一种无人机集群控制与避障方法和装置

    公开(公告)号:CN116301051A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310318031.0

    申请日:2023-03-28

    Abstract: 本发明涉及一种无人机集群控制与避障方法和装置,属于无人机技术领域,解决现有无人机对外界环境的感知能力、动态变换能力、避障能力不足以满足其自身的避障需求的问题。方法包括:在无人机集群中的部分无人机感知到障碍物时,部分无人机中的每架无人机根据自身定位和障碍物感知结果定位障碍物位置并在无人机集群中广播障碍物位置;无人机集群根据障碍物位置进行自适应变化并自主调整无人机自身航向,使障碍物始终保持在无人机集群的视线范围内;在无人机集群通过障碍物之后,无人机集群的队尾保持面向障碍物以确保无人机集群整体脱离障碍物范围。无人机集群根据障碍物进行自适应变化并自主调整无人机自身航向以实现集群大范围障碍物感知能力。

    对无人机复杂空间快速遍历搜索控制的仿真验证系统

    公开(公告)号:CN115903543A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211479541.8

    申请日:2022-11-24

    Abstract: 本发明涉及一种对无人机复杂空间快速遍历搜索控制的仿真验证系统,包括空间搜索模块、轨迹规划模块和仿真无人机;空间搜索模块接收动态场景深度图进行空间搜索;在空间搜索中基于动态场景深度图更新概率占据地图,找出边界集合以及边界集合中每条边界对应的最佳观测点位置,并从多个最佳观测点位置中选出一个作为仿真无人机的下一个目标点的位置;所述轨迹规划模块用于根据搜索的目标点进行轨迹规划生成连续性期望轨迹输出到仿真无人机;仿真无人机用于根据连续性期望轨迹进行仿真飞行,对飞行过程中运行的平稳和安全性进行验证。本发明提供了一个可以实现环境感知、算法验证、机动飞行控制的完整仿真平台。

    多无人机协同的分布式空间搜索及轨迹规划方法及装置

    公开(公告)号:CN115755975A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211484129.5

    申请日:2022-11-24

    Abstract: 本发明涉及一种多无人机协同的分布式空间搜索及轨迹规划方法及装置,方法包括:根据多个无人机输出的各自所处位置的场景深度图,进行地图共享,生成共享概率占据地图;根据共享概率占据地图中的地图信息,进行边界搜索得到边界集合和与边界集合对应的边界最佳视点集合;根据边界最佳观测点集合中观测点的数量和无人机的数量,以及无人机当前位置到观测点的代价进行运筹优化分配,为每个无人机分配到下一个目标点;根据各无人机分配的目标点进行轨迹规划,得到考虑避障和避免无人机之间碰撞的连续性期望轨迹,输出到各无人机的飞行控制器中进行飞行控制。本发明提高了无人机系统对环境一致性的感知能力,有效避免了机间无效感知的干扰。

    引入注意力机制的小目标检测方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN115035563A

    公开(公告)日:2022-09-09

    申请号:CN202210486933.0

    申请日:2022-05-06

    Abstract: 本发明公开了一种引入注意力机制的小目标检测方法、装置及设备,所述方法包括:获取输入图像;通过预设的仿初级视觉感知皮层模型对所述输入图像进行特征提取,得到第一特征图;所述预设的仿初级视觉感知皮层模型包括VOneBlock层、Conv层和特征融合层;通过预设的目标检测模型对所述第一特征图进行目标检测,得到五个不同尺寸的目标特征图;所述目标检测模型是基于Yolov5模型的改进模型,所述目标检测模型中包括CA注意力模块;对所述五个不同尺寸的目标特征图进行目标分类和坐标定位,得到目标检测结果。本发明增强了特征图上下文信息的利用效率,提高了感兴趣特征提取的效能,有效提升了对小目标的特征提取能力,提高了模型的抗干扰能力。

    一种无人机操控仿真模拟训练方法和电子设备

    公开(公告)号:CN114973039A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210708233.1

    申请日:2022-06-21

    Abstract: 本申请涉及一种无人机操控仿真模拟训练方法和电子设备,该仿真模拟训练方法包括获取图像序列集合,图像序列集合包括多个图像序列子集,图像序列子集包括多帧图像,图像包含有至少一个预设目标对象,同一图像序列子集的多帧图像所包含的预设目标对象的数量相等,不同图像序列子集的图像所包含的预设目标对象的数量不同;按照预设时间间隔和预设顺序依次显示多个图像序列子集的多帧图像;获取每个预设时间间隔内操控选手根据图像选择的实际目标对象;针对每一图像,判断操控选手选择的实际目标对象与对应图像的预设目标对象是否一致,并获取判断结果;根据判断结果,确定操控选手的训练得分。

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