了战场侦察、火炮校射、通信中继和电子对抗等任务。在科索沃战争中，美国及北约盟国总共使用了近300多架无人机当开路先锋，用于中低空侦察和长时间战场监视、电子对抗、战况评估、目标定位集气象资料、营救飞行员和散发传单等任务。在美国对阿富汗的反恐战争中，无人机更是大显身手，成了追捕拉登及其基地成员的有效兵器，尤其是对基地组织成员发动的空袭，开创无人机运用的先河。新世纪之初，无人机的发展进入了一个崭新的时代各种性能各异、技术先进、用途广泛的新型机种如长航时无人机、战斗无人机和微型无人机等不断涌现。2001年，美国的“全球鹰”中空长航时无人机完成了越洋飞行，创造了航程和飞行时间的世界记录。“捕食者”中空长航时无人机在美对阿富汗的空袭中，首次挂载了导弹对阿富汗的地面目标进了实弹攻击，从而开创了无人机执行对地攻击任务的先例。近年来，无人机的使用范围已拓展至军事、民用和科研三大领域:在军事上，可用于侦察监视、通信中继、电子对抗、火力制导、战果评估、骚扰诱惑、对地(海) 攻击、目标模拟和早期预警等;在民用上，可用于大地测量、城市环境检测、地球资源勘测和森林防火、农业勘测、交通、民用导航、环境保护、边境巡逻与控制、自然灾害的监视与救援等;在科研上，可用于大气研究、气象观测、对核生化污染区的采样与监控、新技术新设备和新飞行器的试验验证等。无人机广泛的应用价值，尤其是在军事上的重要性己得到了世界各国的高
无人机实时定位解决方案
1/ 2 OptiTrack ?高精度三维运动捕捉系统 ?无?人机实时定位解决?方案 无人机实时定位解决方案，利用高精度的OptiTrack 三维运动捕捉系统，以每秒数百帧的拍摄速率捕捉无人机上固定的特制的标记点，能够实时精确地构建出标记点三维空间位置信息，实现无人机的位置和姿态信息的捕捉，是无人机飞行控制研究领域的先进的助力设备。 为什么选择OptiTrack 系统？ 能够清晰识别远在30米开外的标记点，捕捉空间有望扩展至900平米 采用850nm 近红外照明，有效避免其他光源干扰，即使户外阳光下，定位数据依旧稳定、不丢失 软件SDK 开源，支持自定义开发用户界面和实时数据传输引擎 领先的3D 重建和刚体解算精度，实时定位精度有效控制在0.5mm 以内，优秀的捕捉环境下高达0.1mm
2/ 2 OptiTrack 能您实现 组群编队飞行 优化飞控系统 执行自主飞行任务 OptiTrack Notes ：室内定位、户外阳光下、传统定位方式精度不高时，OptiTrack 能够带来意想不到的精确定位，并为开发者提供一套验证悬停性能或视觉定位精度的测量标准。 Prime 系列包括130万、170万和410万像素的运动捕捉摄像机，配置镜头与照明专利技术，以及高精度的图像处理算法，是业界最具性价比的高性能运动捕捉设备。 数据接口：千兆网 电源接口：通过同一根千兆网线PoE 供电 LED ：850nm 近红外 Flex 系列包括30万和130万像素的运动捕捉摄像机，机型小巧，携带便捷。杰出的性价比和亚毫米级定位精度可以满足较小规模的无人机研究需求。 数据接口：USB 2.0 供电：通过同一根USB 线供电 LED ：850nm 近红外 Motive:Tracker 能够实时重建被追踪物体的空间位置数据Position(X, Y , Z)和空间姿态信息Orientation(Pitch, Yaw, Roll)。 使用简单 界面简洁，减少75%的系统设置时间 扩展性 支持的运动捕捉摄像机数量无限制 实时跟踪 毫秒级延迟，低至 2.8ms Prime 411 2048x2048 180FPS 51° Flex 13 1280x1024 120FPS 56° 集成性 支持在Trackd 和VRPN 端口读取数据，或基于开源的NatNet SDK 开发自定义的端口 Prime 17W 1 1664x1088 360FPS 70° Flex 3 640x480 100FPS 58° Prime 13 1280x1024 240FPS 56° Prime 13W 1280x1024 240FPS 82° 1 支持户外环境下使用 软件开源 软件SDK 开源，支持 C++开发新的应用程序替代原始界面 同步性 支持同步外部信号源
浅谈移动机器人视觉识别定位技术
浅谈移动机器人视觉识别定位技术 姓名：杜翼班级：机设应08-01 学号：2008543000 摘要：视觉识别定位技术是移动机器人最重要的技术之一，针 对移动机器人所处的不确定环境和自身状态的不可测性，研究与开发机器人视觉识别定位技术应用而生。 本文系统综述了移动机器人的视觉识别定位技术，对其中的仿人视觉的图像搜索与跟踪，信标匹配与优化选择 ，基于视觉的多机器人协作定位等进行了较详细的原理分析。 同时对智能机器人 导航技术的发展趋势和存在的问题作了进一步的阐述． 关键词：定位技术智能机器人仿真分析需求 0 引言 定位技术是自主导航智能机器人 应具备的基本功能．是智能机器人能否实现自由导航的 基础。理想的智能机器人应具有以下能力：当处于一个 未知的、复杂的、动态的非结构环境中，并且在没有人 干预的情况下，通过感知环境，能够到达期望的目的 地，同时应尽量减少时间或能量的消耗等。 视觉定位方法是近年来发展起来的一种先进的 定位方法. 利用摄像机摄取包含信标的图像信息, 经 图像处理提取并识别信标, 再根据信标的先验知识, 计算出传感器在环境中的位姿. 当传感器与载体的 位置关系已知时, 则载体在这个环境中的位置和方 向就可以同时计算出来. 如果这种位姿数据可以实 时在线计算, 就满足了移动状态下的自主定位. 1视觉定位识别系统与方法 机器人视觉系统正如人的眼睛一样, 是机器人感知局部环境的重要“器官”, 同时依此感知 的环境信息实现对机器人的导航. 机器人视觉信息主要指二维彩色CCD 摄像机信息, 在有些 系统中还包括三维激光雷达采集的信息。 图像
处理, 其难点在于如何保证定位系统设计功能实现 的前提下具有实时性和鲁棒性. 根据三角定位原理, 视觉信息定位导航要求视觉图像处理能够正确快速 的提取和识别图像中的信标。视觉图像处理方法的优劣是能 否实现快速准确视觉定位计算的关键. 1.1仿人视觉的图像搜索与跟踪 人类的视觉系统在进行目标搜索和跟踪时, 具有这样一个 特性:初始阶段, 人眼对所能看见的范围进行大致的目标搜索和 识别, 然后将注意力集中到感兴趣物体的细节上, 当人所感兴趣 的目标发生运动时, 人眼注意力将完全集中到目标上, 对于目标 之外的物体, 并不注意。因此考虑模拟人类视觉过程来运用遗传算法, 在实时动态图像中进行目标搜索和跟踪。 在机器人视觉系统对现场实时图像采样过程中, 每取 一帧图像只进行一代遗传算法搜索。当然, 这一代搜索在初期 时, 很难正确地识别目标的位置和状态, 但是若以系统整个控 制进程作为种群进化过程来看, 随着视觉跟踪的连续进行, 整 个种群将逐步收敛到目标位置。 另一方面和上面的“一帧图像一代遗传算法搜索”相配合, 将遗传算法搜索范围进行分级。这样做的主要原因是: 随着遗传算 法搜索的进行, 当匹配模板逐渐靠近实际目标区域时, 适应度 函数值将逐渐增大, 它的增大表示离正确的目标位置越来越 近, 此时可将搜索区域进行缩小, 只对系统感兴趣的区域进行 搜索, 对其它区域可以不再进行任何操作, 这一点和人的视觉 跟踪过程非常相似。 目前视觉信息处理的内容主要包括: 视觉信息的压缩和滤波、道路检测和障碍物检测、特定交通道路标志的识别、三维信息感知与 处理. 其中道路检测和障碍物检测是视觉信息处理中最重要的过程, 也是最困难的过程. 视觉 信息的获取是局部路径规划和导航的基础, 道路检测的成功与否决定了机器人能否正确识别 当前的道路环境, 能否正确作出局部路径规划并执行路径跟踪. 为了简化视觉信息处理, 降低
警用无人机关键技术及发展趋势
Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2018, 7(3), 97-102 Published Online August 2018 in Hans. https://www.360docs.net/doc/b96378116.html,/journal/airr https://https://www.360docs.net/doc/b96378116.html,/10.12677/airr.2018.73011 Key Technologies and Development Trends of Police UAV Rong Mei, Yanan Wu, Jie Xu Investigation Department, Nanjing Forest Police College, Nanjing Jiangsu Received: Jul. 5th, 2018; accepted: Jul. 24th, 2018; published: Jul. 31st, 2018 Abstract The performance of police UAV varies in different application environments. In order to utilize the performance of police UAV, it is very necessary to explore the key technologies of police UAV. The key technologies, such as flight control technology, communication technology, obstacle avoidance technology, launching and recycling technology, and development trends of the police UAV have been analyzed in this paper, aiming to deeply understand the police UAV and make it play maxi-mum application performance in the application process. Keywords Police UAV, Control Technology, Communication Technology, Trend 警用无人机关键技术及发展趋势 梅蓉，吴亚楠，许杰 南京森林警察学院侦查系，江苏南京 收稿日期：2018年7月5日；录用日期：2018年7月24日；发布日期：2018年7月31日 摘要 不同的应用环境下，警用无人机的工作性能有所不同。为了充分发挥警用无人机应用效能，探索警用无人机的关键技术是非常有必要的。本文主要就警用无人机的飞行控制技术、通信技术、避障技术、发射和回收技术等关键技术以及发展趋势进行分析，旨在深入理解警用无人机，使其在应用过程中发挥最大的应用效能。
无人机的关键技术
无人机的关键技术 1无人机通信技术 方案1:COFDM,最远可达10公里的传输;支持4K、1080P、720P、576P 等HDMI高清视音频输入,支持PAL/NTSC/WVGA等制式视频信号源;如果利用全向天线,对空距离也可达100公里 方案2:TFDM,窄带高清无线图像传输系统。在1、8MHZ带宽内传输720*576分辨率的标清图像;在6-8MHZ带宽内传输1920*1080分辨率的真正高清图像,具备HDMI、SDI等高清输入输出接口。人与车之间的图像传输(1-3KM)、车与车之间的图像传输(1-5Km)、车与基站之间的传输(10-30Km)、空中图像传输(大于60Km)) 需要注意: 帝测20与四轴的无人机:采用TFDM模式,四轴的无人机采用COFDM;可实现对空40公里的传输 J3与J4(战鹰X100与X150)均采用方案2;实际测试距离超过10公里; 2无人机机载相机设备 帝测20与四轴的无人机,采用陀螺吊舱结构,保证拍摄画面的稳定性; 战鹰X100与X150均采用云台相机。 3无人机机失去通信链路 系统默认设置,可按照原路返回,尝试与地面指挥站进行数据通信。
4无人机机价格 主要体现在通信模块与机载设备,距离越远、传输质量越高则价格更昂贵;机载设备越精细,价格越高。军方同等性能的飞机,价格要比民品高出1倍,相对可靠性更高。 5几款飞机的特点 J1为固定翼飞机,续航时间长。 J2四轴飞机,陀螺吊舱,可稳定画质 J3与J4采用云台相机,其抗风能力较强与升限较高。 J4 滞空时间与任务载荷能力较弱。 6 无人机法律问题 根据《暂行规定》,重量小于等于7千克的微型无人机,飞行范围在目视视距内半径500 米,相对高度低于120 米范围内,由无人机系统驾驶员自行负责,无须证照管理。 上述《暂行规定》中的证照指的就是无人机驾驶员证照。而针对无人机飞机本身,目前国内尚未明确的监管政策出台。据投中研究院调研获得的信息,针对无人机的适航法规正在规划中,涉及到无人机的生产、航线、保险、监测等内容。 另一方面,2014年11月,国务院、中央军委空中交通管制委员会组织召开全国低空空域管理改革工作会议。据悉,我国目前正在
无人机的关键技术
无人机的关键技术-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
无人机的关键技术 1无人机通信技术 方案1：COFDM，最远可达10公里的传输；支持4K、1080P、720P、576P等HDMI高清视音频输入，支持PAL/NTSC/WVGA等制式视频信号源；如果利用全向天线，对空距离也可达100公里 方案2：TFDM，窄带高清无线图像传输系统。在1.8MHZ带宽内传输720*576分辨率的标清图像；在6-8MHZ带宽内传输1920*1080分辨率的真正高清图像，具备HDMI、SDI等高清输入输出接口。人与车之间的图像传输（1-3KM）、车与车之间的图像传输（1-5Km）、车与基站之间的传输（10-30Km）、空中图像传输（大于60Km）） 需要注意： 帝测20和四轴的无人机：采用TFDM模式，四轴的无人机采用COFDM；可实现对空40公里的传输 J3和J4（战鹰X100和X150）均采用方案2；实际测试距离超过10公里； 2无人机机载相机设备 帝测20和四轴的无人机，采用陀螺吊舱结构，保证拍摄画面的稳定性； 战鹰X100和X150均采用云台相机。 3无人机机失去通信链路
系统默认设置，可按照原路返回，尝试与地面指挥站进行数据通信。 4无人机机价格 主要体现在通信模块和机载设备，距离越远、传输质量越高则价格更昂贵；机载设备越精细，价格越高。军方同等性能的飞机，价格要比民品高出1倍，相对可靠性更高。 5几款飞机的特点 J1为固定翼飞机，续航时间长。 J2四轴飞机，陀螺吊舱，可稳定画质 J3和J4采用云台相机，其抗风能力较强和升限较高。 J4 滞空时间和任务载荷能力较弱。 6 无人机法律问题 根据《暂行规定》，重量小于等于7千克的微型无人机，飞行范围在目视视距内半径500 米，相对高度低于120 米范围内，由无人机系统驾驶员自行负责，无须证照管理。 上述《暂行规定》中的证照指的是无人机驾驶员证照。而针对无人机飞机本身，目前国内尚未明确的监管政策出台。据投中研究院调研获得的信息，针对无人机的适航法规正在规划中，涉及到无人机的生产、航线、保险、监测等内容。 另一方面，2014年11月，国务院、中央军委空中交通管制委员会组织召开全国低空空域管理改革工作会议。据悉，我国目前