一种无人机集群领-从式稀疏编队前向协同控制方法

    公开(公告)号:CN119861727A

    公开(公告)日:2025-04-22

    申请号:CN202311240026.9

    申请日:2023-09-25

    Abstract: 本发明属于无人机集群系统技术领域,具体涉及一种无人机集群领‑从式稀疏编队前向协同控制方法,无人机或巡飞类无人系统集群在执行目标持续探测、协同全向打击等任务时,各成员节点需跨航点散布在不同任务航线上,形成稀疏编队并开展前向协同。本方法通过获取各集群成员位置在期望航线上的等效映射,求解包含领‑从机间直线平飞段、转弯圆弧段的运行轨迹长度差,以此精确前向距离关系进行从机跟随的期望速度计算,完成领‑从机的跨航点前向位置协同。该方法在各集群成员节点中进行分布式运算,仅需要单领机信息作为协同参考,能够跨航点保持集群成员间的相对位置关系,具有广阔的协同性军事任务应用前景。

    一种基于密集多尺度信息融合的双目视觉立体匹配方法

    公开(公告)号:CN115641285A

    公开(公告)日:2023-01-24

    申请号:CN202210706454.5

    申请日:2022-06-21

    Abstract: 本发明属于立体视觉技术领域,具体涉及一种基于密集多尺度信息融合的双目视觉立体匹配方法,包括:初步特征提取:采用CNN网络、密集连接网络和坐标注意力机制进行初步特征提取;构建初始联合代价体:跨尺度分组相关代价体和压缩级联代价体级联构建初始联合代价体;代价聚合优化:采用3D堆叠沙漏网络提取更深层的信息,优化初始联合代价体;视差回归:通过视差回归获得4个预测视差图及其置信度;尺度感知融合:利用各尺度视差图的互补优势,融合不同尺度的视差图得到最终的视差图。与现有技术相比较,本发明在合成数据集SceneFlow与真实数据集KITTI 2015上进行了对比实验。实验结果表明,本发明立体匹配方法的匹配性能优于现有方法。

    基于改进人工势场法的无人车双目视觉导航方法

    公开(公告)号:CN115307640A

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202210906225.8

    申请日:2022-07-29

    Abstract: 本发明属于人工智能技术领域,具体涉及一种基于改进人工势场法的无人车双目视觉导航方法;首先,使用双目视觉中的半全局立体匹配算法实现场景的深度信息实时感知,设计了基于块比较的半全局立体匹配算法的FPGA实现框架,将半全局立体匹配算法模块化,采用模块内并行运算,模块间采用流水线操作对其进行加速,在减少资源使用的同时提高了立体匹配算法的实时性;然后,对当前场景进行二值化、中值滤波和连通域检测等操作,并结合视差图输出当前场景障碍物距离;最后,针对传统人工势场法中局部极小值问题,本发明通过自主建立虚拟目标点的方式有效解决了局部极小值问题,实现了无人车的路径规划;将本发明方法在搭建的无人车系统上进行了验证,实验结果表明本发明方法的可行性和优越性。

    一种基于航拍高光谱影像的快速拼接方法

    公开(公告)号:CN117218003A

    公开(公告)日:2023-12-12

    申请号:CN202311238630.8

    申请日:2023-09-25

    Abstract: 本发明属于人工智能技术领域,具体涉及一种基于航拍高光谱影像的快速拼接方法,包括:步骤1:图像预处理步骤;步骤2:波段选取步骤;步骤3:伪彩色图像拼接步骤;步骤4:高光谱图像拼接步骤;所述方法实现对机载光谱仪所采集的高光谱图像的拼接,面对各种真实场景能够发挥高光谱图像的优势。本发明技术方案明确了机载方向和重叠区域,可将其作为先验知识,减少了拼接时间和计算量;本发明技术方案从高光谱图像中抽取3个信息最大的波段形成伪彩色图像,先将这3个波段拼接好,其余波段按照其进行拼接。保证了拼接的质量,避免了维度灾难,节省了时间与计算成本。

    基于改进人工势场法的无人车双目视觉导航方法

    公开(公告)号:CN115307640B

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202210906225.8

    申请日:2022-07-29

    Abstract: 本发明属于人工智能技术领域,具体涉及一种基于改进人工势场法的无人车双目视觉导航方法;首先,使用双目视觉中的半全局立体匹配算法实现场景的深度信息实时感知,设计了基于块比较的半全局立体匹配算法的FPGA实现框架,将半全局立体匹配算法模块化,采用模块内并行运算,模块间采用流水线操作对其进行加速,在减少资源使用的同时提高了立体匹配算法的实时性;然后,对当前场景进行二值化、中值滤波和连通域检测等操作,并结合视差图输出当前场景障碍物距离;最后,针对传统人工势场法中局部极小值问题,本发明通过自主建立虚拟目标点的方式有效解决了局部极小值问题,实现了无人车的路径规划;将本发明方法在搭建的无人车系统上进行了验证,实验结果表明本发明方法的可行性和优越性。

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