无人机对地面目标定位的一种实现算法
2023年无人机资格证考试题库及答案第163期
2023～2023 无人机资格证考试题库及答案1.功率的常用单位有哪些正确答案：KW、马力2.民用无人驾驶航空器系统视距内运行是指航空器处于驾驶员或观测员目视视距内半径〔〕米，相对高度低于〔〕米的区域内A.120、500B.500 、120C.100、50正确答案：B3.向右压盘时，无人机A.右翼升力大于左翼升力B.左翼升力大于右翼升力C.左翼升力等于右翼升力正确答案：B4.气压确定时，气温露点的凹凸可以表示〔〕A.空气的饱和程度B.空气中的水汽含量C.空气含水汽的力气正确答案：B5.地面站的典型功能正确答案：GCS 也称为“任务规划与把握站”。
任务规划主要是指在飞行过程中无人机的飞行航迹受到任务规划的影响; 把握是指在飞行过程中对整个无人机系统的各个系统进展把握，依据操作者的要求执行相应的动作。
地面站系统应具有以下几个典型的功能：(1)飞行器的姿势把握。
在各机载传感器获得相应的飞行器飞行状态信息后，通过数据链路将这些数据以预定义的格式传输到地面站。
在地面站由 GCS 计算机处理这些信息，依据把握律解算出把握要求，形成把握指令和把握参数，再通过数据链路将把握指令和把握参数传输到无人机上的飞控计算机，通过后者实现对飞行器的操控。
(2)有效载荷数据的显示和有效载荷的把握。
有效载荷是无人机任务的执行单元。
地面把握站依据任务要求实现对有效载荷的把握，并通过对有效载荷状态的显示来实现对任务执行状况的监管。
(3)任务规划、飞行器位置监控、及航线的地图显示。
任务规划主要包括处理战术信息、争论任务区域地图、标定飞行路线及向操作员供给规划数据等。
飞行器位置监控及航线的地图显示局部主要便于操作人员实时地监控飞行器和航迹的状态。
(4)导航和目标定位。
无人机在执行任务过程中通过无线数据链路与地面把握站之间保持着联系。
在遇到特别状况时，需要地面把握站对其实现导航把握，使飞机依据安全的路线飞行。
随着空间技术的进展，传统的惯性导航结合先进的 GPS 导航技术成为了无人机系统导航的主流导航技术。
无人机视觉导航算法
0726005-1
第7期
红外与激光工程
第 45 卷
simulation experiment show that the algorithm has high precision,and the average period is 76.756 ms (about 13 frames per second). The real-time requirements of visual aided navigation of autonomous landing at low speeds of landing stage is satisfied basically. Key words: unmanned aerial vehicle; optical flow method; vision navigation;
基于以上研究基础， 文中提出了一种单目视觉 导航算法，精心设计着陆地标的形状及尺寸参数，将 轮廓提取和角点检测算法相结合， 获得几何分布特 性好、数量适中的 8 个角点；算法无需深度信息，仅 利用这 8 个角点就可精确解算无人机和着陆平台的
0726005-2
第7期
红外与激光工程
Unmanned aerial vehicle vision navigation algorithm
Huang Nannan, Liu Guixi, Zhang Yinzhe, Yao Liyang
(School of Mechano-Electronic Engineering, Xidian University, Xi′an 710071, China)
相 对 位 姿 参 数 。 为 了 保 证 算 法 的 实 时 性 ， 对 LucasKanade(LK)光 流 法 稳 定 跟 踪 地 标 的 处 理 过 程 做 了 重 要 改 进 ， 直 接 将 提 取 的 这 8 个 角 点 作 为 LK 光 流 法 检 测 和 跟 踪 的 输 入 ， 大 大 减 小 了 LK 光 流 法 角 点 检 测与角点跟踪的数量。
计算机视觉技术在无人机领域的应用案例
计算机视觉技术在无人机领域的应用案例无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）作为一种具备自主飞行能力的飞行器，近年来在各个领域得到广泛应用。
其中，计算机视觉技术在无人机领域的应用，为无人机的自主导航、目标识别与跟踪、地理测绘等方面提供了重要支持。
首先，计算机视觉技术在无人机的自主导航中发挥了关键作用。
借助计算机视觉技术，无人机可以通过处理图像与视频数据来感知周围环境，实现自主避障与导航。
例如，无人机可以通过摄像头采集实时图像，利用计算机视觉算法对前方障碍物进行检测与识别，从而避免碰撞。
此外，计算机视觉技术还可以通过对地面图像进行实时分析，实现无人机在地面目标特征上的追踪，从而实现更加精确的定位与导航。
其次，计算机视觉技术在无人机领域的另一个重要应用是目标识别与跟踪。
无人机可以通过搭载高分辨率摄像头、红外传感器等设备，实时采集地面目标图像，并通过计算机视觉算法对目标进行识别与分类。
例如，在农业领域，无人机搭载计算机视觉系统可以对作物进行图像识别与分析，帮助农民进行灾害监测、病虫害诊断以及土壤水分监测等工作，提高农作物的生产效率。
此外，在安防领域，无人机通过计算机视觉技术可以对建筑物、交通工具等目标进行实时监测与识别，提高对潜在安全威胁的预警与反应能力。
另外，计算机视觉技术在无人机的地理测绘中也具备广泛应用。
通过搭载高精度的摄像头以及测距设备，无人机可以进行航拍测绘工作，并与计算机视觉技术相结合，对航拍图像进行处理与分析。
例如，在土地测绘中，无人机可以通过计算机视觉技术对航拍图像中的地理特征进行自动提取与分类，生成高精度的地形地貌数据；在城市规划中，无人机的航拍图像可以通过计算机视觉技术进行建筑物的识别与分析，提供城市更新与设计的参考依据。
总结而言，计算机视觉技术在无人机领域的应用案例十分丰富多样。
它不仅可以提升无人机的自主导航能力，实现精确的避障与导航，还可以通过目标识别与跟踪，提高无人机在农业、安防等领域的应用效果。
一种小型无人机无源目标定位方法及精度分析
转 换 关 系并 推 导 出视轴 角 的计 算 模 型 ； 然后 ， 利用 光 电侦 察平 台锁 定 跟 踪 目标 的特 性 ， 提 出 了对 同一 目标 点 多 次 测 量
的 目标 定 位框 架 ， 建 立 了系 统 状态 方 程 和 测 量方 程 ， 考 虑 到 测量 方 程 的 非 线性 ， 将 无 迹 卡 尔 曼滤 波应 用 于 目标 位 置 估 计； 最后 ， 针 对 加 性 高斯 自噪 声 的非 线 性 目标 定位 系统 ， 推 导 出 理 论上 的定 位 误 差 的克 拉 美 一 罗 下 限 。仿 真 结 果 表 明 ，
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｉ ｍ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｓ ｓ ｉ ｖ ｅ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｆ ｏ ｒ ｓ ｍａ ｌ ｌ ｕ ｎ ｍａ ｎ ｎ ｅ ｄ ａ ｅ ｒ ｉ ａ ｌ ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ（ Ｕ Ａ Ｖ）， ａ ｎ ｏ ｖ ｅ ｌ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｌ ｏ －
无人机地面目标定位精度蒙特卡罗仿真分析
Ｍ ｏ ｔ － ｒｏ ｉ ｕ ａ ｉ ｎ Ａｎ ｌ ｓｓｆ ｒＵＡＶ ｎ ｅ Ｃａ ｌ Ｓ ｍ ｌ ｔ ａ ｙ ｉ ｏ ｏ Ｇｒ ｕ ｄ Ｔａ ｇ ｔＰｏ ｉ ｏ ｃ ｒ ｃ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓｔ ｎ Ａｃ ｕ ａ ｙ ｉ
无人机地图匹配的基本流程和基本原理
无人机地图匹配的基本流程和基本原理下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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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。
视觉SLAM技术在无人机导航中的应用研究
视觉SLAM技术在无人机导航中的应用研究随着无人机技术的不断发展与普及，无人机导航的精确性和鲁棒性成为了研究的热点。
视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术作为一种能够实现对环境进行实时建图并同时定位的先进技术，日益受到无人机导航领域的关注和应用。
本文将对视觉SLAM技术在无人机导航中的应用研究进行探讨。
一、视觉SLAM技术概述视觉SLAM技术是通过无人机上搭载的摄像头或者摄像头阵列对环境进行感知和建模，通过分析图像序列得到无人机相对于环境的准确定位和地图的三维重建。
该技术的核心是在未知的环境中同时进行定位和建图，并且能够在运动中对环境进行实时更新。
二、视觉SLAM技术在无人机导航中的应用1. 室内导航视觉SLAM技术在无人机室内导航中具有很大的潜力。
通过在室内环境进行建图和定位，无人机可以实现室内定位和路径规划。
比如，无人机可以在室内环境中巡航巡检，进行室内安防监控，或者在紧急情况下进行搜救和救援等任务。
2. 精确着陆视觉SLAM技术可以帮助无人机实现精确着陆。
无人机在降落过程中，通过感知地面的特征和纹理，结合SLAM算法进行实时定位和建图，从而实现准确降落。
这对于无人机的舰载或者地面着陆具有重要的意义，能够提高无人机着陆的安全性和精确性。
3. 精确避障无人机导航中的一个重要问题是避障。
视觉SLAM技术能够通过实时感知周围环境的障碍物，利用三维建图和路径规划算法，实现动态避障。
无人机能够更加智能地避开障碍物，从而大大提高避障的效果和安全性。
4. 室外定位除了室内导航，视觉SLAM技术还可以在无人机的室外导航中发挥重要作用。
通过利用地面上的特征点、道路标志和建筑物等信息，视觉SLAM技术可以实现无人机在室外环境中的定位和导航。
三、视觉SLAM技术的挑战和未来发展方向尽管视觉SLAM技术在无人机导航中取得了显著的进展，但仍面临一些挑战。
首先，无人机导航的实时性和对计算资源的要求较高，需要高效的算法和硬件支持。
解包裹算法
解包裹算法1. 简介解包裹算法是一种用于无人机、雷达、激光测量等领域的信号处理技术。
它的主要目标是从接收到的多普勒频移信号中，提取目标运动的信息，如速度、角度和距离等。
通过对多普勒频带进行解析，解包裹算法可以实现对目标的准确定位和测量，对于导航、遥感和监测等应用具有重要意义。
2. 基本原理解包裹算法的基本原理是通过对多普勒频移信号进行解析，将连续的多普勒频移转化为离散的速度信息。
多普勒频移是由于目标运动引起的信号频率的变化，它与目标的相对速度相关。
在雷达、激光测距和无人机等应用中，我们常常需要获取目标的速度信息，通过解包裹算法可以精确地测量目标的速度。
解包裹算法的基本步骤如下： 1. 获取多普勒频移信号：通过雷达、激光测距等设备获取到的目标信号中包含了多普勒频移信息。
2. 预处理信号：对信号进行预处理，包括滤波、去噪等操作，以提高解包裹的准确性。
3. 多普勒频移解析：通过解包裹算法对多普勒频移信号进行解析，将其转化为目标速度信息。
4. 目标定位和测量：根据目标速度信息，结合雷达或激光测量的其他参数，可以实现目标的准确定位和测量。
3. 常用算法3.1 相位解包裹算法相位解包裹算法是解包裹算法中最常用的一种算法。
该算法通过对相位信号的解析，将多普勒频移转化为目标速度信息。
相位解包裹算法的基本原理是通过反映射信号的相位差来计算多普勒频移。
由于相位差具有周期性，因此需要进行解包裹操作，将相位差解析成连续的多普勒频移。
相位解包裹算法的步骤如下： 1. 计算相位差：通过测量反映射信号的相位，计算出相邻两次测量之间的相位差。
2. 解包裹操作：将相位差进行解包裹操作，得到连续的多普勒频移。
3. 转换为速度信息：根据多普勒频率与目标速度之间的关系，将多普勒频移转换为目标速度信息。
相位解包裹算法的优点是可以获得较高的解包裹精度，但同时也存在解包裹过程中相位累积误差的问题。
因此，在实际应用中，需要结合其他算法或技术来提高解包裹算法的准确性。
基于单目摄像机的无人机动态目标实时跟踪
基于单目摄像机的无人机动态目标实时跟踪无人机技术在近年来得到了迅猛的发展，成为了军事、商业以及娱乐领域中的重要应用。
而无人机的动态目标实时跟踪技术则是无人机领域中的一个重要研究方向。
基于单目摄像机的无人机动态目标实时跟踪技术，在无人机应用中具有很高的潜力和广阔的应用前景。
本文将对该技术进行较为详细的介绍和分析。
一、动态目标实时跟踪技术的重要性动态目标实时跟踪是指无人机通过自身搭载的传感器，对地面、海面、空中运动的目标进行实时监测、追踪和定位。
该技术在军事侦察、搜索救援、环境监测、地质勘测、农业植保、交通监控等方面有着重要的应用价值。
通过对目标的实时跟踪，无人机可以实现针对性的任务执行，提高作战效率，减少人力资源的投入，同时也可以有效的避免目标的逃逸和偏移，提高任务的成功率。
基于单目摄像机的无人机动态目标实时跟踪技术是近年来国内外学者们不断探索和研究的一个热点领域。
该技术的核心思想是通过单目摄像机对目标进行连续采集图像，并通过图像处理算法对目标进行检测、跟踪和预测，从而实现对目标的实时跟踪。
该技术的主要原理包括目标检测、目标跟踪和目标预测三部分内容。
目标检测是指通过图像处理算法对目标进行识别和检测，将目标从背景中进行分割和提取，得到目标的位置、大小和形状等相关信息。
目标跟踪是指在连续的图像帧中，通过匹配和追踪目标的位置和运动状态，实现对目标的连续跟踪和定位。
目标预测是指通过对目标的运动轨迹和变化规律进行分析和预测，从而实现对目标未来位置的预测和推测。
基于单目摄像机的无人机动态目标实时跟踪技术，其关键在于图像处理算法的设计和优化。
目前已有多种基于深度学习、卷积神经网络、特征提取和匹配等技术的目标检测和跟踪算法得到了广泛的应用和研究。
这些算法的不断改进和优化，为无人机动态目标实时跟踪技术的发展提供了有力的支持和保障。
三、技术难点和挑战基于单目摄像机的无人机动态目标实时跟踪技术虽然具有广阔的应用前景和潜力，但其仍然存在着一些技术难点和挑战。
无人机地面目标实时自主视觉定位
ｉ ｔ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ｘ ｉ ｍａ ｉ ｔ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｗａ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｄｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ Ｅ ｌ ｅ ｖ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ （ ＤＥ Ｍ ）ｗａ ｓ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｄ ｅ ｒ ｅ ｄ ｔ ｏ ｇ ｅ ｔ ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｔ ｉ ｔ ｕ ｄ ｅ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｈｅ ｔ Ｕｎ ｍａ ｎ ｎ ｅ ｄ Ａｅ ｉ ｒ ａ ｌ Ｖｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ （ ＵＡＶ） ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ
摘 要 ：微 小型无人机携 带设备 受到 重量 限制 ， 基 于摄像机透视投影原理 的坐标解 算模型 ， 重点研 究基 于
数 字高程模 型的测高逼近算法 ， 获取无人机 距 离地面 目标之 间的高度 差 ， 以满足微 小型无人机机载设备 实 时 自主定位 地面 目标的要 求。 计 算机仿 真实验 结果 ， 以及 完成算法硬件 平 台移植后进行 的无人机 实飞测试 实验 结果均可以看 出， 采用的解算模 型结合基 于数字 高程模型 的测高逼近算法 可以满足 对 ２ ５帧／ ｓ 视频 流
王向军 １ ， ２ ， 万 子 敬 ， 王 鑫 ， 刘 世 廷 ， 文鹏程
（ １ ． 天 津大 学 精 密测 试技 术及 仪 器 国家重 点 实验 室 ，天 津 ３ ０ ０ ０ ７ ２ ； ２ ． 天 津大 学 微 光机 电 系统技 术教 育部 重点 实验 室，天津 ３ ０ ０ ０ ７ ２ ）
２ ．ＭＯ Ｅ ＭＳ Ｅ ｄ ｕ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍｉ ｎ ｉ ｓ ｔ ｒ ｙ Ｋｅ ｙ Ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ， Ｔ ｉ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｔ ｉ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ ３ ０ ０ ０ ７ ２ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
无人机对地目标定位误差分析及计算
的预 测 ［ Ｊ 】 ． 光 学精 密工 程 ， ２ ０ １ ０ ， １ ８ （ ７ ） ：
１ ５ ９ ６ ．
度 、纬度 、高度 的综合误差 （ Ｃ Ｅ Ｐ ），由机载
差分 Ｇ Ｐ Ｓ接收机 的性能决定 。 （ ２）导航 系统精度 。导航 系统精度主要
［ ４ ］李艳 ．电子磁 罗盘航 向角误 差推导及 分析
１几何定位误差组成
几何定位精 度不需要 图像 的处理和识 别， 是通过飞机的位置、姿态和侦察平台提供 的机 向角和高低角来进行的。影响光 电侦察平 台对
地 面 目标 实 时 侦 察 定 位 精 度 的 因 素 有 五 个 方
考虑所有可能 的误差进行计算 ，有利于提高误 （ １ ） 惯 导器件测量精度选择在偏航 ０ ． ２ 。 ， 差评估可信度 。 俯仰 、侧滚 ０ ． １ 。 ，综合考虑姿态角误差不大于
位系统在利用采集的参数进行 目标定位时 ，因
为各参数的采集时间和传 输延时不 同造成定位 误差 ，文中计算方法并未考虑 。下一步将综合
了各误 差的敏感度 。其它一些文献也都对定位 ２ 几 何 定 位 精 度 分 析 误差进 行了估计 ，但未能全面反映无人机各项
因 素对 误差 的影 响 。
参考文献
［ １ ］王 家 骐 ．机 载 光 电 跟 踪 测 量 设 备 的
目标 定 位 误 差 分 析 ［ Ｊ ］ ．光 学 精 密 工
程 ， ２ ０ ０ ５ ， １ ３ （ ２ ） ： １ ０ ６ ．
面：一是无人机 空中定位精度；二是导航精度； 三是光电设备对 目标的侦察定位精度；四是光 电平 台与惯导之间 的安装误差；五是其它误差
题。
其中，姿态误差 、飞机位置误差 、
无人机导航定位技术简介与分析
无人机导航定位技巧简介与剖析无人机导航定位工作重要由组合定位定领导航体系完成,组合导航体系及时闭环输出地位和姿势信息,为飞机供给准确的偏向基准和地位坐标,同时及时根据姿势信息对飞机飞翔状况进行猜测.组合导航体系由激光陀螺捷联惯性导航.卫星定位体系吸收机.组合导航盘算机.里程计.高度表和基站雷达体系等构成.联合了SAR 图像导航的定位精度.自立性和星迟钝器的星光导航体系的姿势测定精度,从而包管了无人飞机的自立飞翔.无人机导航是按照请求的精度,沿着预定的航路在指定的时光内准确地引诱无人机至目标地.要使无人机成功完成预定的航行义务,除了肇端点和目标的地位之外,还必须知道无人机的及时地位.航行速度.航向等导航参数.今朝在无人机上采取的导航技巧重要包含惯性导航.卫星导航.多普勒导航.地形帮助导航以及地磁导航等.这些导航技巧都有各自的优缺陷,是以,在无人机导航中,要根据无人机担负的不合义务来选择合适的导航定位技巧至关重要.一.单一导航技巧1 惯性导航惯性导航是以牛顿力学定律为基本,依附装配在载体(飞机.舰船.火箭等)内部的加快度计测量载体在三个轴向活动加快度,经积分运算得出载体的瞬时速度和位置,以及测量载体姿势的一种导航方法.惯性导航体系平日由惯性测量装配.盘算机.掌握显示器等构成.惯性测量装配包含加快度计和陀螺仪.三自由度陀螺仪用来测量飞翔器的三个迁移转变活动;三个加快度计用来测量飞翔器的三个平移活动的加快度.盘算机根据测得的加快度旌旗灯号盘算出飞翔器的速度和地位数据.掌握显示器显示各类导航参数.惯性导航完全依附机载装备自立完成导航义务,工作时不依附外界信息,也不向外界辐射能量,不轻易受到干扰,不受气候前提限制,是一种自立式的导航体系,具有完全自立.抗干扰.隐藏性好.全天候工作.输出导航信息多.数据更新率高级长处.现实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经由过程不竭对目标物体进行定位从而实现导航功效的.今朝,全球规模内有影响的卫星定位体系有美国的GPS,欧洲的伽利略,俄罗斯的格拉纳斯.这里重要介绍现阶段运用较为普遍的GPS全球定位体系导航.GPS全球定位体系导航的基起源基本理: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.工作状况.时钟纠正.电离层时延修改.大气折射修改等信息.当用户吸收到导航电文时,提掏出卫星时光并将其与本身的时钟做比较即可得知卫星与用户的伪距R,再运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,因为用户吸收机运用的时钟与卫星星载时钟不成能老是同步,引进一个Δt即卫星与吸收机之间的时光差作为未知数.为了求出吸收机的地位x.y.z,只要吸收机测出四颗卫星的伪距,运用公式(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翔器经常运用的一种自立式导航,多普勒导航体系由磁罗盘或陀螺内心.多普勒雷达和导航盘算机构成.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消失相对活动,雷达吸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)盘算出无人机相对于地面的飞翔速度(地速),以及偏流角(即地速与无人机纵轴之间的夹角).因为气流的感化,偏流角的大小反应了地速.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,即无人机纵轴偏向与正南偏向之间的夹角.根据多普勒雷达供给的地速和偏流角数据,以及磁罗盘或陀螺内心供给的航向数据,导航盘算机就可以不竭地盘算出无人机飞过的路线.式中V为飞机的飞翔速度,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 地形帮助导航地形帮助导航是指飞翔器在飞翔进程中,运用预先储存的飞翔路线中某些地区的特点数据,与现实飞翔进程中测量到的相干数据进行不竭比较来实行导航修改的一种办法.地形帮助导航可分为地形匹配.景像匹配和桑地亚惯性地形帮助导航.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肯定.地形匹配是经由过程获取沿途航路上的地形地貌谍报,并据此作出专门的数字地图并存入盘算机,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相对高度,气压/惯性分解测绝对高度,两者相减即得地形标高.飞翔一段时光后,即可得到真航迹的一串地形标高.将测得的数据与预先存储的数字地图进行相干剖析,肯定飞机航迹对应的网格地位.因为事先肯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)影像匹配又称影像相干.与地形匹配的差别是,预先输入到盘算机的信息不知是高度参数,而是经由过程摄像等手腕获取的预定飞翔路径的景像信息,将这些气候数字化后储消失机载的相干盘算装备中,这些信息具有很好的可不雅测性.飞翔中,经由过程机载的摄像装备获取飞翔路径中的气候.然后运用机载数字气候匹配相干器将其所测与预存的气候进行相干比较以肯定飞机的地位.3)桑地亚惯性地形帮助导航桑地亚惯性地形帮助导航采取了推广的递推卡尔曼滤波算法,具有更好的及时性.其道理是:根据惯导体系输出的地位在数字地图上找到地形高程.而惯导体系输出的绝对高度与地形高程之差为飞翔器相对高度的估量值.它与无线电高度表实测相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及时获得地形斜率,得到线性化的测量方程,联合惯导体系的误差状况方程,经递推卡尔曼滤波算法可得到导航误差状况的最佳估量.运用输出校订可修改惯导体系的导航误差,从而获得最佳导航状况.5 地磁导航地磁场为矢量场,在地球近地空间内随意率性一点的地磁矢量都不合于其它地点的矢量,且与该地点的经纬度消失一一对应的关系.是以,理论上只要肯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法的不合,地磁导航分为地磁匹配与地磁滤波两种方法.今朝地磁匹配在导航运用研讨中更为普遍,它是把预先计划好的航迹某段区域某些点的地磁场特点量绘制成参考图(或称基准图)存贮在载体盘算机中,当载体飞越这些地区时,由地磁匹配测量仪器及时测量出飞越这些点地磁场特点量,以构成及时图. 在载体上的盘算机中,对及时图与参考图进行相干匹配,盘算出载体的及时坐标地位,供导航盘算机解算导航信息.地磁匹配相似地形匹配体系,差别在于地磁匹配可有多个特点量.单一导航技巧优缺陷剖析1)惯性导航.长处是不依附外界任何信息实现完全自立的导航,隐藏性好,不受外界干扰,不受地形影响,可以或许全天候工作.缺陷是定位误差是随时光积聚的累积误差,精度受到惯导体系的影响. 2)GPS导航.长处是全球性.全天候.持续周详导航与定位才能,及时性较一般.缺陷是易受电磁干扰;GPS体系吸收机的工作受飞翔器灵活的影响,比方GPS的旌旗灯号更新频率一般在1 Hz～2 Hz,假如飞翔器须要快速更新导航信息,单独搭载GPS体系就不克不及知足飞翔器更新信息的须要.3)多普勒导航.长处是自立性好,反响快,抗干扰性强,测速精度高,能用于各类气候前提和地形前提.缺陷是工作时必须发射电波,是以其隐藏性不好;体系工作受地形影响,机能与反射面的外形有关,如在程度面或戈壁上空工作时,因为反射性不好就会下降机能;精度受天线姿势的影响;测量有积聚误差,体系会随飞翔距离的增长而使误差增大.4)地形帮助导航.长处是没有累积误差,隐藏性好,抗干扰机能较强.缺陷是盘算量较大,及时性受到制约;工作机能受地形影响,合适升沉变更大的地形,不合适于在平原或者海面运用;同时还受气象影响,在大雾和多云等气象前提下导航后果不佳;请求飞翔器按照划定的路线飞翔,晦气于飞翔器的灵活性.5)地磁导航.地磁导航具有无源.无辐射.隐藏性强,不受敌方干扰.全天时.全天候.全地域.能耗低的优秀特点,导航不消失误差积聚,在跨海制导方面有必定的优势.缺陷是地磁匹配须要存储大量的地磁数据;及时性与盘算机处理数据的才能有关.二.组合导航组合导航是指把两种或两种以上的导航体系以恰当的方法组合在一路,运用其机能上的互补特点,可以获得比单独运用任一体系时更高的导航机能. 除了可以将以上介绍的导航技巧进行组合之外,还可以运用一些相干技巧定位进步精度,比方大气数据体系.航迹推算技巧等.1)INS/GPS组合导航体系组合的长处表示在:对惯导体系可以实现惯性传感器的校准.惯导体系的空中瞄准.惯导体系高度通道的稳固等,从而可以有用地进步惯导体系的机能和精度;对GPS体系来说,惯导体系的帮助可以进步其跟踪卫星的才能,进步吸收灵活态特点和抗干扰性.别的,INS/GPS分解还可以实现GPS完全性的检测,从而进步靠得住性.别的,INS/GPS组合可以实现一体化,把GPS吸收机放入惯导部件中,以进一步削减体系的体积.质量和成本,便于实现惯导和GPS 同步,减小非同步误差.INS/GPS组合导航体系是今朝多半无人飞翔器所采取的主流自立导航技巧.美国的全球鹰和捕食者无人机都是采取这种组合导航方法.2)惯导/多普勒组合导航体系这种组合方法既解决了多普勒导航受到地形身分的影响,又可以解决惯导自身的累积误差,同时在隐藏性上二者实现了较好的互补.3)惯导/地磁组合导航体系运用地磁匹配技巧的长期稳固性填补惯体系误差随时光累积的缺陷,运用惯导体系的短期高精度填补地磁匹配体系易受干扰等缺少,则可实现惯性/地磁导航,具备自立性强.隐藏性好.成本低.可用规模广等长处,是当前导航研讨范畴的一个热门.4)惯导/地形匹配组合导航体系因为地形匹配定位的精度很高,是以可以运用这种准确的地位信息来清除惯性导航体系长时光工作的累计误差,进步惯性导航体系的定位精度.因为地形匹配帮助导航体系具有自立性和高精度的凸起长处,将其运用于装载有多种图像传感器的无人机导航体系,构成惯性/地形匹配组合导航体系,将是地形匹配帮助导航技巧成长和运用的将来趋向.5)GPS/航迹推算组合导航体系航迹推算的基起源基本理:在GPS掉效情形下,根据大气数据盘算机测得的空速.磁航向测得的真北航向以及当地风速风向,推算出地速及航迹角.当GPS定位旌旗灯号中止或质量较差时,由航迹推算体系肯定无人机的地位和速度;当GPS定位旌旗灯号质量较好时,运用GPS高精度的定位信息对航迹推算体系进行校订,从而构成了高精度.高靠得住性的无人机导航定位体系,在以较高质量包管了飞翔安然和品德的同时,有用下降了体系的成本,使无人机摆脱对雷达.测控站等地面体系的依附.三.无人机导航技巧成长趋向1)研制新型惯导体系,进步组合导航体系精度新型惯导体系今朝已经研制出光纤惯导.激光惯导.微固态惯性内心等多种方法的惯导体系.跟着现代微机电体系的飞速成长,硅微陀螺和硅加快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色很适于战术运用.跟着先辈的周详加工工艺的晋升和症结理论.技巧的冲破,会有多种类型的高精度惯导装配消失,组合制导的精度也会随之进步.2)增长组合因子,进步导航稳固机能将来无人机导航将对组合导航的稳固性和靠得住性提出更高的请求,组合导航因子将会有足够的冗余,不再依附于组合导航体系中的某一项或者某几项技巧,当个中的一项或者几项因子因为突发状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)研发数据融会新技巧,进一步进步组合导航体系机能组合导航体系的症结器件是卡尔曼滤波器,它是各导航体系之间的接口,并进行着数据融会处理.今朝研讨人员正在研讨新的数据融会技巧,例如采取自顺应滤波技巧,在进行滤波的同时,运用不雅测数据带来的信息,不竭地在线估量和修改模子参数.噪声统计特点和状况增益矩阵,以进步滤波精度,从而得到对象状况的最优估量值. 此外,若何将神经收集人工智能.小波变换等各类信息处理办法引入以组合制导为焦点的信息融会技巧中正在引起人们的高度看重,这些新技巧一旦研制成功,势必进一步进步组合制导的分解机能.。
基于深度学习的YOLO目标检测综述
基于深度学习的YOLO目标检测综述一、本文概述随着技术的快速发展，目标检测作为计算机视觉领域的关键任务之一，已经在实际应用中展现出了巨大的潜力和价值。
在众多目标检测算法中，基于深度学习的YOLO（You Only Look Once）系列算法凭借其高效的速度和准确的检测性能，成为了近年来的研究热点。
本文旨在全面综述基于深度学习的YOLO目标检测算法的发展历程、技术特点、应用现状以及未来的发展趋势，以期为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考和启示。
本文将对YOLO算法的起源和发展进行简要回顾，梳理其从YOLOv1到YOLOv5等各个版本的演变过程。
在此基础上，文章将深入分析YOLO算法的核心思想和关键技术，包括其独特的单阶段检测框架、锚框的设计与优化、损失函数的改进等方面。
本文将对YOLO算法在不同应用场景下的表现进行评述，涉及领域包括但不限于物体识别、人脸识别、交通监控、自动驾驶等。
通过对这些应用场景的案例分析，我们将展示YOLO算法在实际应用中的优势和挑战。
本文还将对YOLO算法的性能评估指标和现有研究成果进行梳理和评价，包括其与其他目标检测算法的对比实验和性能分析。
这将有助于读者更全面地了解YOLO算法的性能表现和优缺点。
本文还将对YOLO算法的未来发展趋势进行展望，探讨其在改进算法结构、优化训练策略、拓展应用领域等方面的潜在研究方向。
我们相信，随着深度学习技术的不断进步和应用领域的不断拓展，YOLO算法将在未来继续发挥重要作用，推动目标检测技术的发展和创新。
二、深度学习与目标检测深度学习是机器学习的一个子领域，它利用神经网络模型来模拟人脑神经元的连接方式，从而实现对复杂数据的特征提取和分类。
自2006年Hinton等人提出深度学习概念以来，随着大数据的爆发和计算能力的提升，深度学习技术取得了飞速的发展。
特别是在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，深度学习技术已经取得了显著的成果。
目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在从输入的图像或视频中，准确地识别出目标物体的类别和位置。
无人机对地面目标的图像识别算法研究
无人机对地面目标的图像识别算法研究近年来，随着科技的不断发展和普及，无人机逐渐成为了人们生活中不可或缺的一部分。
而随着无人机的不断普及，无人机的图像识别功能也愈加成熟。
无人机的图像识别算法是利用图像处理技术来分析和识别图像中的目标，以实现对地面目标的无人机跟踪和监测。
在无人机的图像识别算法中，最重要的部分是目标检测和识别。
无人机的图像识别算法通常包括以下几个主要的步骤：1. 图像采集：首先需要使用无人机的摄像头对目标进行拍照或录像，将图像数据传输到计算机中进行后续的分析和处理。
2. 图像预处理：由于无人机所拍摄的图像包含着丰富的信息，而这些信息通常是被干扰的，需要进行噪声抑制、图像增强等预处理操作，以便更好地提取目标信息。
3. 目标检测：目标检测是图像识别算法中的核心步骤，通常使用深度学习模型来进行目标检测，如Faster R-CNN、YOLO等模型，这些模型可实现对图像中的目标进行定位和判别。
4. 目标识别：目标识别是将检测到的目标分类，将其与预定义的目标进行匹配，从而实现对目标的识别。
无人机的图像识别算法在实际应用过程中主要分为两类：基于特征提取的方法和基于深度学习的方法。
基于特征提取的方法是无人机图像识别算法较为早期的一种方法，其主要思想是通过一些特征提取算法将图像中的目标进行特征抽象，再使用分类器进行分类。
而随着计算机技术的不断发展，深度学习算法的突破性进展使得基于深度学习的无人机图像识别算法得到了广泛的应用。
基于深度学习的无人机图像识别算法通常使用卷积神经网络（CNN）来完成目标检测和识别。
卷积神经网络是一种基于人工神经网络的深度学习算法，其能够进行高效的图像处理和特征提取。
目前，最为流行的卷积神经网络模型包括VGG、AlexNet、GoogLeNet等。
与基于特征提取方法相比，基于深度学习的方法无需手工提取特征，而是由网络自动进行特征提取和分类。
这种方法不仅提高了识别率，还实现了高效的目标检测和自动化的目标分类。
基于深度学习的目标检测算法在无人机中的应用研究
基于深度学习的目标检测算法在无人机中的应用研究近年来，随着无人机技术的快速发展，无人机在各个领域的应用也越来越广泛。
其中，基于深度学习的目标检测算法在无人机中的应用备受关注。
本文将深入探讨这一领域的研究现状、应用场景以及存在的问题，并提出进一步研究的方向。
首先，我们需要了解什么是深度学习的目标检测算法。
深度学习是机器学习的一种技术，通过建立多层神经网络模型，实现对大规模数据的自动学习和分析。
而目标检测算法则是利用计算机视觉技术，对图像或视频中感兴趣的目标进行定位和识别。
深度学习的目标检测算法通过训练神经网络模型，实现高准确率和高效率的目标检测。
在无人机应用领域，基于深度学习的目标检测算法具有广泛的应用前景。
首先，无人机可以通过目标检测算法实现对地面目标的自动识别和跟踪。
例如，在农业领域，无人机可以利用目标检测算法快速、准确地检测病虫害，实现精准喷洒农药，提高农作物的产量和质量。
此外，在公共安全领域，无人机可以利用目标检测算法实现对人群密集场所的监控和异常行为识别，提升社会治安水平。
然而，基于深度学习的目标检测算法在无人机应用中仍然面临一些挑战和问题。
首先，无人机的飞行环境复杂多变，光照、云层、天气等因素都会对图像质量产生影响，降低目标检测算法的准确性。
其次，无人机在实际应用中需要实时性和高效性，因此目标检测算法需要在保证准确率的同时保持较低的计算复杂度。
此外，无人机的资源受限，需要考虑算法的轻量化，降低计算资源和电池消耗。
为了解决上述问题，需要进一步开展研究。
首先，可以尝试改进目标检测算法的鲁棒性，通过数据增强、多尺度融合等方法，提高算法对复杂环境的适应性。
同时，可以探索无人机与人工智能的结合，通过将目标检测算法部署在无人机上，实现对无人机的智能决策和响应能力。
此外，可以研究无人机多传感器融合技术，将传感器数据与深度学习算法相结合，提高目标检测算法的准确性和鲁棒性。
除此之外，还可以进一步探索目标检测算法在特定领域的应用。
无人机技术实现精确飞行的关键方法
无人机技术实现精确飞行的关键方法无人机技术的快速发展为人们的工作和生活带来了许多便利和机遇。
然而，要使无人机能够实现精确飞行，需要采用一系列关键方法来确保飞行的准确性和安全性。
本文将探讨一些实现无人机精确飞行的关键方法。
一、引入高精度导航系统无人机的精确飞行首先需要依靠高精度导航系统。
这种导航系统可以通过全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）的组合来实现。
GPS可以提供机航空器的位置和速度信息，而INS则可以根据加速度计和陀螺仪等传感器数据提供航空器的姿态和运动状态信息。
引入高精度导航系统可以提高无人机的定位准确度，使其能够在复杂环境中进行高精度飞行。
二、采用视觉传感技术视觉传感技术在实现无人机精确飞行中起着重要的作用。
通过安装视觉传感器，无人机可以获取周围环境的图像信息，并对图像进行处理和分析。
采用视觉传感技术可以使无人机具备障碍物感知和避障能力，从而实现精确飞行。
此外，视觉传感技术还可以用于目标识别和跟踪，提高无人机在复杂任务中的执行能力。
三、使用自主飞行控制算法实现无人机精确飞行的关键方法还包括使用自主飞行控制算法。
这些算法可以通过对飞行特征和环境信息进行分析和处理，实现无人机的自主控制和精确导航。
例如，基于PID（比例、积分、微分）控制算法的无人机飞行控制系统可以通过对姿态角误差的实时调整来实现稳定和精确的飞行。
此外，还有一些先进的控制算法，如模糊控制、神经网络控制等，可以进一步提高无人机的飞行精度和鲁棒性。
四、优化飞行路径规划为了实现无人机的精确飞行，飞行路径规划也是至关重要的。
优化飞行路径规划可以最大限度地减少航线长度和能量消耗，同时确保无人机按照预定的航线准确飞行。
一种常用的优化方法是遗传算法，通过对航点的选择和交叉迭代，使无人机能够找到最优的飞行路径。
此外，还可以使用人工势场法和蚁群算法等来优化无人机的飞行路径。
五、采用红外线制导技术红外线制导技术可以提高无人机的飞行精度和目标锁定能力。
《2024年无人机航迹规划与导航的方法研究及实现》范文
《无人机航迹规划与导航的方法研究及实现》篇一摘要：随着无人机技术的迅猛发展，其应用领域越来越广泛，对航迹规划和导航系统的要求也越来越高。
本文深入研究了无人机航迹规划与导航的关键技术，并通过理论分析、算法优化及实际实现等方式，验证了所提方法的有效性和可行性。
一、引言无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）作为一种新型的空中平台，在军事侦察、环境监测、农业植保等领域发挥着越来越重要的作用。
航迹规划和导航系统作为无人机的核心组成部分，其性能直接决定了无人机的任务执行能力和安全性。
因此，对无人机航迹规划与导航的方法进行深入研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
二、无人机航迹规划方法研究1. 航迹规划概述航迹规划是指在给定任务目标和约束条件下，为无人机规划出一条最优或近优的飞行路径。
该过程需要考虑地形、气象、飞行时间等多种因素。
2. 传统航迹规划方法传统的航迹规划方法主要包括基于规则的方法和基于优化的方法。
基于规则的方法通过预设的规则集来指导无人机的飞行决策，而基于优化的方法则通过建立数学模型并利用优化算法求解最优路径。
3. 智能航迹规划方法随着人工智能技术的发展，基于智能算法的航迹规划方法逐渐成为研究热点。
如基于遗传算法、神经网络、强化学习等方法的航迹规划，能够根据实时环境信息动态调整飞行路径，提高无人机的适应性和任务执行能力。
三、无人机导航方法研究1. 导航系统概述无人机导航系统主要依靠惯性测量单元（IMU）、全球定位系统（GPS）等传感器设备来实现定位和导航。
2. 传统导航方法传统导航方法主要包括基于GPS的导航和基于地形跟随的导航等。
这些方法在特定环境下具有良好的性能，但在复杂环境或无GPS信号覆盖的地区则可能失效。
3. 智能导航方法智能导航方法通过融合多种传感器信息和人工智能技术，实现更精确的定位和导航。
如基于视觉导航的方法可以利用摄像头等视觉传感器实现无人机的自主导航；基于多传感器融合的方法则可以综合利用多种传感器信息，提高导航的准确性和鲁棒性。
siamrpn++ 各个模块详解
siamrpn++ 各个模块详解1. 背景介绍siamrpn++ 是一种基于目标跟踪的算法，它结合了孪生网络（Siamese Network）和RPN（Region Proposal Network）的特点，具有较高的准确性和鲁棒性。
该算法在目标跟踪领域取得了显著的成果，受到了学术界和工业界的关注，成为目标跟踪领域的研究热点之一。
2. Siamese Network 模块Siamese Network 是 siamrpn++ 算法的核心模块之一，它采用孪生结构来对输入的目标图像进行特征提取和相似度计算。
Siamese Network 由两个完全相同的子网络组成，每个子网络都包含多个卷积层、池化层和全连接层，用于提取输入图像的特征。
通过共享权重和参数，两个子网络能够同时处理输入图像，然后计算它们之间的相似度得分。
3. RPN 模块RPN 模块是 siamrpn++ 算法的另一个重要组成部分，它负责生成候选的目标区域并进行位置精细化的调整。
RPN 模块通常采用锚框（Anchor Box）的方式来提取候选区域，并通过分类和回归网络来对候选区域进行进一步处理。
在 siamrpn++ 算法中，RPN 模块与Siamese Network 结合，能够实现对目标的准确跟踪，尤其在复杂背景和目标遮挡的情况下表现出较高的鲁棒性。
4. 对比分析对比分析模块是 siamrpn++ 算法的关键部分之一，它用于计算目标的相似度得分，帮助系统判断当前帧的目标是否与上一帧的目标匹配。
对比分析模块通常会采用余弦相似度或相关性滤波器来进行相似度的计算，以确定目标的匹配程度。
通过对比分析模块的引入，siamrpn++ 算法能够在目标跟踪过程中有效地识别目标，提高跟踪的准确性和稳定性。
5. 总结siamrpn++ 算法是一种基于目标跟踪的先进算法，它融合了Siamese Network、RPN 和对比分析等模块的特点，具有较高的准确性、鲁棒性和实时性。
无人机的自主导航与路径规划方法研究
无人机的自主导航与路径规划方法研究无人机的自主导航与路径规划方法研究摘要：随着无人机技术的快速发展，无人机的自主导航和路径规划成为了研究的热点之一。
本论文将从自主导航和路径规划两个方面阐述无人机的研究现状和方法。
在自主导航部分，主要介绍了无人机的定位与姿态控制、地面目标检测与跟踪以及避障与碰撞回避等关键技术。
在路径规划部分，主要介绍了无人机的路径规划算法、轨迹生成以及重规划等关键技术。
最后，本论文对无人机自主导航和路径规划的发展趋势进行了展望。
关键词：无人机；自主导航；路径规划；定位与姿态控制；地面目标检测与跟踪；避障与碰撞回避；路径规划算法；轨迹生成；重规划1. 引言无人机是一种不需要搭载人员即可进行任务执行的航空机器人，具有灵活机动性和较低的成本。
随着无人机技术的突破和市场需求的不断增长，无人机的应用领域也日益扩大。
然而，无人机的自主导航和路径规划问题仍然是一个挑战。
在完成任务的过程中，无人机需要准确地定位和导航，并在空中避免障碍物，以及规划和执行合适的路径来完成任务。
因此，无人机的自主导航和路径规划研究具有重要意义。
2. 自主导航方法研究2.1 定位与姿态控制无人机的定位与姿态控制是实现自主导航的基础。
常见的定位方法包括全球导航卫星系统（GNSS）、惯性测量单元（IMU）、视觉传感器和激光测距仪等。
同时，姿态控制也是无人机自主导航过程中的重要环节，常用的方法包括PID控制、模型预测控制和自适应控制等。
2.2 地面目标检测与跟踪在无人机执行任务的过程中，需要对地面目标进行检测和跟踪。
传统的方法主要依靠计算机视觉和图像处理技术，如目标检测算法、特征提取和目标跟踪等。
最近，深度学习技术的兴起为地面目标检测与跟踪提供了新的方法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
2.3 避障与碰撞回避无人机在执行任务的过程中，往往需要避免遇到障碍物并避免发生碰撞。
常见的避障与碰撞回避方法包括传感器融合、地图构建与路径规划、人工势场法以及强化学习等。
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ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｆ ｏ ｒ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ．
Ｋ ｅ ｙ Ｗ ｏｒ ｄ ｓ ｃ ｏ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ，ｃ ｏ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ，ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍａ ｔ ｒ ｉ ｘ
上， Ｂ 轴 定 为 无 人 机航 向 ， Ｂ。 指 为 天顶 ， Ｂ 与 Ｂ 和
８ ４坐标 系表示 ， 而 我 国现行 广 泛 使 用 的 是 １ ９ ５ ４年
北 京坐 标 系＿ ３ 叫］ 。该 坐 标 系属 于 参 心 大地 坐 标 ， 采
Ｂ。 形成 右手 直 角坐标 系 。 ２ ）无 人机 坐 标 系 ： 考 虑 无 人 机 的 三轴 姿 态 角 （ 无人机 坐 标系相 对 于无人 机航 迹 坐标 系 的三 轴 姿
算 问题 ， 需要 将 目标 在无人 机 当地 水平 坐 标 系 中的 坐标换 算 到 Ｂ Ｊ 一 ５ ４大地 坐标 系 中去 。
２ 无 人机 对 目标 的 定位
２ ． １ 坐标 系的定义
维 坐标 、 速度， 该 系 统所 采 用 的 是美 国 国 防部 １ ９ ８ ４
年 推 出的全 球大 地 坐标 系［ １ 卅］ 。
总第 ２ ５ ２期 ２ ０ １ ５年 第 ６期
舰 船 电 子 工 程
Ｓ ｈ ｉ ｐ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
Ｖｏ １ ． ３ ５ Ｎｏ ． ６
４７
无 人 机 对 地 面 目标 定 位 的 一 种 实 现 算 法
高进涛 郝旭东 金 朝
４ ７ １ ０ ０ ３ ） （ 中国洛阳电子装备试验中心 洛阳
摘
要
无人机使用 ＷＧＳ － ８ ４坐标系对地面 目标进行定位 ， 为解决 无人机 坐标系 与大地坐标 系之间的换算 问题 ， 需 要
将 ＷＧ Ｓ － ８ ４坐标 系换算 为 Ｂ Ｊ 一 ５ ４大地坐标 系， 论文 阐述 了无人机对地 面 目标 的定 位过程 ， 并详 细介绍 了 目标从 无人机 坐标 系到大地坐标 系的坐标 变换 ， 实现 了无人机对地 面 目标 的坐标 解算 。 关键词 无人机 ； 坐标系 ；变换矩 阵
ＧＡＯ Ｊ ｉ ｎ ｔ ａ ｏ ＨＡＯ Ｘｕ ｄ ｏ ｎ ｇ Ｊ Ｉ Ｎ Ｚｈ ａ ｏ
（ Ｌｕ ｏ ｙ ａ ｎ ｇ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｅ ｑ ｕ ｉ ｐ ｍｅ ｎ ｔ Ｔｅ ｓ ｔ Ｃｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ，Ｌ ｕ ｏ ｙ ａ ｎ ｇ ４ ７ １ ０ ０ ３ ）
Ｖ２ ７ ９ Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ １ ６ ７ ２ — ９ ７ ３ ０ ． ２ ０ １ ５ ． ０ ６ ． ０ １ ４
中 图分 类 号
Ａｎ Ｃｏ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ Ｔｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ａｒ ｉ ｔ ｈｍ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｂ ｏ ｕｔ Ｕ ＡＶ ｆ ｏ ｒ Ｔａ ｒ ｇ ｅ ｔ Ｏｒ ｉ ｅ ｎｔ ａｔ ｉ ｏ ｎ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｔｈ ｅ ＵＡＶ ｔ ａ ｋ ｅ ｓ Ｗ ＧＳ － ８ ４ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｔ ｏ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｅ ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ，ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｓ ａ ｋ ｅ ｏ ｆ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ＵＡＶ ｃ ｏ ｏ ｒ —
ｄ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ａ ｎ ｄ ｇ ｅ ｏ ｃ ｅ ｎ ｔ ｒ ｉ ｃ ｃ ｏ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ，ｉ ｔ ’ Ｓ ｒ ｅ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ ｄ ｔ ｏ ｍａ ｋ ｅ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｌ Ｔ ｌ ｆ ｒ ｏ ｍ Ｗ Ｇ ８ ４ ｔ Ｏ Ｂ Ｊ 一 ５ ４ ｃ ｏ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｒ ｒ Ｌ
ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｅ ｘ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｔ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ Ｏｒ ｉ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｏ ｕ ｒ ｓ ｅ ｏ ｆ ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ａ ｂ ｏ ｕ ｔ Ｕ ＡＶ 。 ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｒ ｏ ｍ ＵＡＶ ｃ ｏ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｔ Ｏ ｇ ｅ ｏ ｃ ｅ ｎ ｔ ｒ ｉ ｃ ｃ ｏ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ，ａ ｃ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ＵＡＶ ｃ ｏ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｇ ｅ ｏ ｃ ｅ ｎ ｔ ｒ ｉ ｃ Ｃ Ｏ —
Ｃｌ ａ ｓ ｓ Ｎ 使 用 ＧＰ Ｓ系 统 进 行 导航 定 位 ， Ｇ Ｐ Ｓ系 统 具有 全球 性 、 全 能性 、 全 天候 、 连 续 性 和实 时性 的 导航、 定 位 和定 时 功 能 ， 能 为 无 人 机 提 供 精 密 的三
在 无人 机对 目标 定 位 的过 程 中需 要 建 立 和 用 到 以下 几个 坐标 系 ：
在 无人 机对 目标 进行 定位 的过程 中 ， 得 到 的是
目标相 对 于无人 机 的坐 标 ， 无 人 机 的坐 标 用 ｗ Ｇ
１ ）无 人机 航 迹 坐 标 系 ： 原 点 取 在无 人 机 质 心