无人机系统分析,BAE系统公司研制出改善能见度

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摘要:在遇到机上紧急情况的情况下,尤其是当UAS飞行超出可见视线时,可以利用系统的在线机器视觉分类器安全地实现远程和自主着陆。这些分类器可以准确有效地识别可能妨碍找到可行且

在遇到机上紧急情况的情况下,尤其是当UAS飞行超出可见视线时,可以利用系统的在线机器视觉分类器安全地实现远程和自主着陆。这些分类器可以准确有效地识别可能妨碍找到可行且安全的着陆区域的障碍物(人,建筑物,车辆,结构等)。结果是自主和远程着陆,不会对人或财产造成不利影响。

[英国《防务新闻》2004年3月26日报道] BAE系统公司研制出旨在帮助飞行员在低能见度条件下顺利巡航和着陆的全天时、全天候成像系统。该系统系BAE系统公司的雷达增强型视景系统,它包括毫米波雷达、前视红外和微光电视三部分组成的多模系统,采用传感器融合技术,具有零升限/零能见度环境下的作战能力。通过融合雷达、红外和电视信息,利用烟尘、蒸汽和大气传输的特征,该系统可实时生成稳定的、具有余度的图像,并由平视显示器或头盔显示器显示给飞行员。而且,应用主动操纵杆技术并与飞控系统交联,该系统还可为飞行员在整个飞行包线中提供触觉标志;另外,该系统还可与本公司的TERPROM数字地形系统综合,利用所存储的数字化高度数据,生成地形和障碍物模型,并通知飞行员进行地形跟随或回避。该系统适用于固定翼和旋翼飞机,目前正在美国田纳西州首府纳什维尔举行的美国陆军航空年会上进行演示。负责此新系统开发的BAE系统公司平台解决方案组的组长达奇·尼尔森表示:最近的伊拉克和阿富汗战事表明,能见度差是军机飞行员所面临的最危险的问题之一,而本公司的新成像系统能为飞行员提供在起飞/着陆、烟尘和恶劣气候条件下的可视能力。该系统已经在美国空军C-130运输机上进行了演示验证,当时的测试条件接近零升限/零能见度;现在,通过波音鬼怪工厂,作为空军的两用技术倡议的一部分,该系统正安装到C-17运输机上,随后,该系统将会在CH-47直升机上进行演示验证,以满足美国陆军在伊拉克和阿富汗围剿行动的作战需求。另外,BAE系统公司与美国赖特帕特森空军基地的空军实验室合作,正在启动一项研究计划,旨在评估用于着陆和无人机等平台的各种毫米波雷达工作模式。

图像制导的研究

多旋翼的飞行环境是不确定的,因此对于其在复杂条件下的导航与制导就成了一个难点,特别是在复杂条件下的图像制导同时也是计算机视觉领域的研究热点,一定程度上也可以应用于武器的精准打击。

[美国《今日防务》2006年3月7日报道]美陆军"未来战斗系统"无人机综合产品小组负责人马克·弗兰兹劳(Mark Franzblau)表示,他们正在考虑多种可能满足FCS对第2级和第3级无人机系统需求的方案,两者都预定在2008年确定方案,并进入系统设计与开发(system design and development,SDD)阶段。FCS是一种"系统之系统",其中包括有人机和无人机在内的多种装备通过先进的网络互联。它是美陆军最优先的装备研制项目,也是美军仅次于F-35的第二大防务项目,其成本估计最终可达2000亿美元。美陆军目前计划建立15个FCS旅级战斗建制。波音公司和科学应用国际公司是FCS项目的领导系统综合商,同时还为美陆军管理该项目。LSI将美陆军授予的FCS合同分割打包,转给其他数百家子合同商。按目前定义,FCS中将包括4个等级的无人机系统,越往后级别越高,重量越大,性能(有效载荷、航程和续航时间等)越好。LSI在考虑解决方案时,不仅关注现有的UAS,也考虑美国国防预先研究计划局开展的UAS研发项目。对第2级UAS,LSI目前集中关注DARPA正在进行的建制航空器项目。美国极光飞行科学公司和霍尼韦尔公司正按DARPA授予的合同,竞争研制OAV的原型机;而LSI也授予它们合同,对其各自的OAV原型机满足FCS需求的情况进行评估。尽管LSI倾向于第2级UAV和第1级一样采用涵道风扇技术并因此具备"悬停-凝视"(hover-and-stare)能力,但为降低风险,它在去年还授予皮亚斯基飞机公司(Piasecki Aircraft)一份合同,开发一种名为"空中侦察兵"(Air Scout)的非涵道双风扇布局UAV。DARPA打算于今年春季在极光和霍尼韦尔之间选出最终胜者,继续进行OAV的研制和试飞工作,而"空中侦察兵"也大概会从明年开始试飞,大约一年半之后LSI将选择其中一种进入SDD阶段。美陆军的每个FCS旅级战斗建制都将装备36架第2级UAV。弗兰兹劳说,按美国通用的技术准备水平(Technology Readiness Level)度量标准评价,目前第2级UAV处于第6级,即处于在有关环境中进行系统/子系统模型或样机的演示验证阶段。弗兰兹劳认为,第3级UAS目前是最不成熟的,其重量应为800~1000磅(362.9~453.6千克),而美陆军以前从未为这一等级的UAV研制项目投资,工业界可满足要求的选择也极少。目前,LSI除考虑美国蜻蜓图画公司(Dragonfly Pictures)在DARPA的资助下研制的一种无人旋翼机外,还在去年授予了皮亚斯基飞机公司、AAI公司和特里达因-布朗工程公司各一份第3级UAS的合同,其中皮亚斯基飞机公司的方案以其"空中警卫"(Air Guard)无人旋翼机系统为基础,后两者的方案则采用固定翼设计。同样,LSI也授予了蜻蜓图画公司一份系统工程合同,分析其无人旋翼机设计是否可满足FCS的需求。LSI打算大约在2008年年初选出最终胜者进入SDD阶段,目前各合同商研制工作进展良好。以上"旋翼机"(Auto-gyro)的概念与直升机不同,其后方有推进螺旋桨,而旋翼并没有动力驱动,只有在前飞时才转动并提供升力。

Black Swift的系统允许通过固定翼UAS在障碍物和崎岖地形周围进行主动导航,从而减少对人员或财产的不利影响。

飞行控制算法的研究

飞行控制是多旋翼飞行器的核心,它主要负责实时收集传感器的测量数据,通过控制算法控制电机运转。一般多旋翼系统会有加速度传感器、陀螺仪以及电子罗盘等传感器,微处理器一般采用STM32系列的微处理器。一般处理方法是采用四元数坐标转换,将各传感器的数据通过一定的算法解算出正确的飞行器姿态,姿态解算算法要求快速性较好,准确性高。
在姿态解算算法中,有很多的研究方向:加速度计与陀螺仪的互补滤波算法及优化、基于梯度下降的数据融合算法、卡尔曼滤波算法。
并且在对姿态解算算法研究之后,也可以应用于遥操作机器人的姿态解算,护理机器人的姿态结算等方向。
另一方面,当姿态解算完毕,接下来需要研究的就是姿态控制算法,其算法可以使自适应滑模控制、模糊PID控制,也可以使用其余算法进行测试,对于飞行器的算法也可以应用于卫星等被控对象。

BST对人工智能和机器学习的理解和整合有助于加速整个行业的UAS增长和采用。通过固定翼无人机在障碍物和崎岖地形周围进行自主,主动导航,BST展示了技术如何帮助操作员和公众使UAS操作更简单,更安全。

无人机系统分析

无人机网援引美媒消息称,Black Swift Technologies宣布已完成NASA资助项目的第一阶段,以展示融合大量机载传感器开发地形跟随固定翼无人机系统的有效性。新技术将使用BST的Black Swift S2 UAS进行演示。

无人机的其余通途

无人机可以开发用于遥感测绘、农业植保等方向,比如基于无人机采集图像的植被识别方法研究、农用无人机多传感器遥感辅助小麦育种信息获取、无人机在电力线路巡视中的应用、基于仿鹰眼视觉的无人机自主空中加油、基于辅助信息的无人机图像批处理三维重建方法。

虽然最初的部署将侧重于固定翼UAS,最初是Black Swift S2,这个增强型机载智能子系统将在未来的迭代中扩展到多旋翼UAS以及其他UAS平台。

多旋翼无人机研究现状

多旋翼飞机的发展历史可以追溯到1907法国科学家Charles指导下生产的第一架多旋翼飞机“旋翼机一号”,其是一架有人机,总重量达578kg。
自此一直到二十世纪90年代,MEMS(Micro-Electro-Mechanical System)技术、无刷电机技术以及微处理器的发展,多旋翼飞机才重新成为科研工作的热点。
多旋翼飞机可以按照旋翼数目分为四旋翼、六旋翼、八旋翼等类型,其旋翼成对出现,并且每队旋翼的方向相反,用来抵消彼此的反扭力矩。多旋翼飞机相对于其它种类的无人机具有很多优点:可以垂直起降,可以定点盘旋,机械结构简单,安全性较高,成本较低。
世界上对于多旋翼无人机的研究集中于三个方面,基于惯性导航的自主飞行控制、基于视觉的自主飞行控制接自主飞行系统方案,主要典型代表是瑞士洛桑联邦理工学院(EPEL)的OS4,宾夕法尼亚大学的HMX4和佐治亚理工大学的GTMRAS。
EPEL自动化系实验室开发出一种电动小型四旋翼无人机,其研究的重点在飞行控制算法,其使用一个Xense的MT9.B的MEMS惯性单元,在一个飞行测试平台上对PID、LQR、Backstepping自适应控制、Sliding-mode control算法进行了实验,实现了姿态的控制。
HMX4飞行器底部拥有5个彩色标记,地面摄像头跟踪并测量标记的位置以及面积,利用Backstepping自适应控制实现了自主的悬停,这种基于视觉的控制方法可以很好的应用于某些特殊的场景,如固定平台起降、与地面机器人配合等。
GTARS是佐治亚理工面向火星探测任务设计的无人机系统。
除了对飞控的研究以外,二十世纪末斯坦福大学设计制造出的Mesicopter是世界上最著名的微型飞行器,其旋翼直径1.5cm,电机重量325mg。

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Mesicopter

固定翼飞机可以在比其多旋翼无人机在更短的时间内扫描更多的区域。然而固定翼UAS的低空传感并非没有挑战。避免诸如树木和塔楼等障碍以及可能超过飞机爬升能力的地形变化,是固定翼飞机广泛用于科学和商业数据收集操作的一些障碍。

无人机自主飞行

多旋翼无人机想要实现图像精准制导,就需要实现无人的自主飞行,使得无人机在飞行过程中自主检测障碍物并采取一定的规避策略,使得其不需要预设飞行轨迹,主要算法有基于单目视觉的特征匹配避障、基于激光雷达的的势场法避障、基于超声测距与图像的融合算法、基于双目视觉的多阈值分割的避障算法等。
对于无人机自主飞行的研究同样可以应用于机器人的自主行走、无人机编队的研究。

用于汽车应用的自动驾驶汽车和先进驾驶员辅助系统的最新进展已经产生了各种远程传感器,包括雷达和激光雷达。该项目将基于视觉的常见技术与激光雷达和雷达融合在一起,使得固定翼UAS数据能够在广泛的环境中进行数据收集。

多旋翼无人机技术热点难点

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参考文献

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使用能够在困难环境中定期携带必要仪器的无人机系统,为从地面和卫星方法收集的数据的校准和验证提供了宝贵的贡献。这种主动遥感的使用(发出与环境相互作用的信号以及检测到的结果变化的信号)允许从UAS收集的数据比传统的遥感方法更有效地增强综合3D模型。

无人机研究现状

使用UAS来测量诸如野火烟雾等危险现象,可以消除对研究人员和科学家进行近距离观察造成伤害的风险。利用UAS系统为研究人员提供了收集所需数据集的能力,同时保持在远离现象危险的安全有利位置。

无人机系统介绍

无人机
: 无人驾驶飞机简称无人机,英文名Unmanned Aircraft,从技术角度可以分为无人固定翼飞机,无人垂直起降飞机,无人飞艇,无人直升机,无人多旋翼飞行器等。

在目前国内外,无人机行业发展迅速,尤其以多旋翼飞行器为代表。飞行器的用途也十分广泛,可以用于侦查、战斗机、农业、气象、测绘、巡查等方面。

常见的无人机系统组成主要有以下部分:
飞行器部分(飞行平台、动力装置、导航飞控、电气系统、任务设备)、控制站(显示系统、操纵系统)以及通讯链路(机载、地面)。
就目前的多旋翼multirotor而言,其飞行平台是具有三个及三个以上旋翼轴的特殊直升机,通过改变不同旋翼间的相对转速来改变单轴推进力的大小,从而控制飞行器的运行轨迹。目前而言,多数微型无人机采用电动系统,A电动系统由动力电机、动力电源以及调速系统组成。活塞式发动机是一种内燃机,其动力输出较大,常用于农业、工业用途。

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电动系统示意图

其它常见的动力系统还有活塞式发动机、涡喷发动机、涡扇发动机、涡桨发动机、冲压发动机、火箭发动机等,民用无人机一般是电动机与活塞式发动机。

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发动机性能

导航与飞控系统是无人机的核心部件,导航子系统向无人机提供相对于选定的坐标系的位置、速度、姿态角以及姿态角速度等姿态信息。导航系统对信息进行解算交付给飞控系统,飞控系统负责飞机的起飞、空中飞行、执行任务、降落等整个飞行过程。而飞控系统的核心部件就是飞控计算机,其具备如下功能:
姿态稳定与控制、导航与制导控制、自主飞行能力

而飞控计算机一般需要包含微处理器、数字信号处理器(DSP)、可编程门阵列(FPGA)、二次电源、通信接口(RS232、CAN、I2C等)、模拟量输入/输出等。而飞控计算机上面搭载的软件是一种运行于计算机上的嵌入式的实时任务软件,要求其功能正确、性能好、效率高、而且具备较好的鲁棒性、可维护性。
软件需要具备如下模块:硬件接口及驱动模块、传感器数据处理模块、飞行控制律模块,导航与制导模块,飞行任务管理模块,余度管理模块、数据传输记录模块、自检测模块、其它模块。

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飞控软件构成

无人机的电气系统分为机载电气系统与地面供电系统,一般来讲机载电气系统由主电源、应急电源、用电设备组成。目前市面上常见的无人机都是选用锂聚合物电池为主要动力,续航能力只有20-30分钟,充电时间较长,一般需要一个小时以上。
无人机的任务设备主要是按照无人机的用途来装配的,常用的有航拍相机、测绘设备、SRA雷达等。
控制站主要由地面站软件以及遥控设备组成。

过去几年,多旋翼飞行器的防撞技术有了显着增长。这不仅推动了接近感应套件的小型化和多样化,而且催生了许多用于提供板载图像处理和数据融合的技术。虽然这些技术中的一些适用于固定翼避撞,但是平均多旋翼无人机的相对低的速度及其悬停在适当位置的能力通常产生较短距离的接近感测解决方案。较大的固定翼UAS的动态性和相对较高的速度需要更长的距离感测和预测的实时避免决策处理能力,以使飞机有足够的时间作出反应。

商业无人机

目前国内外无人机公司非常多,比较出名的有大疆(DJI)、昊翔、亿航、飞豹、零度智控等公司。
深圳DJI成立于2006年,主要经营多旋翼一体机Phantom、Inspire系列,经纬M200系列飞行平台,Naza系列、A系列飞控。其飞控价格在400-1000左右,能够实现自稳、定高、姿态控制等功能,调试也比较简单,但是其二次开发难度比较大。
零度智控主要做无人机整体解决方案供应商,产品主要覆盖飞控、云台、图传、视觉等领域。

在火山监测的情况下,低AGL UAS飞行(沿着森林冠层的地形)使车辆能够直接采样低于地面的气体羽流和灰云,其中在火山爆发后立即存在最丰富的化学和物理特征。

UAS的许多应用领域要求使用能够覆盖更大采样区域的车辆,例如管道和其他基础设施检查,岩石和泥石流监测,积雪分析,森林生物燃料计算,入侵植物物种识别,火山上的痕量气体排放观测和需要高分辨率图像的任务。

“我们最先进的传感器套件和传感器融合方法为固定翼UAS提供了许多尚未见到的功能。”Black Swift Technologies首席执行官Jack Elston博士说。“将这些发展与我们功能强大的航空电子子系统相结合,可以使飞行固定翼小UAS对于在困难地形或超出视线范围内的操作更加安全。”

BST的解决方案将最先进的机器视觉技术与先进的传感器(包括激光雷达和雷达)融合到一个模块化子系统中,使固定翼UAS能够在各种剧院和天气条件下安全运行。

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