导读:本文包含了地形跟随论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:地形,无人机,平滑,法向加速度,传感器,航迹,模糊。
地形跟随论文文献综述
陈孔锦,赵文娟,黄勇强,桑岚[1]（2019）在《地形跟随航迹规划》一文中研究指出运用综合航迹平滑算法对地形跟随航迹进行规划,规划的航迹满足飞机机动能力和安全高度限制要求,并分析了飞行速度、飞机机动能力及飞行姿态对规划航迹的影响。(本文来源于《教练机》期刊2019年03期）
王峥羽,王文成,李德鑫,袁佳琪,郭豪[2]（2019）在《基于光流法地形跟随的矿区复杂地形无人机摄影测量》一文中研究指出受开采沉陷或地表资源剥离的影响,矿区地形一般较为复杂。传统摄影测量作业时根据矿区平均高程和测量精度要求,设计一个固定航高,按照该高度进行无人机影像采集。该方法因受地形起伏的影响,测区内摄影比例尺、影像重迭度、分辨率相差较大,导致测量精度不一致,甚至无法构成立体视觉条件,导致空叁加密失败。为克服传统方法的不足,在分析地形起伏对测量精度影响的基础上,基于地形跟随技术,采用轻小型机器视觉模块,通过设计开发基于拓扑约束的快速光流估计算法,实时估计无人机相对地面的航高,并根据地形变化调整无人机飞行高度,实现实时地形跟随的矿区复杂地形摄影测量,从而保证在矿区复杂地形条件下摄影比例尺、影像重迭度、分辨率一致,满足精度均匀的摄影测量条件。研究表明:在矿区复杂地形条件下,能够达到1∶500大比例尺矿区地形图测绘精度要求,证明了该方法的有效性。(本文来源于《金属矿山》期刊2019年07期）
马群[3]（2018）在《基于多源传感器的四旋翼导航定位与地形跟随应用研究》一文中研究指出四旋翼是一种轻型低成本无人飞行器,目前已广泛应用于航空摄影、电力巡检、农业植保等众多领域。然而由于四旋翼载荷有限,无法携带高精度的导航定位设备,导致其在复杂地形环境下执行任务,使用单一设备如GNSS接收机时容易受到遮挡或干扰而产生信号丢失。此外,四旋翼在林地山间进行地形跟随飞行时容易受湍流影响而造成失速,尤其是其高度控制响应存在延迟,会导致跟随实时性降低。因此,提高四旋翼在复杂环境下的定位精度和飞行稳定性对于进一步拓展其应用范围有着重要的理论意义和实用价值。本文以开源四旋翼为研究平台,开展了对基于多源传感器信息融合的四旋翼导航定位与地形跟随技术的研究,论文主要分为以下叁个部分:(1)运动建模与仿真:根据四旋翼的运动学和动力学特征,推导出基于十二维状态向量的动力学模型,并对模型进行了线性化处理;利用搭建的无人机力学测试平台对450mm轴距四旋翼结构和动力参数进行测量;最后,设计了内外环分层的四旋翼控制系统,并在Simulink中进行了仿真验证,结果表明所建模型能够准确反映出四旋翼的运动特征。(2)多源传感器融合方法研究:分析了各传感器输出特性并建立量测模型,开展基于多源传感器融合的导航与定位算法研究。针对四旋翼飞控计算资源有限的特点设计了两级互补滤波算法:在第一级姿态解算方面,介绍了两种互补滤波算法的计算过程,并采集飞控IMU原始数据进行算法验证,在静态和动态条件下对比了两种算法的姿态跟踪精度;在第二级位置解算方面,利用互补滤波算法融合了GNSS、光流和测距仪等传感器数据,对四旋翼速度、位置及传感器偏移量进行估计,并在实际飞行测试中对比了融合不同传感器信息的定位精度。(3)地形跟随应用与高度控制方法改进:为了提高四旋翼在航点间飞行的轨迹精度,对无人机的路径规划算法进行改进;针对高度控制延迟和实时性下降的问题,在传统PID控制结构基础上,提出了一种串级PID高度控制器,增加了对内环的垂直速度控制。Simulink仿真结果表明串级PID可以显着提高高度控制的动态性能。利用搭建的四旋翼实验平台,进一步验证了串级PID控制器的优势。(本文来源于《东南大学》期刊2018-06-07）
蒋文[4]（2017）在《地形跟随/回避雷达目标检测方法研究》一文中研究指出地形跟随(TF)/回避(TA)雷达能够实时测量飞行前方地形剖面,探测飞行路径上数字地图未标注的障碍物,有助于低空飞行器的路径规划和障碍回避,在低空飞行导航与防撞领域具有重要的应用价值。杂波特性分析、背景功率估计、恒虚警设计、高概率检测和高精度定位等,是实现TF/TA雷达障碍物探测的核心关键,也是该领域国际研究的热点和前沿问题。本文针对这些问题开展了理论分析、方法研究与实测验证等工作,主要内容如下:1、导出了TF/TA雷达杂波分布模型和虚警概率解析表达式,揭示了杂波分布、检测门限、虚警概率之间的定量关系,为实现杂波背景中的障碍物高性能检测奠定了理论基础。2、提出了正定矩阵空间杂波功率估计方法,能够利用较少的参考单元避开孤立强杂波,并精确估计出杂波功率,解决了现有方法检测门限偏高和起伏的问题,可在强非均匀杂波背景中,实现障碍物的高概率检测。3、提出了基于排序数据差异的非均匀杂波自动筛选方法,能够从参考单元中自动剔除孤立强杂波,解决了参考单元中奇异值导致的检测门限升高问题,可在无先验强非均匀杂波背景中,实现障碍物的恒虚警检测。4、导出了TF/TA雷达回波二维空变类卷积模型,并提出了最大似然卷积反演超分辨目标检测方法,能够明显改善雷达角分辨率,解决了复杂场景中波束内同斜距多目标检测难题,实现了多障碍物的同时检测和高精度定位。上述模型和方法,已通过仿真数据和实测数据进行了验证,能够在TF/TA雷达中实现障碍物的高概率检测和高精度定位。(本文来源于《电子科技大学》期刊2017-10-30）
雍歧卫,喻言家,陈雁,李赟,佐悦[5]（2017）在《地面管道无人机巡查起伏地形跟随方法》一文中研究指出在利用无人机对地面管道巡查时,一般较理想的作业飞行高度是100 m左右,无人机在飞行时会沿初设高度进行定高飞行,如果在飞行途中遇到起伏地形,需要人为提前探查地形,调整飞行高度,这种方法会加大工作量,而且遇到GPS信号较弱区域容易产生较大误差。另外,也可以采用自动测距的方式来实现智能飞行,通过在无人机上搭载激光测距仪、声纳测距仪等设备进行主动测距,其优点是精度高,但这种形式会增加无人机载荷及其成本。针对以上问题,提出一种基于单目定焦摄像机图像的视觉测距方法,根据小孔成像原理对管道图像特征进行提取分析,得到无人机距离管道的实际距离。该方法简单高效,有利于实现巡线工作自动化。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2017年08期）
牛渊[6]（2017）在《多传感器融合的小型无人机地形跟随系统设计》一文中研究指出小型无人机作为一种低成本、易操控、高效率的可飞行载体,在航拍、工业巡检以及农业植保等众多领域发挥了重要作用。由于无人机的飞行环境具有复杂性和不确定性,简单的自动化飞行策略难以保证无人机在复杂环境中的飞行安全。所以进一步提高无人机的飞行能力,完善无人机的飞行控制策略有着重要的价值和意义。本文介绍了一种基于多TOF传感器的地形跟随系统,用于解决小型无人机在复杂环境飞行时地形障碍的规避问题。本文针对无人机地形跟随问题。设计了一套包含多TOF传感器的无人机飞行控制系统。飞行控制系统以ADSP-BF706为主控芯片,包含IMU、气压计以及可扩展的GPS和电子罗盘模块。提出了一种基于多TOF传感器的无人机高度控制方法。无人机通过对不同下视角度下地形的实时距离测量,从而实现高效复杂的地形跟随控制。同时,基于机载多TOF传感器和VICON空间定位系统对飞行数据进行采集,为进一步基于深度学习的无人机地形跟随控制方法研究提供基础数据支撑。实验结果表明,本次设计实现的地形跟随系统效果良好。基于多TOF传感器的地形跟随系统能够有效规避由于地形起伏而产生的障碍,并对前方的障碍有一定的预判作用,提高了飞机的安全性。(本文来源于《深圳大学》期刊2017-06-30）
魏东辉,陈万春,程进[7]（2017）在《无人飞行器基于前视序列图像的地形跟随技术》一文中研究指出针对飞行器未知环境下自主地形跟随问题,提出了基于前视序列图像天地线的地形跟随方法,并利用适应角法设计了制导律,该方法利用被动成像实时探测飞行前方地形信息,降低了对数字地图保障及高精度导航的需求。六自由度非线性数学仿真结果表明:基于前视序列图像天地线的方法较传统基于数字地图的方法,地形跟随平均离地高度可降低35%以上,可大幅提高飞行器超低空突防性能。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2017年04期）
孙敬哲[8]（2015）在《基于气压的地形跟随混合坐标算法优化及应用》一文中研究指出近年来,随着计算机技术的不断提高,以高性能计算机为基础的数值天气预报也有了飞速发展。垂直坐标系作为数值模式垂直离散的基础,对于模式预报性能具有重要影响,混合?-p坐标因其独特优势目前被广泛应用于世界多个数值天气预报中心的数值模式中。然而,目前世界上并没有一种公认最优的混合坐标设计算法。因此,很有必要对混合坐标设计进行深入探索和研究。目前,混合坐标设计算法主要包括Benard算法和Eckermann算法。本文在对混合坐标系统进行理论分析的基础上,以上述两类算法的Fortran实现为出发点,首先给出了Benard2008算法中参数a的确定方法,随后将两类算法进行有机结合,提出了一种新的复合设计算法。基于上述叁类算法,共得到四种混合坐标。本文以YHGSM T511全球谱模式为平台共设计了四组对比试验,试验结果表明:(1)同?坐标相比,混合坐标可以显着提升模式中上部预报准确度,且对准确度的提高程度表现为随高度升高而增大的趋势;(2)四种混合坐标均能准确预报平流层环流形势的急剧调整和全球温度场的分布特征;(3)在保持总层数不变的情况下,通过局地加密对流层顶的层次分布可提高模式上部预报准确度,但却以降低模式下部预报准确度为代价,且不同预报量在对流层顶对预报准确度的影响效果不同;(4)同Benard算法相比,除个别局部区域外,复合算法整体上表现出提高模式预报准确度的趋势。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2015-11-01）
王雯[9]（2013）在《基于模糊抑制函数的地形跟随控制技术》一文中研究指出关于飞行器航迹优化控制问题,地形跟随飞行控制技术是实现飞行器低空突防的重要技术,以飞行器航迹倾斜角为被控对象,利用地形起伏提高飞行器的战场生存能力。适应角法是地形跟随控制系统中应用最广泛的一种方案。为了提高地形跟随控制精度,优化过顶轨迹,在分析了适应角法中传统抑制函数的不足后,提出了一种模糊抑制函数的改进适应角算法,结合地形跟随飞行中各阶段的不同特点,制定模糊规则来计算抑制函数,使得飞行器能够快速响应地形起伏变化。同时,结合飞行器运动模型,对地形跟随的效果进行了仿真。仿真结果表明,采用模糊抑制函数的地形跟随控制系统能够减小过顶超调,增强飞行隐蔽性。证明所设计的模糊抑制函数能达到更好的地形跟随轨迹控制效果。(本文来源于《计算机仿真》期刊2013年07期）
卢斌文,曲东才,史晓阳,杨晓龙[10]（2013）在《基于模糊PID控制的地形跟随系统设计》一文中研究指出系统控制精度、抗干扰能力和飞行过载是衡量地形跟随系统性能的叁个重要的指标;通过对传统的基于航迹角PID控制的地形跟随系统进行分析,引入法向加速度信号,构建了一种模糊PID控制器,设计出一种基于法向加速度模糊PID控制的地形跟随系统;在MATLAB平台下对该系统进行数字仿真,结果表明:所设计系统的法向过载幅值减小,系统的越顶超调显着降低,在常值干扰信号下系统抗干扰能力明显优于传统PID控制系统;验证了所设计方案的合理性和可行性。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2013年04期）
地形跟随论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
受开采沉陷或地表资源剥离的影响,矿区地形一般较为复杂。传统摄影测量作业时根据矿区平均高程和测量精度要求,设计一个固定航高,按照该高度进行无人机影像采集。该方法因受地形起伏的影响,测区内摄影比例尺、影像重迭度、分辨率相差较大,导致测量精度不一致,甚至无法构成立体视觉条件,导致空叁加密失败。为克服传统方法的不足,在分析地形起伏对测量精度影响的基础上,基于地形跟随技术,采用轻小型机器视觉模块,通过设计开发基于拓扑约束的快速光流估计算法,实时估计无人机相对地面的航高,并根据地形变化调整无人机飞行高度,实现实时地形跟随的矿区复杂地形摄影测量,从而保证在矿区复杂地形条件下摄影比例尺、影像重迭度、分辨率一致,满足精度均匀的摄影测量条件。研究表明:在矿区复杂地形条件下,能够达到1∶500大比例尺矿区地形图测绘精度要求,证明了该方法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
地形跟随论文参考文献
[1].陈孔锦,赵文娟,黄勇强,桑岚.地形跟随航迹规划[J].教练机.2019
[2].王峥羽,王文成,李德鑫,袁佳琪,郭豪.基于光流法地形跟随的矿区复杂地形无人机摄影测量[J].金属矿山.2019
[3].马群.基于多源传感器的四旋翼导航定位与地形跟随应用研究[D].东南大学.2018
[4].蒋文.地形跟随/回避雷达目标检测方法研究[D].电子科技大学.2017
[5].雍歧卫,喻言家,陈雁,李赟,佐悦.地面管道无人机巡查起伏地形跟随方法[J].重庆理工大学学报(自然科学).2017
[6].牛渊.多传感器融合的小型无人机地形跟随系统设计[D].深圳大学.2017
[7].魏东辉,陈万春,程进.无人飞行器基于前视序列图像的地形跟随技术[J].红外与激光工程.2017
[8].孙敬哲.基于气压的地形跟随混合坐标算法优化及应用[D].国防科学技术大学.2015
[9].王雯.基于模糊抑制函数的地形跟随控制技术[J].计算机仿真.2013
[10].卢斌文,曲东才,史晓阳,杨晓龙.基于模糊PID控制的地形跟随系统设计[J].计算机测量与控制.2013
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