无人机视觉导航与控制专利分析
基于计算机视觉技术的无人机自主导航系统设计
基于计算机视觉技术的无人机自主导航系统设计近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，越来越多的机器人、汽车、飞行器等设备开始采用基于计算机视觉的自主导航系统。
其中，无人机在军事、民用领域中的应用越来越广泛。
本文将介绍基于计算机视觉技术的无人机自主导航系统设计。
一、计算机视觉技术简介计算机视觉技术是一种模拟人类视觉系统的技术，通过对图像和视频进行处理，从中提取出相关信息。
计算机视觉技术主要包括图像处理、图像分析、图像识别、目标跟踪等方面。
其中，目标跟踪技术是计算机视觉技术中非常重要的一个环节。
二、无人机自主导航系统无人机自主导航系统是指无人机可以在没有人工干预的情况下，自主地完成一系列控制操作，包括飞行、避障、识别和跟踪目标等。
自主导航系统的实现需要依赖计算机视觉技术。
无人机自主导航系统可以广泛应用于军事、民用等领域。
三、视觉传感器无人机自主导航系统的核心是视觉传感器，其作用是采集周围环境的图像和视频，并将其传输到计算机进行处理。
常见的视觉传感器包括摄像头、激光雷达、红外相机等。
四、计算机视觉算法计算机视觉算法是实现无人机自主导航系统的关键。
常见的计算机视觉算法包括：1. 特征提取算法：将图像中的特征点提取出来，比如边缘、角点等；2. 特征匹配算法：将两张图像中相同的特征点匹配起来，以实现图像的拼接、跟踪等；3. 目标检测算法：检测图像中的目标，比如车辆、行人等；4. 目标识别算法：识别图像中的目标，确定其类别、大小、位置等信息；5. 目标跟踪算法：在移动摄像机中跟踪目标。
五、路径规划与控制在无人机自主导航系统中，路径规划和控制是非常关键的一环。
路径规划能够使无人机遵循一条预定的路径飞行，控制系统能够根据不同的任务要求实现飞行器稳定、追踪目标等功能。
六、系统设计基于计算机视觉技术的无人机自主导航系统设计需要考虑到以下几个方面：1. 视觉传感器选择：根据不同的应用需求选择捕捉设备，比如相机、激光雷达等。
无人机导航与控制系统中的视觉导航技术研究
无人机导航与控制系统中的视觉导航技术研究无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）作为一种无需人为驾驶的飞行器，已经广泛应用于航空航天、农业、电力、石油等领域。
然而，无人机的导航与控制系统是实现其自主飞行的关键，而其中的视觉导航技术则扮演着至关重要的角色。
本文将对无人机导航与控制系统中的视觉导航技术进行研究，探讨其原理、应用和发展趋势。
视觉导航技术是利用无人机自身搭载的相机或传感器，通过采集和处理图像信息来实现飞行器的导航和定位。
其中，主要包括图像特征提取、图像处理和目标识别三个关键步骤。
在图像特征提取阶段，无人机通过相机或传感器获取飞行环境中的图像数据。
常用的图像特征提取方法包括边缘检测、角点检测、直线检测等。
通过这些方法，无人机可以将环境中的特征提取出来，例如建筑物、道路、树木等，从而为后续的图像处理和目标识别提供基础数据。
在图像处理阶段，无人机利用特定的算法对所获取的图像进行处理和分析。
常见的图像处理方法包括图像增强、图像滤波和图像分割等。
通过这些处理方法，无人机可以去除图像中的噪声、提高图像的对比度和清晰度，并将图像分割为不同的区域，为后续的目标识别提供准确的图像信息。
在目标识别阶段，无人机利用图像处理后的数据来识别并定位飞行环境中的目标物体。
常用的目标识别方法包括模板匹配、特征匹配、机器学习等。
通过这些方法，无人机可以根据事先建立的模型或学习到的特征，准确识别出环境中的目标物体，如建筑物、车辆、人等。
视觉导航技术在无人机导航与控制系统中具有广泛的应用前景。
首先，视觉导航技术可以提供精确的地面定位信息，使得无人机可以在没有GPS信号或GPS误差较大的环境下完成飞行任务。
其次，视觉导航技术可以通过图像识别和目标追踪，实现无人机对特定目标的自主跟踪和监测，如巡航导弹的目标识别和追踪。
此外，视觉导航技术还可以应用于无人机的自主避障和自主着陆等任务，提高飞行器的安全性和操作性。
无人机导航与控制系统的设计与实现
无人机导航与控制系统的设计与实现无人机是一种无人操控的飞行器，它具备了一些传统飞行器所不具备的特点，如灵活性、机动性、快速反应能力等。
这使得无人机在多个领域，包括军事、民用、科研等方面有了广泛的应用。
无人机导航与控制系统是无人机正常运行所必需的核心组件，它能够实现无人机的导航和控制功能。
无人机的导航与控制系统设计与实现主要包括以下几个方面：导航模块设计、传感器选择与配置、控制算法开发和底层硬件控制。
首先，无人机的导航模块设计是无人机导航与控制系统中的核心部分。
导航模块需要能够实时获取并处理来自各个传感器的数据，通过集成导航算法来实现无人机的定位、速度估计和航迹规划等功能。
导航模块还需要具备对外部环境变化的适应性，并能够处理异常情况下的应急导航问题。
因此，在设计导航模块时，需要综合考虑无人机的应用场景和任务需求，选择合适的导航算法和传感器组合，并进行系统级的设计和算法优化。
其次，传感器的选择与配置是无人机导航与控制系统设计与实现中的重要一环。
传感器是无人机感知外部环境和获取飞行动态信息的主要手段，影响着导航与控制系统的性能和稳定性。
常用的无人机传感器包括全向摄像头、惯性测量单元（IMU）、超声波/激光测距仪、GPS等。
根据无人机的应用场景和任务需求，合理选择和配置传感器是保证无人机导航与控制系统正确运行的关键。
第三，控制算法的开发是无人机导航与控制系统设计与实现的重要组成部分。
控制算法可以根据导航模块提供的无人机状态信息和飞行目标信息，对无人机进行姿态控制、速度控制和航迹控制。
常用的无人机控制算法包括PID控制器、模型预测控制器和强化学习控制器等。
在开发控制算法时，需要考虑无人机的动力学模型和姿态/运动的约束条件，并通过仿真和实验验证算法的性能和稳定性。
最后，底层硬件控制是无人机导航与控制系统设计与实现过程中不可或缺的一环。
底层硬件控制主要包括对无人机的电机、舵机和传感器等硬件设备的控制。
无人机的电机控制是实现飞行动力学的关键，舵机控制用于实现加速度、姿态和航向的调整。
一种新型的无人机飞行控制系统专利
一种新型的无人机飞行控制系统专利随着科技的不断发展和创新，无人机已经成为现代社会中一个不可或缺的工具。
无论是用于航拍、农业作业还是救灾等领域，无人机都扮演着重要的角色。
然而，随着无人机数量的不断增加，如何有效地进行飞行控制和避免与其他无人机的碰撞，成为了一个迫切需要解决的问题。
近日，一项新型的无人机飞行控制系统专利引起了广泛关注。
这项专利提出了一种基于人工智能与自主导航技术相结合的无人机飞行控制系统。
该系统能够实现无人机之间的协同飞行和智能避让，大大降低了无人机飞行的风险和事故率。
首先，这个新型系统利用了人工智能技术来实现无人机的智能飞行。
通过深度学习算法，系统能够不断地分析无人机的环境信息，并实时调整飞行路径和姿态，以适应不同的飞行场景和任务需求。
同时，系统可以根据飞行记录和大数据分析，进行机器学习，不断提升自身的飞行控制能力，使无人机能够更加智能地应对各种情况。
其次，这个系统采用了自主导航技术来实现无人机之间的协同飞行和避障。
传统的无人机在飞行过程中往往需要依赖操作员的远程操控，容易出现操作失误和碰撞的情况。
而这个新型系统通过自主导航技术，能够使无人机之间相互通信和协作，在保持安全距离的前提下，自动调整飞行路径和速度，避免与其他无人机的碰撞。
此外，该系统还有一个重要的特点是具备自主识别和分辨其他飞行器的能力。
通过搭载高精度的传感器和图像识别技术，系统能够准确地识别无人机，判断其类型和目的，并实时传输给其他无人机，以便彼此进行信息交流和配合，进一步提高飞行安全性。
这项新型无人机飞行控制系统专利是对现有技术的极大突破与创新。
从智能飞行、协同飞行到自主避障，它凝聚了人工智能、自主导航和图像识别等前沿技术，为无人机飞行的安全与进一步发展提供了强有力的支持。
然而，这项专利尚处于实验室阶段，其真正的应用与推广还面临着一系列的挑战。
首先，无人机飞行空域的管理和监管仍然是一个难题，如何在实际操作中与现有的航空规则和法律相协调，需要相关部门进行深入的研究与讨论。
无人机智能导航与控制系统设计与实现
无人机智能导航与控制系统设计与实现无人机智能导航与控制系统在无人机领域具有重要的意义和应用价值。
本文将以无人机智能导航与控制系统的设计与实现为主题，介绍其具体内容和相关技术。
一、引言随着无人机技术的不断发展和应用，无人机智能导航与控制系统被广泛研究和应用于航空、农业、测绘、安防等领域，其设计与实现对无人机的性能、稳定性和安全性具有关键影响。
二、无人机智能导航与控制系统设计原理1. 智能导航系统智能导航系统是无人机实现自主飞行的关键部分。
它通过整合多种传感器，如全球定位系统（GPS）、惯性测量单元（IMU）和视觉传感器等，实现无人机在三维空间内的精确定位和导航。
2. 控制系统控制系统是无人机实现稳定飞行和精确操控的核心。
它通过反馈和控制算法，根据导航系统提供的数据，对无人机进行姿态调整和航向控制，以实现期望的飞行动作。
三、无人机智能导航与控制系统设计与实现步骤1. 硬件选型与搭建根据无人机的实际需求和应用场景，选择合适的硬件平台，并搭建相应的硬件系统。
包括无人机机身结构、传感器组件、控制器和通信设备等。
2. 系统集成与通信将各个硬件组件进行系统集成，确保各部分可以协同工作。
设计合理的通信协议和接口，实现传感器数据采集和处理，实时传输控制指令和反馈信息。
3. 导航算法与路径规划通过分析无人机的环境感知数据，采用适当的导航算法和路径规划策略，确定无人机的飞行路径和目标点，并计算相应的姿态和控制指令。
4. 控制算法与实时调整根据导航系统提供的数据和目标点需求，设计合适的控制算法，实现无人机的姿态控制和航向调整。
通过实时调整控制器参数，优化控制系统的性能和稳定性。
5. 安全保障与故障处理考虑无人机飞行过程中的安全风险，设计安全保障机制，如故障检测与容错措施。
同时，提供故障处理程序和纠正措施，确保无人机在异常情况下的安全着陆或返航。
四、无人机智能导航与控制系统实现案例以航拍无人机为例，利用智能导航与控制系统实现航拍和目标跟踪功能。
无人机视觉导航关键技术的研究
无人机视觉导航关键技术的研究作者：沈会龙杜梅刚梁东奇来源：《西部论丛》2019年第04期摘要：随着我国经济和科技的不断发展，我国在无人机领域的研究也取得了较大进展，无人机的应用领域也越来越广泛。
本文主要介绍了利用视觉导航技术进行无人机设计可以在圆满完成飞行任务的同时降低导航成本，因此应用范围更为广泛。
本文通过对无人机视觉导航技术的介绍以期促进我国科技的进步。
关键词：无人机；视觉导航；技术研究无人机体积比较小，而且灵活性高，操作比较简单，安全性比较强，因此可以广泛应用于监控、拍摄等领域。
随着视觉导航技术的不断发展，无人机技术的发展也越来越先进，逐渐走进人们的日常生活中。
我国无人机也已经由传统的导航精度差、飞行效率低逐渐发展为工作效率高、安全性能好的新式无人机。
对无人机应用视觉导航技术可以实现对图像的预处理，使飞行目的更为清晰，同时还能提高无人机的飞行精度以及视频的清晰度以及稳定性，而且新式无人机实时性强，具有较强的抗干扰能力。
一、无人机及视觉导航技术简介无人机本质是一种无人驾驶飞行器，其依靠动力进行飞行，人们通过无线电遥控设备或者其它程序对其进行控制，实现其可以利用空气动力进行飞行。
无人机可以执行许多飞行任务，而且还可以重复使用。
随着我国科技水平的不断提高以及人们生活质量不断提升，无人机的应用范围也越来越广泛，无人机可以执行军事侦察、远程攻击等军事任务，还可以应用在航拍、火灾预防监测、地图测绘等民用领域。
无人机在总体上可以分为固定翼无人机、直升无人机、以及多旋翼无人机三类。
在日常生活中最常见的就是多旋翼无人机，这种无人机功能性较强，而且结构简单、容易维修、造价较低廉，因此深受消费者喜爱，在世界上也得到了较大范围的应用。
视觉导航技术是指应用自主导航技术，利用计算机视觉技术方面技术对无人机的航拍图像进行分析和处理，根据无人机配置的传感器相关参数可以得出无人机当前位置以及当前飞行状态。
将视觉导航技术应用到无人机上可以降低导航成本，同时提高导航精确度，使之在完成飞行任务的同时还具有较强的抗干扰性。
无人机领域的创新专利
无人机领域的创新专利随着科技的不断发展，无人机技术的应用逐渐被人们熟知并且得到了广泛应用。
在这个领域中，专利技术的创新是不可或缺的，这不仅可以促进技术的不断进步，还可以增加市场竞争力。
因此，无人机领域的创新专利正在越来越受到关注。
首先，我们需要了解无人机领域的专利技术是什么。
无人机领域是一个涉及到许多技术领域的复杂概念，其中包括飞行器设计、自主导航、无线通信、软件和算法等多个方面。
这些技术的不断创新和发展，可以极大地提高无人机的性能、可用性以及飞行效率。
然而，由于这个领域还处于快速发展的阶段，相对于其他的技术领域，无人机领域的专利技术还比较欠缺。
因此，专利技术的创新是十分重要的。
虽然有一些已经被授权的专利技术也逐渐涌现，但是和那些新兴的技术相比，它们的更新和替代可能显得比较困难。
在无人机领域的专利技术中，一些创新性质比较突出的技术值得重视。
例如，针对无人机的自主导航技术，科学家们正在进行无线通讯网络的研究，以更好地优化无人机的飞行能力。
此外，一些新型无人机的设计也得到了广泛的关注，例如垂直起降和转子群控制方案等，这些创新技术的出现预计将推动无人机技术的不断升级和发展。
总之，在无人机领域的创新专利方面，在保证技术创新的基础上，还需要注重专利保护的运作细节，这将促进专利技术的创新能力以及手段的不断提高。
此外，还应该加强知识产权保护意识，促进创新技术和知识的传递和共享，为无人机领域专利技术的创新做出贡献。
总的来说，无人机领域的创新专利技术是十分有价值的，但是保护专利技术和促进专利技术的不断创新，需要我们充分发挥市场和科技的优势，加强政策指引，注重技术共享和传递，提高整个专利技术的水平。
这将为无人机技术的应用提供更好的保证，也为这个领域的技术发展注入新的活力。
基于视觉辅助定位的无人机自主飞行技术研究
基于视觉辅助定位的无人机自主飞行技术研究近年来，无人机的应用范围越来越广泛，从最开始的军事领域到如今的商业领域，无人机已成为现代化技术中非常重要的一部分。
基于视觉辅助定位的无人机自主飞行技术是无人机领域中非常重要的一部分，并且与无人机的应用范围息息相关。
下面，我们将深入探讨这一技术在无人机领域中的应用以及其研究现状。
一、基于视觉辅助定位的无人机自主飞行技术的意义首先，我们来了解一下无人机的自主飞行技术。
当无人机执行任务时，往往需要准确地控制其飞行方向和位置，因此需要一种可靠且高精度的定位方法。
基于视觉辅助定位的无人机自主飞行技术正是为了解决这一问题而出现的一种技术。
基于视觉辅助定位的无人机自主飞行技术采用的是将无人机上搭载的光学传感器、图像处理算法等与无人机的航电系统相结合，通过图像识别和图像匹配等技术实现对无人机的位置和姿态的实时检测、实时计算和实时控制。
这种技术通过研究和开发高效准确的图像处理和计算技术，使得无人机能够在不同的环境中实现自主飞行，极大地提高了飞行安全性和自主性。
基于视觉辅助定位的无人机自主飞行技术在无人机的应用领域中具有非常重要的意义。
首先，它可以大大提高无人机的自主性和安全性，避免因人为错误或环境变化等因素引起的飞行事故。
其次，这种技术可以帮助无人机在更加复杂的环境中进行作业，例如在高层建筑上空进行巡视、检查和维护等。
最后，基于视觉辅助定位的无人机自主飞行技术还可以为无人机的应用范围提供更广泛和更具创新性的想象空间。
二、基于视觉辅助定位的无人机自主飞行技术的研究现状从技术研究的角度来看，基于视觉辅助定位的无人机自主飞行技术在近些年已经有了很大的进展。
首先，对于图像处理算法方面，当前主要采用的是基于特征点或特征区域的方法进行图像匹配，由于计算量较大，在此基础上也不断有新的算法不断涌现，如SURF、SIFT、ORB等。
此外，也有不少研究者尝试将深度学习的方法应用于相应领域的图像处理中，在一定程度上加快了图像处理速度。
基于机器视觉的智能无人机导航研究
基于机器视觉的智能无人机导航研究智能无人机的发展正在改变着我们的生活和工作方式。
机器视觉技术的普及和进步使得智能无人机的导航更加准确和可靠。
本文将探讨基于机器视觉的智能无人机导航的研究进展和应用前景。
智能无人机以其灵活性和高效性在各个领域得到广泛应用，其中之一就是航拍摄影。
基于机器视觉的智能无人机导航使得无人机可以自主识别目标和环境，并根据实时获取的图像信息进行路径规划和决策。
这使得无人机的航拍摄影更加精准和高质量。
在基于机器视觉的智能无人机导航研究中，无人机需要具备图像识别和目标跟踪的能力。
通过深度学习和计算机视觉技术，无人机能够对图像中的目标进行快速准确地检测和识别。
例如，无人机可以根据机载摄像头拍摄到的图像，检测出建筑物、道路、植被等目标，并据此进行自主导航和飞行。
另一个重要的研究方向是无人机的自主避障能力。
基于机器视觉的智能无人机导航可以通过实时采集的图像数据识别障碍物，并进行避障规划。
无人机可以通过识别图像中的障碍物，如建筑物、电线、树木等，规避它们从而保证飞行安全。
这项技术的应用潜力巨大，可以在灾难救援、城市巡检、农业观测等领域发挥重要作用。
此外，基于机器视觉的智能无人机导航还可以应用于环境监测和资源管理。
无人机可以搭载多种传感器，如红外传感器、气体传感器等，实时采集环境参数，进行环境监测。
通过机器视觉技术，无人机可以识别地质特征、水域状况等，为资源管理提供精准的数据支持。
例如，无人机可以在农田中实时监测作物生长情况，帮助农民进行精确施肥和灌溉，提高农田产量和资源利用效率。
机器视觉的智能无人机导航技术总体上可以分为两个方面的研究：图像处理和深度学习。
图像处理主要包括图像预处理、特征提取和目标识别等，通过对无人机拍摄到的图像进行处理，提取出有用的特征信息，并识别出目标。
深度学习以神经网络为基础，通过大量的训练数据自动学习图像识别模型，实现高效精准的目标检测和跟踪。
然而，基于机器视觉的智能无人机导航还面临着一些挑战。
全球无人机专利分析与启示
全球无人机专利分析与启示作者：来源：《中国计算机报》2019年第24期全球无人机专利情况近年来，随着轻质材料、自动控制、电池储能、通讯技术、传感技术等快速发展，无人机的续航时间、操控性能、飞行能力得到了大幅提升，在军用和民用领域的应用日益拓展。
在军用领域，无人机成为新型通用武器平台，承担着侦测监察、对地打击、电子干扰等多种任务;在民用领域，无人机除了满足摄影、航拍等个人消费需求外，也快速向物流、农业、植保、电业巡检、灾难救援、测绘等领域积极拓展。
日益苛刻的服役环境和任务需求，新行业、新领域的应用场景，推动了无人机行业的不断创新。
发展趋势。
从全球无人机专利申请来看，自第一架无人机出现到现在，全球无人机专利申请整体上呈上升趋势，并可以分为三个阶段。
第一阶段（—1980）：本阶段无人机专利申请处于萌芽阶段。
1917年英国人成功研制出世界上第一架无人机，同时期英国开始出现了无人机相关专利，之后一直没有无人机相关专利申请，直到1945年后，每年开始有零星的专利出现。
这段时间，无人机开始在军事场景中出现，如越南战争，中东战争等。
第二阶段（1980—1999）：本阶段全球无人机专利开始稳步增长。
一是无人机在战争中起到了越来越重要的作用，如海湾战争和科索沃战争，各国有意识的加大对无人机的研发投入促进了无人机的发展。
二是随着控制技术的发展，无人机应用范围日益广泛，如20世纪80年代，日本同意无人机参与农业航空植保作业，并研制出世界上第一台工业用无人机。
这一阶段无人机专利申请量有了明显的增长，平均每年申请量为140件左右。
第三阶段（2000—至今）：这一阶段无人机专利申请量快速增长，无人机进入了发展的黄金时期。
一是之前各国无人机研制主要基于军事需求，成果不以专利形式公布，随着部分军用技术转向民用及人们知识产权保护意识增强，无人机专利申请快速发展。
二是无人机市场需求急剧增长，向影视拍摄、电网监测、地形勘探、物流运输、农业植保、灾难救援等各个行业快速拓展，带动了无人机产业快速发展。
无人机飞行控制与自主避障技术专利分析
无人机飞行控制与自主避障技术专利分析随着无人机技术的不断发展，无人机在军事、民用和商业领域的应用越来越广泛。
无人机飞行的安全性和可控性成为关注的焦点，飞行控制和自主避障技术在其中起到了至关重要的作用。
本文对相关专利进行分析，以探讨无人机飞行控制和自主避障技术的最新发展和趋势。
一、无人机飞行控制技术专利分析1.1 专利一：XXXXX该专利涉及一种无人机飞行控制系统，该系统采用了先进的控制算法和传感器技术，实现了对无人机的精准飞行控制。
该专利提出的飞行控制系统具有快速响应、高精度和稳定性强的特点，可以适应复杂的气象环境和飞行任务。
通过对该专利的分析，我们可以看出目前无人机飞行控制技术正朝着更加精准和智能化的方向发展。
1.2 专利二：YYYYY该专利描述了一种基于人工智能的无人机飞行控制系统，该系统通过深度学习和数据挖掘等技术，实现了对无人机的自主学习和智能决策。
该专利的核心思想是将无人机与人工智能相结合，使其能够适应复杂的环境变化和实时飞行需求。
该专利的出现表明无人机飞行控制技术正迈向更高级的智能化水平。
二、无人机自主避障技术专利分析2.1 专利三：ZZZZZ该专利提出了一种基于激光雷达的无人机自主避障系统，该系统通过激光雷达探测前方障碍物，实时计算无人机的避障路径，并通过飞行控制系统实现自主避障。
该专利的优势在于对障碍物的高精度检测和实时响应能力，能够在复杂多变的环境中保障无人机的飞行安全。
该专利的研发标志着无人机自主避障技术进一步发展，为无人机的可靠性和安全性提供了重要保障。
2.2 专利四：WWWWW该专利介绍了一种基于视觉感知的无人机自主避障系统，该系统通过摄像头和图像处理算法，实时检测无人机周围的障碍物，并根据检测结果调整飞行轨迹，实现自主避障。
该专利的优点在于使用了低成本的传感器，具有较好的适应性和实用性。
该专利的出现表明无人机自主避障技术正朝着更加普及化和经济化的方向发展。
综上所述，无人机飞行控制和自主避障技术的专利分析表明，当前这一领域正在不断取得突破性的进展。
无人机自主导航与控制系统中的路径规划技术研究
无人机自主导航与控制系统中的路径规划技术研究自主导航和控制系统是无人机的核心技术之一，而路径规划技术则是保证无人机能够准确、高效地完成任务的重要组成部分。
本文将对无人机自主导航与控制系统中的路径规划技术进行深入研究，并对其原理、算法以及应用进行探讨。
一、路径规划技术的意义与挑战路径规划技术在无人机自主导航系统中具有重要意义。
它能够帮助无人机高效地完成复杂任务，如监测、侦察、搜索与救援等。
同时，路径规划技术还可以提高无人机的工作效率，减少能耗，并降低任务风险和成本。
然而，路径规划技术也面临着一些挑战。
首先，无人机在进行路径规划时需要综合考虑多种因素，如环境、障碍物、任务种类等，这对算法设计提出了较高要求。
其次，无人机的速度和精度要求相对较高，需要将路径规划算法与实时感知与控制系统相结合。
最后，路径规划技术的应用场景多样，不同任务对路径规划的需求也不尽相同，例如，有的任务要求最短路径，有的任务要求避开障碍物，有的任务要求多无人机协同作业等。
二、路径规划技术的原理与方法无人机路径规划技术通常基于环境感知与建模，通过将环境信息与无人机的任务需求相结合，生成最优的飞行路径。
1. 基于图搜索的方法基于图搜索的路径规划方法是常用的一种技术。
它将无人机飞行环境抽象成图，然后利用搜索算法在图上寻找最优路径。
其中，常用的搜索算法包括Dijkstra算法、A*算法、遗传算法等。
Dijkstra算法以节点间的距离作为权重进行搜索，适用于无权图的最短路径规划。
A*算法在Dijkstra算法基础上加入了启发式函数，可以在有权图中进行最短路径搜索。
遗传算法则利用演化过程中的适应度评估，通过随机交叉和变异来搜索最优解。
2. 基于人工势场的方法基于人工势场的方法是另一种常见的路径规划技术。
它将无人机周围的物体看作势场，通过计算物体对无人机的斥力和目标对无人机的引力，生成最优路径。
基于人工势场方法的优点是计算简单直观，并且能够实时避开动态障碍物。
无人机的控制与导航技术
无人机的控制与导航技术随着技术的不断发展，无人机已经成为现代军事，民用领域不可或缺的一部分，如今已经广泛应用于农业，消防，交通等各个领域。
无人机的广泛应用和技术不断更新，控制和导航技术就变得越来越重要。
在本文中，我们将探讨无人机的控制和导航技术以及如何通过这些技术来实现目标。
控制技术无人机的控制技术主要包括半实时控制和全实时控制。
半实时控制是通过计算机和其他设备来控制无人机，利用前期设定的飞行路径。
这种飞行方式比较简单，但是它的适用性和弹性相对较低，在狭小空间内无法通过控制避免障碍物等问题。
这种控制方式适用于不需要飞行的复杂区域，比如较为规则的农田。
而全实时控制则是通过无人机本身采集数据，通过算法实现相应的控制。
此时，无人机可以在运动中自主检测周围的环境，并在此基础上进行控制，从而可以适应更为复杂的环境条件。
此外，全实时控制需要将采集到的数据进行实时合成或叠加，实现更为准确的数据处理。
总的来说，控制技术是无人机应用中非常关键的一部分，既要兼顾飞行速度，又要遵从空域规则安全飞行，同时还要考虑无人机自身特点等因素，这些都需要通过不断的技术研究，才能实现更高效的飞行控制。
导航技术无人机的导航技术主要分为全球导航卫星系统（GNSS）和视觉导航两种。
GNSS是利用卫星信号实现无人机导航的方法，这种方式可以全天候全球任何地方都可以使用，精度较高。
GNSS可以使无人机自动飞行，通过提供信息来选择并更改其路径，并且可以使无人机避开障碍物，自动降落及地面移动。
因此，GNSS适用于一些要在定位不稳定、复杂环境中飞行的无人机。
视觉导航则是通过无人机本身采集周围环境图像和数据，通过训练深度学习神经网络将结果处理后得到的位置、速度、姿态及其他运动状态综合使用，可以实现更加复杂和难以预测的导航。
视觉导航适用于在对地信号受限地区和信号遮蔽地区无法正常使用GNSS的情况。
但是，与使用GNSS相比，视觉导航具有一些局限性。
例如，在低光和航线拥挤的情况下，视觉导航精度可能会降低，需要增加其他技术的应用。
无人机视觉导航技术研究与应用
无人机视觉导航技术研究与应用随着科技的不断发展，无人机技术的应用越来越广泛，无人机视觉导航技术作为其重要组成部分，也得到了越来越多人的关注和研究。
本文将从理论和实践两个方面，对无人机视觉导航技术进行探讨，为大家提供一些有价值的信息。
一、无人机视觉导航技术的理论1.无人机视觉导航技术的定义无人机视觉导航技术主要指通过视觉传感器获取环境信息，利用计算机算法实现导航和避障的技术。
它是无人机通过自身感知和处理环境信息，自主飞行和克服不良环境影响的重要手段。
2.无人机视觉导航技术的原理无人机视觉导航技术的实现原理主要包括两个方面：传感器和算法。
无人机通过安装传感器获取环境信息，包括图像和距离信息。
传感器将获取到的信息传输给计算机，计算机在运行相应算法的基础上，对获取到的信息进行处理，实现无人机的导航和避障。
3.无人机视觉导航技术的应用无人机视觉导航技术的应用范围非常广泛，包括但不限于军事、航拍、测绘、环境监测、灾害搜救等领域。
这样的技术不仅能够帮助无人机自主飞行，还能够在作业过程中实现高精度的控制和避障。
二、无人机视觉导航技术的实践1.无人机视觉导航技术的研究在现实应用中，无人机视觉导航技术需要跨学科合作和理论创新。
在研究方面，需要对传感器、算法、验证实验等方面进行深入研究。
其中，视觉算法的研究包括目标检测、图像处理、深度学习等方面，其中目标检测是其中非常重要的一环。
随着研究的不断深入，这项技术的应用越来越广泛，不仅航空航天部门在其中投资越来越多，民用领域也在逐渐成为研究的重点。
2.无人机视觉导航技术的应用案例随着无人机视觉导航技术的不断发展，越来越多的应用案例涌现出来。
例如，无人机拍摄应用中，视觉导航技术能够实现无人机自主飞行、避障和自动调节飞行高度等功能，可以大大提高拍摄的效率和精度。
在环境监测领域，利用无人机视觉导航技术，可以实时获取并分析地表、水域等实时数据，帮助人们更好地了解外部环境的变化情况。
无人机飞控系统的识别与控制技术研究
无人机飞控系统的识别与控制技术研究随着人工智能和无人机技术的不断发展，无人机飞控系统的识别与控制技术也成为了一个热门的研究方向。
在本文中，我们将探讨无人机飞控系统的识别与控制技术，并介绍目前该领域的一些最新的研究成果和发展趋势。
1. 无人机飞控系统的识别技术无人机飞行控制系统是无人机最关键的部分，可以根据功能不同分为导航系统、通信系统和自主控制系统。
在进行无人机飞控系统识别时，需要首先对这些控制系统进行分类和了解他们的特点。
例如，自动驾驶汽车行业中的无人驾驶汽车系统是采用GPS、高精度地图、车辆传感器等集成化系统进行全业务过程的管理，而无人机的自主控制系统则是由飞行控制、导航控制和执行控制等几个子系统构成的。
此外，还需要对无人机飞控系统的控制原理以及各个部分之间的协作机制有深入的了解。
例如，飞行控制系统中的控制算法、控制板等硬件设备和软件的设计极大程度上影响了飞行控制系统的稳定性和鲁棒性。
因此，只有对无人机飞控系统的构造特征和控制原理有深刻的认识，才能够更好的实现无人机飞控系统的识别。
2. 无人机飞控系统的控制技术无人机的飞行控制系统是通过控制各个电机的输出来协调、平衡无人机的飞行。
这就需要飞行控制系统可以监测到各个电机的输出情况，从而使得无人机可以稳定地飞行。
因此，无人机飞控系统的控制技术要求较高，需要融合传感器、控制算法和可靠性保障等多个方面的技术。
同时，飞行控制系统也需要具备高时效性和高容错性等特点。
这就需要对飞行控制系统进行统一的控制管理，以确保无人机在飞行过程中具有更加稳定的控制性能。
3. 无人机飞控系统的最新研究成果近年来，无人机飞控系统的研究成果受到了广泛的关注。
其中，有一个新的研究热点是通过深度学习技术实现无人机的控制。
深度学习技术主要是针对大数据处理而生的，其主要特点是可以从大量数据中提取特征，并在处理过程中不断调整模型，以最大化提高处理效果。
这种技术的应用可以使得无人机在复杂环境中具备更加高效的控制能力。
无人机中的视觉导航技术
无人机中的视觉导航技术一、引言视觉导航技术已成为无人机领域的重要研究课题之一。
作为到达目标和进行地面探测任务的关键技术，视觉导航技术可以有效地提高无人机的自主飞行能力，并促进其在日常应用中的广泛应用。
二、视觉导航技术的基本原理视觉导航技术的基本原理是利用无人机上搭载的摄像头获取周围环境的图像信息，并通过计算机处理和分析，将其转化为飞行控制量，控制无人机的飞行方向和高度。
视觉导航技术的主要步骤包括图像预处理、特征提取、特征匹配、姿态估计和运动估计等。
其中，特征提取和特征匹配是视觉导航技术的核心环节，决定了无人机的空间定位精度和稳定性。
三、视觉导航技术的主要应用1. 空中摄影无人机的空中摄影是目前视觉导航技术的主要应用之一。
利用无人机搭载的高清摄像头，可以对地面进行精确的拍摄和记录，得到高精度的地图信息和三维建模数据，为城市规划、资源监测、环境保护等领域提供数据支持。
2. 精准农业无人机在农业领域的应用也越来越广泛。
利用视觉导航技术，无人机可以对农作物进行高效、精确的监测和管理，通过无人机搭载的多光谱摄像头，实现作物生长状态的实时监测和数据分析，为农民提供更精准的农业服务。
3. 搜索救援无人机在搜索救援领域的应用也越来越受到关注。
利用视觉导航技术，无人机可以针对复杂、危险的地形和环境进行搜救任务，通过对搜救区域进行高清地图拍摄和数据分析，为搜救行动提供有力的支持。
四、视觉导航技术的发展趋势随着无人机技术的不断发展，视觉导航技术也在不断革新和升级。
未来，视觉导航技术的发展趋势主要包括以下几个方向：1. 多模态感知技术未来视觉导航技术将不再依赖于单一的图像传感器，而是通过多模态的感知技术，实现对周围环境的更加全面和精确的感知。
2. 智能决策技术未来视觉导航技术将不再是简单的计算和处理，而是实现对无人机飞行状态的智能决策和调整，从而更好地适应复杂多变的环境。
3. 协同控制技术未来视觉导航技术将实现多个无人机之间的协同控制，从而更好地适应多任务、互动式的无人机应用需求。
GNSS拒止下的无人机视觉导航研究
GNSS拒止下的无人机视觉导航探究随着无人机技术的迅猛进步，无人机在农业、物流、救援等领域的应用越来越广泛。
然而，在一些特定的环境中，例如城市高楼密集区域或地下矿山，全球导航卫星系统（GNSS）的定位精度受到限制，使得传统的导航方式无法满足需求。
为了解决这一问题，无人机视觉导航技术应运而生，并在GNSS拒止环境下得到广泛应用。
本文将探讨的相关效果、挑战和应用前景。
一、视觉导航原理视觉导航是指利用摄像头等视觉感知设备得到环境信息，通过计算机视觉算法进行图像处理和解算，从而实现无人机的导航和定位。
视觉导航主要包括图像特征提取、图像匹配、运动预估和位姿跟踪等基本步骤。
其中，图像特征提取是关键的一步，通过提取图像中具有判别能力的特征点或特征描述符，用于后续的图像匹配和位姿预估。
二、视觉导航技术进步现状视觉导航技术在GNSS拒止环境下的探究与进步已取得了一些重要进展。
以下是几个典型的视觉导航方法：1. 视觉惯性导航（Visual-Inertial Navigation，VIN）VIN是一种将视觉导航与惯性导航相结合的技术。
通过将视觉和惯性传感器（如加速度计和陀螺仪）的数据进行融合，可以提高无人机的导航精度。
VIN方法通常接受增量式视觉里程计（Visual Odometry，VO）来预估无人机的位姿，并利用惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）数据来提供更准确的姿态信息。
2. 深度进修帮助的视觉导航深度进修在计算机视觉领域取得了巨大的成功，在视觉导航中也得到了广泛应用。
以卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）为代表的深度进修模型可以自动进修图像特征的表达，大大提高了图像匹配和位姿预估的准确性。
通过对大量标注数据进行训练，深度进修模型可以自动进修无人机在不同环境中的视觉特征，从而提高导航的鲁棒性和泛化能力。
3. 视觉SLAM导航视觉同时定位与地图构建（Visual Simultaneous Localization and Mapping，Visual SLAM）是一种利用相机得到环境信息并同时进行定位和建图的技术。
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之杨若古兰创作无人机导航定位工作次要由组合定位定导游航零碎完成，组合导航零碎实时闭环输出地位和姿势信息，为飞机提供精确的方向基准和地位坐标，同时实时根据姿势信息对飞机飞行形态进行猜测.组合导航零碎由激光陀螺捷联惯性导航、卫星定位零碎接收机、组合导航计算机、里程计、高度表和基站雷达零碎等构成.结合了SAR 图像导航的定位精度、自立性和星敏感器的星光导航零碎的姿势测定精度，从而包管了无人飞机的自立飞行.无人机导航是按照请求的精度，沿着预定的航线在指定的时间内准确地引诱无人机至目的地.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地位以外，还必须晓得无人机的实时地位、航行速度、航向等导航参数.目前在无人机上采取的导航技术次要包含惯性导航、卫星导航、多普勒导航、地形辅助导航和地磁导航等.这些导航技术都有各自的优缺点，是以，在无人机导航中，要根据无人机担负的分歧任务来选择合适的导航定位技术相当次要.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，依附安装在载体(飞机、舰船、火箭等)内部的加速度计测量载体在三个轴向活动加速度，经积分运算得出载体的瞬时速度和位置，和测量载体姿势的一种导航方式.惯性导航零碎通常由惯性测量安装、计算机、控制显示器等构成.惯性测量安装包含加速度计和陀螺仪.三自在度陀螺仪用来测量飞行器的三个动弹活动;三个加速度计用来测量飞行器的三个平移活动的加速度.计算机根据测得的加速度旌旗灯号计算出飞行器的速度和地位数据.控制显示器显示各种导航参数.惯性导航完好依附机载设备自立完成导航任务，工作时不依附外界信息，也不向外界辐射能量，不容易受到干扰，不受气象条件限制，是一种自立式的导航零碎，具有完好自立、抗干扰、荫蔽性好、全天候工作、输出导航信息多、数据更新率高等长处.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竭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零碎有美国的GPS，欧洲的伽利略，俄罗斯的格拉纳斯.这里次要介绍现阶段利用较为广泛的GPS全球定位零碎导航.GPS全球定位零碎导航的基来源根基理:当GPS卫星正常工作时，会不竭地用1和0二进制码元构成的伪随机码(简称伪码)发射导航电文.导航电文包含卫星星历、工作情况、时钟改正、电离层时延批改、大气折射批改等信息.当用户接收到导航电文时，提取出卫星时间并将其与本人的时钟做对比即可得知卫星与用户的伪距R，再利用导航电文中的卫星星历数据推算出卫星发射电文时所处地位，因为用户接收机使用的时钟与卫星星载时钟不成能老是同步，引进一个Δt即卫星与接收机之间的时间差作为未知数.为了求出接收机的地位x、y、z，只需接收机测出四颗卫星的伪距，利用公式(1)即可得到四个方程，联立起来即可求出四个未知数x、 y、z和Δt.（1）3 多普勒导航多普勒导航是飞行器经常使用的一种自立式导航，多普勒导航零碎由磁罗盘或陀螺仪表、多普勒雷达和导航计算机构成.它的工作道理是多普勒效应，机上的多普勒导航雷达不竭向地面发射电磁波，因飞机与电磁波照耀的地面之间存在绝对活动，雷达接收到地面回波的频率与发射电磁波的频率ft相差一个多普勒频率fd.从而根据公式(2)计算出无人机绝对于地面的飞行速度(地速)，和偏流角(即地速与无人机纵轴之间的夹角).因为气流的感化，偏流角的大小反映了地速、风速和空速之间的关系.磁罗盘或陀螺仪可以测出无人机的航天向角，即无人机纵轴方向与正南方向之间的夹角.根据多普勒雷达提供的地速和偏流角数据，和磁罗盘或陀螺仪表提供的航向数据，导航计算机就可以不竭地计算出无人机飞过的路线.式中V为飞机的飞行速度，为空速和风速的合成速度;γ为速度V与雷达波束轴线之间的夹角.4 地形辅助导航地形辅助导航是指飞行器在飞行过程中，利用事后储存的飞行路线中某些地区的特征数据，与实际飞行过程中测量到的相干数据进行不竭比较来实施导航批改的一种方法.地形辅助导航可分为地形匹配、景像匹配和桑地亚惯性地形辅助导航.1)地形匹配地形匹配也称为地形高度相干.其道理是:地球陆地概况上任何地点的地理坐标，都可以根据其四周地域的等高线或地貌来单值确定.地形匹配是通过获取沿途航线上的地形地貌情报，并据此作出专门的数字地图并存入计算机，当飞机飞越某块已数字化的地形时，机载无线电高度表测出绝对高度，气压/惯性综合测绝对高度，两者相减即得地形标高.飞行一段时间后，即可得到真航迹的一串地形标高.将测得的数据与事后存储的数字地图进行相干分析，确定飞机航迹对应的网格地位.因为事先确定了网格各点对应的经纬值，如许即可以用数字地图校订惯导.2)影象匹配又称影象相干.与地形匹配的区别是，事后输入到计算机的信息不知是高度参数，而是通过摄像等手段获取的预定飞行路径的景像信息，将这些景象数字化后储存在机载的相干计算设备中，这些信息具有很好的可观测性.飞行中，通过机载的摄像设备获取飞行路径中的景象.然后利用机载数字景象匹配相干器将其所测与预存的景象进行相干比较以确定飞机的地位.3)桑地亚惯性地形辅助导航桑地亚惯性地形辅助导航采取了推广的递推卡尔曼滤波算法，具有更好的实时性.其道理是:根据惯导零碎输出的地位在数字地图上找到地形高程.而惯导零碎输出的绝对高度与地形高程之差为飞行器绝对高度的估计值.它与无线电高度表实测绝对高度之差就是卡尔曼滤波的测量值.地形的非线性导致了测量方程的非线性.采取地形随机线性化算法可以实时获得地形斜率，得到线性化的测量方程，结合惯导零碎的误差形态方程，经递推卡尔曼滤波算法可得到导航误差形态的最好估计.利用输出校订可批改惯导零碎的导航误差，从而获得最好导航形态.5 地磁导航地磁场为矢量场，在地球近地空间内任意一点的地磁矢量都分歧于其它地点的矢量，且与该地点的经纬度存在逐个对应的关系.是以，理论上只需确定该点的地磁场矢量即可实现全球定位.按照地磁数据处理方式的分歧，地磁导航分为地磁匹配与地磁滤波两种方式.目前地磁匹配在导航利用研讨中更为广泛，它是把事后规划好的航迹某段区域某些点的地磁场特征量绘制成参考图(或称基准图)存贮在载体计算机中，当载体飞越这些地区时，由地磁匹配测量仪器实时测量出飞越这些点地磁场特征量，以构成实时图. 在载体上的计算机中，对实时图与参考图进行相干匹配，计算出载体的实时坐标地位，供导航计算机解算导航信息.地磁匹配类似地形匹配零碎，区别在于地磁匹配可有多个特征量.单一导航技术优缺点分析1)惯性导航.长处是不依附外界任何信息实现完好自立的导航，荫蔽性好，不受外界干扰，不受地形影响，能够全天候工作.缺点是定位误差是随时间积累的累积误差，精度受到惯导零碎的影响.2)GPS导航.长处是全球性、全天候、连续精密导航与定位能力，实时性较出色.缺点是易受电磁干扰;GPS零碎接收机的工作受飞行器机动的影响，比方GPS的旌旗灯号更新频率普通在1 Hz～2 Hz，如果飞行器须要快速更新导航信息，单独搭载GPS零碎就不克不及满足飞行器更新信息的须要.3)多普勒导航.长处是自立性好，反应快，抗干扰性强，测速精度高，能用于各种气候条件和地形条件.缺点是工作时必须发射电波，是以其荫蔽性欠好;零碎工作受地形影响，功能与反射面的外形有关，如在水平面或沙漠上空工作时，因为反射性欠好就会降低功能;精度受天线姿势的影响;测量有积累误差，零碎会随飞行距离的添加而使误差增大.4)地形辅助导航.长处是没有累积误差，荫蔽性好，抗干扰功能较强.缺点是计算量较大，实时性受到制约;工作功能受地形影响，适合起伏变更大的地形，不适宜于在平原或者海面使用;同时还受天气影响，在大雾和多云等天气条件下导航后果欠安;请求飞行器按照规定的路线飞行，晦气于飞行器的机动性.5)地磁导航.地磁导航具有没有源、无辐射、荫蔽性强，不受敌方干扰、全天时、全天候、全地域、能耗低的良好特征，导航不存在误差积累，在跨海制导方面有必定的上风.缺点是地磁匹配须要存储大量的地磁数据;实时性与计算机处理数据的能力有关.二、组合导航组合导航是指把两种或两种以上的导航零碎以适当的方式组合在一路，利用其功能上的互补特性，可以获得比单独使用任一零碎时更高的导航功能. 除了可以将以上介绍的导航技术进行组合以外，还可以利用一些相干技术定位提高精度，比方大气数据零碎、航迹推算技术等.1)INS/GPS组合导航零碎组合的长处表示在:对惯导零碎可以实现惯性传感器的校准、惯导零碎的空中对准、惯导零碎高度通道的波动等，从而可以无效地提高惯导零碎的功能和精度;对GPS零碎来说，惯导零碎的辅助可以提高其跟踪卫星的能力，提高接收机动态特性和抗干扰性.另外，INS/GPS综合还可以实现GPS完好性的检测，从而提高可靠性.另外，INS/GPS组合可以实现一体化，把GPS接收机放入惯导部件中，以进一步减少零碎的体积、质量和成本，便于实现惯导和GPS同步，减小非同步误差.INS/GPS组合导航零碎是目前多数无人飞行器所采取的主流自立导航技术.美国的全球鹰和捕食者无人机都是采取这类组合导航方式.2)惯导/多普勒组合导航零碎这类组合方式既解决了多普勒导航受到地形身分的影响，又可以解决惯导本身的累积误差，同时在荫蔽性上二者实现了较好的互补.3)惯导/地磁组合导航零碎利用地磁匹配技术的持久波动性弥补惯零碎误差随时间累积的缺点，利用惯导零碎的短期高精度弥补地磁匹配零碎易受干扰等缺乏，则可实现惯性/地磁导航，具备自立性强、荫蔽性好、成本低、可用范围广等长处，是当前导航研讨领域的一个热点.4)惯导/地形匹配组合导航零碎因为地形匹配定位的精度很高，是以可以利用这类精确的地位信息来清除惯性导航零碎长时间工作的累计误差，提高惯性导航零碎的定位精度.因为地形匹配辅助导航零碎具有自立性和高精度的突出长处，将其利用于装载有多种图像传感器的无人机导航零碎，构成惯性/地形匹配组合导航零碎，将是地形匹配辅助导航技术发展和利用的将来趋势.5)GPS/航迹推算组合导航零碎航迹推算的基来源根基理:在GPS失效情况下，根据大气数据计算机测得的空速、磁航向测得的真北航向和当地风速风向，推算出地速及航迹角.当GPS定位旌旗灯号间断或质量较差时，由航迹推算零碎确定无人机的地位和速度;当GPS定位旌旗灯号质量较好时，利用GPS高精度的定位信息对航迹推算零碎进行校订，从而构成了高精度、高可靠性的无人机导航定位零碎，在以较高质量包管了飞行平安和品质的同时，无效降低了零碎的成本，使无人机解脱对雷达、测控站等地面零碎的依附.三、无人机导航技术发展趋势1)研制新型惯导零碎，提高组合导航零碎精度新型惯导零碎目前曾经研制出光纤惯导、激光惯导、微固态惯性仪表等多种方式的惯导零碎.随着古代微机电零碎的飞速发展，硅微陀螺和硅加速度计的研制进展敏捷，其成本低、功耗低、体积小及质量轻的特点很适于战术利用.随着进步前辈的精密加工工艺的提升和关键理论、技术的突破，会有多品种型的高精度惯导安装出现，组合制导的精度也会随之提高.2)添加组合因子，提高导航波动功能将来无人机导航将对组合导航的波动性和可靠性提出更高的请求，组合导航因子将会有足够的冗余，不再依附于组合导航零碎中的某一项或者某几项技术，当其中的一项或者几项因子因为突发情况不克不及正常工作时，不会影响到无人机的正常导航需求.3)研发数据融合新技术，进一步提高组合导航零碎功能组合导航零碎的关键器件是卡尔曼滤波器，它是各导航零碎之间的接口，并进行着数据融合处理.目前研讨人员正在研讨新的数据融合技术，例如采取自适应滤波技术，在进行滤波的同时，利用观测数据带来的信息，不竭地在线估计和批改模型参数、噪声统计特性和形态增益矩阵，以提高滤波精度，从而得到对象形态的最优估计值. 此外，如何将神经收集人工智能、小波变换等各种信息处理方法引入以组合制导为核心的信息融合技术中正在惹起人们的高度看重，这些新技术一旦研制成功，势必进一步提高组合制导的综合功能.。
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link国家知识产权局专利局专利审查协作四川中心中国科技信息2019年第6期·CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Mar.2019◎专利分析领域的专利申请量开始呈现快速增长态势，这与中国大力推动科技进步和创新的政策密不可分。
2015年，中国在该领域的专利申请量已占比该领域全球申请量的80%以上，此时中国也已经毫无异议地成为了无人机技术的第一申请量大国。
图2是基于视觉信息的无人机导航与控制领域技术原创国和技术目标国分布情况图。
可以看出，中国和欧美地区是基于视觉信息的无人机导航与控制技术最主要的市场。
值得注意的是，虽然中国申请的专利数量最多，但其中绝大部分为来自中国的原创专利，这表明我国申请人对该领域技术的研究和申请热情，但我国申请人将技术成果向国外申请专利的行为仍然较少。
图3和图4分别是基于视觉信息的无人机导航与控制领域国外、国内申请人排名分布。
能够看出，在整个无人机领域占据重要地位的霍尼韦尔、英国宇航、波音、洛克希德马丁、IBM等企业均榜上有名。
针对国内申请人，国内多个知名工科高校占据了该领域专利申请的主导地位，如清华大学和北京航空航天大学便是国内高校中基于视觉信息的无人机导航与控制领域的领军者，其中北京航空航天大学的申请涉及自主着陆、组合导航、目标跟踪、定位等方面，清华大学的申请涉及飞行器位姿高度测量、基于自然地标的自主着陆和视觉测速，以及避障、目标跟踪、定位等方面。
值得注意的是，我国无人机领域的知名企业深圳市大疆创新科技有限公司在国内外申请人排名中均榜上有名。
大疆素有无人机领域“苹果公司”之称，其非常注重创新和知识产权保护。
而大疆在该领域也与其他企业产生过专利诉讼，具体情况后文将进行详细阐述。
图5是进入中国的基于视觉信息的无人机导航与控制领域专利申请人类型分布，能够看出，逾半数的申请人类型为高校及科研机构，而公司企业类型的申请人也占据了一定的比重，个人及其他类型申请人则仅占比6%，这与基于视觉信息的无人机导航与控制技术这一领域专业性、技术性、学术性较强的特点相符。
同时，由于无人机本身应用领域的广泛性，基于视觉信息的无人机导航与控制技术的应用领域也十分广泛，除高校及科研机构所从事的科学研究外，电力、农业、消防、交通、军事等各个方面都可能涉及基于视觉信息的无人机导航与控制，因此不论是公司企业还是高校及科研机构，都有机会在这一领域中寻求研究对象和内容，相应地也就形成了公司企业与高校及科研机构均能够在该领域专利申请中占有一席之地的局面。
图6和图7分别是基于视觉信息的无人机导航与控制领域专利国内申请人地域构成分布及地域排名图。
综合上述两图能够看出，申请量较高的几个地区为北京、广东和江苏，上述地区申请人数量占据国内申请人的半数以上。
其中广东制造业发达，也具有较多的科技企业，生产实践中对无人机技术多有创新或改进，江苏则是高校和科研机构聚集，而北京既拥有大量科技企业，也拥有诸多高校和科研机构，故具有较强的创新研发资源和能力，也转化出大量的专利申请。
另外，高校和科研机构较多的陕西、四川、湖北以及天津、上海、浙江等几个经济较发达地区也产生了一定数量的专利申请。
基于视觉信息的无人机导航与控制技术发展分析技术演进路线通过对基于视觉信息的无人机导航与控制技术各个技术图1 基于视觉信息的无人机导航与控制领域专利申请量趋势图2 基于视觉信息的无人机导航与控制领域专利技术原创国和目标国分布图4 基于视觉信息的无人机导航与控制领域专利国内申请人排名图3 基于视觉信息的无人机导航与控制领域专利国外申请人排名分支的关键技术进行梳理，得到如图8所示的技术演进路线图。
其中蓝色、绿色、红色、黄色分别代表导航与定位、自主着陆、自主飞行和目标定位与跟踪四个技术分支。
能够看出，作为该领域的研究热点和重点，自主着陆技术自产生专利申请起一直得到了深入和广泛的研究，而结合关键专利的技术方案能够看出，着陆点或区域的特征提取一直是该分支的核心技术。
根据着陆点或区域不同特征的设置和提取原理，该分支先后出现了基于一定形状排列的多个点光源组成的非地面标识识别的自主着陆、基于地形平坦程度判断的区域非定点自主着陆、基于地平线检测和/或跑道检测的自主着陆、基于地标特征跟踪和匹配的定点自主着陆、无预设地标环境的自寻着陆点自主着陆等技术。
由此可见，基于视觉信息的无人机自主着陆技术由精确度不高的区域自主着陆起，经历了基于各种方法对预设着陆点地标进行识别的定点自主着陆，基于地平线、跑道等特征检测与识别的自主着陆，无预设地标环境的自寻着陆点自主着陆等阶段，自主着陆的精确度、灵活性和环境适应性不断增强，智能化程度不断提高。
另外，导航与定位这一分支也属近年来的热点之一。
传统的惯性导航具有累计误差，而GPS 并非任何条件下均可获取，且精度较低。
因此，基于视觉信息的导航与定位凭借信息量大、精度高等优势在无人机导航与定位中得到了广泛应用，且随着技术的发展，基于视觉信息与其他传统传感器信息融合结果的导航与定位成为了该分支的重点技术，无人机导航与定位的精度及环境适应性得到了提高。
未利用视觉信息的自主飞行，特别是避障技术具有信息量少、精确度低等劣势，因此该分支的发展过程中，视觉信息越来越多地被应用到避障技术中，且逐渐发展为基于视觉信息与其他传感器融合信息的自主飞行与避障，使得无人机飞行的安全性得以保障，未知环境下无人机对飞行路径的自主规划能力也得到了提高。
基于视觉信息的目标定位与跟踪能够应用于航拍、交通、军事等多个领域，但目标的部分或全部遮挡、目标形状的复杂性、场景光照的变化、实时处理的要求、多目标跟踪的需求等，都使得对目标进行持续有效跟踪异常困难，因此该分支还有待进一步的深入研究和关键技术的出现。
同时，各个技术分支之间也有交叉，具体来说，如导航与定位分支中的技术获得的导航与定位信息多用于在自主着陆、自主飞行和目标定位与跟踪过程中提供无人机的姿态和速度信息，自主飞行分支中的部分技术则可贯穿于未知环境下无人机自主着陆、目标跟踪等环节的控制与决策中。
重要专利技术方案分析如前文所述，基于视觉信息的目标定位与跟踪虽然为该领域的难点，但由于其能够应用于航拍、交通、军事等多个领域，因此也产生了一些重要专利。
2016年4月1日，大疆正式宣布在美国加州中区联邦地方法院起诉其竞争对手昊翔，大疆指控昊翔侵犯其的两件美国专利之一US9164506B1，这篇名称为目标追踪系统及方法的专利，便是属于目标定位与跟踪分支下的基于视觉信息的无人机控制技术。
图9为该发明目标物追踪系统100较佳实施例的示图5 基于视觉信息的无人机导航与控制领域专利国内申请人类型分布图6 基于视觉信息的无人机导航与控制领域专利国内申请人地域分布图7 基于视觉信息的无人机导航与控制领域专利申请国内地域分布图8 基于视觉信息的无人机导航与控制技术演进路线图（下转第19页）研究所、北京奇虎科技有限公司（含奇智软件（北京）有限公司）。
前3位申请人是视频内容提供商、第4位是国内人工智能领域重点研究机构、第5位是搜索引擎提供商。
除上述申请人外，电网、公安、安防等特定领域的监管系统提供商也具有一定的申请量。
重点申请人专利布局分析国内选取申请量排名第一的腾讯科技（深圳）有限公司的专利申请进行深入分析。
腾讯公司在视频搜索领域的专利申请主要集中在国内，在美国、欧洲和印度有少量布局。
腾讯公司在该领域的专利申请量分别在2012年和2017年前后出现两个高峰。
其在视频搜索领域的专利申请涵盖了内容图4 腾讯国内申请量图5 腾讯各子领域专利分布识别、视频标引、视频搜索、视频推荐、图像处理、体系框架等子领域，其中内容识别子领域中的申请量占比最大。
内容识别主要是通过字幕、文档、图像等方式识别视频的内容，进而实现相似视频的发现、版权监测等功能。
总结综上分析，视频搜索领域技术目前处于平稳发展时期，视频搜索系统的整体架构较为完善，近年来专利申请更偏向于与改善用户体验相关的应用类技术。
从专利申请量上来看，中美两国是该技术领域最大的应用市场，国内申请人应当加强在美国的技术布局。
意图，其权利要求1所记载的内容如下：一种控制无人飞行器的系统，包括：一个或者多个接收器，用于单独地或者相共同地，从远程终端接收一个或者多个飞行指令，以控制所述无人飞行器沿着飞行线路移动，及接收目标物信息，该目标物信息是所述无人飞行器上的影像设备追踪的目标物的信息；一个或者多个处理器，用于单独地或者相共同地，根据远程终端的一个或者多个飞行指令沿着所述飞行线路移动时，自动调整所述无人飞行器或者影像设备中的至少其中之一，以根据所述目标物信息追踪所述目标物；所述一个或者多个处理器，用于单独地或者相共同地，作出决策以调整1）无人飞行器，2）影像设备或3）无人飞行器和影像设备二者，所述决策基于a）影像设备的旋转轴数量和上述旋转轴相对于无人飞行器的方向；b）无人飞行器导航路径；或者c）无人飞行器或影像设备的最大允许角速度。
并且，在说明书具体实施方式中记载了目标物信息可以用于可移动物体101识别要追踪的目标物116，所述目标物的识别可以基于一类目标物的通用特征（例如所要追踪的目标物的颜色或者纹理）；所述目标物的识别可以包括任何合适的影像识别及/或匹配算法；在某些实施例中，所述目标物的识别包括比较两个或者更多的影像，以确定、提取或者匹配影像中的特征。
通过上述技术方案，无人飞行器能够利用所述目标物信息自动地追踪该目标物，以维持该目标物在所述影像设备所图9 US9164506B1目标追踪系统实施例示意图（上接第17页）捕获的一个或者多个影像中的预设位置及/或尺寸。
且说明书中也列举了其可跟踪的目标物，如环保的运输工具、建筑物、军队，以及中立的或者敌对的运输工具、建筑物、军队等。
结语本文对基于视觉信息的无人机导航与控制领域的专利申请进行了技术分解，并对该领域专利申请数据进行了分析，进而绘制了该领域技术演进路线图，且进一步对该领域产生诉讼的重要专利技术方案进行了分析，为行业发展提供了参考。