基于图形模型动态感知下的多无人机航迹协同

无人机通信信道模型仿真分析

无人机通信信道模型仿真分析 【摘要】本文首先分析了无人机通信的特点，然后从统计模型和非统计模型两个角度对无人机的信道进行分析，研究了以莱斯衰落模型为代表的统计衰落模型，提出了一种新的莱斯仿真模型的算法；最后对无人机通信信道进行非统计模型建模分析，并以两径模型为例进行仿真，结果表明不管是改变地面天线高度还是改变无人机飞行高度，只能改变深衰落区的位置，不能避免深衰落的发生。 【关键词】莱斯衰落瑞利衰落散射 一、引言 无人机[1]（UAV，Unmanned Aerial Vehicle）是一种机上无人驾驶、可重复使用的航空器简称。与传统卫星通信和移动通信相比，无人机通信具有三个特点： 1）信号动态变化范围大； 2）多普勒频移大； 3）电磁干扰比较强。 无人机通信系统属于无线通信，其电波在无线信道中的反射、散射和绕射等特点，使得发射机和接收机之间存在多条传播路径，并且每条路径的传播时延和衰落因子都是时变的，造成了接收信号的衰落，因此多径衰落是无人机通信信道的主要特点。 无线信号随接收机与发射机之间的距离不断变化即产生了

衰落，根据发送信号与信道变化快慢程度的比较，信道可分为快衰落信道和慢衰落信道。其中信号强度曲线的中直呈现慢速变化称为慢衰落，曲线的瞬时值呈快速变化，称快衰落。 快衰落与慢衰落并不是两个独立的衰落，快衰落反映的是瞬时值，慢衰落反映的是瞬时值加权平均后的中值。无人机与主控站间的通信信道可以分成两种情况：当无人机通信仰角较小时，信道为快衰落信道，直射径功率较小；当无人机通信仰角较大时，信道为慢衰落信道，直射径功率较大。 在无人机通信中，无人机与主控站之间属于莱斯（Rice）衰落信道[2]，莱斯衰落信道的特点是信道中存在直视波分量，接收信号是由直视波分量和散射分量叠加而成的一种情况，散射信道是由许多相互独立且服从正态分布的随机信号组成，属于一种统计模型。 下面将从统计模型和非统计模型两个角度对无人机的信道进行分析。 二、信道模型建立与分析 2.1 统计衰落模型建立 一般传统的莱斯衰落信道模型具有广义非静态特性，导致仿真结果与理论结果出现较大偏差，模型计算量和存储空间要求比较大，硬件实现困难，因此本节提出了一种新的莱斯衰落信道仿真模型，使其更加高效，并具有广义静态特性。 基于文献[4]中给出的Rayleigh衰落信道的仿真模型[4]，

智能制造背景下的感知系统方案

智能制造背景下的感知系统 目录 摘要 (2) 智能感知技术 (2) 感知技术的必要性和紧迫性 (2) 基于人体分析 (3) 基于行为分析 (3) 基于车辆分析 (4) 基于图像分析 (4) 智能感知技术在不同领域的应用 (5) 我国发展感知信息技术具备有利条件 (6) 我国在发展感知技术方面的不足与改进方法 (7) 世界各国对于智能制造的发展动向 (7) 结束语 (9) 参考文献 (10)

摘要：当前，以移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的信息技术加速创新、融合和普及应用，一个万物互联智能化时代正在到来。感知信息技术以传感器为核心，结合射频、功率、微处理器、微能源等技术，是未来实现万物互联的基础性、决定性核心技术之一。尤其是，感知信息技术不同于传统的计算和通信技术，无需遵循投资巨大、风险极高、已接近物理极限的传统半导体的“摩尔定律”，而是在成熟半导体工艺上的多元微技术融合创新，即“More than Moore”/“超越摩尔”。 关键词：智能感知技术互联网 智能感知技术 首先，我们要知道的是什么是智能感知技术。所谓的智能感知技术就是重点研究基于生物特征、以自然语言和动态图像的理解为基础的“以人为中心”的智能信息处理和控制技术，中文信息处理；研究生物特征识别、智能交通等相关领域的系统技术。

当前，以移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的信息技术加速创新、融合和普及应用，一个万物互联智能化时代正在到来。感知信息技术以传感器为核心，结合射频、功率、微处理器、微能源等技术，是未来实现万物互联的基础性、决定性核心技术之一。尤其是，感知信息技术不同于传统的计算和通信技术，无需遵循投资巨大、风险极高、已接近物理极限的传统半导体的“摩尔定律”，而是在成熟半导体工艺上的多元微技术融合创新，即“More than Moore”/“超越摩尔”。 PC时期Wintel联盟垄断了整整20年，移动互联网时期ARM+安卓又形成了新一轮垄断。在如今的感知时代，“超越摩尔”是我国一个打破垄断束缚的难得历史机遇，如果加大在此领域的扶持力度，充分发挥已有的半导体产业基础和市场优势，有很大可能在未来智能时代实现赶超发展，抢占产业竞争制高点。 感知技术的必要性和紧迫性 其次，我们要重视感知技术的必要性和紧迫性。信息技术从计算时代、通讯时代发展到今天的感知时代经历了三个浪潮：PC的普及产生了互联网，智能手机的普及形成了移动互联网，今天传感器的普及将促成物联网。Gartner2014技术趋势报告显示，未来5—10年，物联网技术将达到实质生产高峰期，截至2020年，将有260亿台设备被装入物联网，这将引领信息技术迈向智能时代——计算、通讯、感知等信息技术的深度融合万物互联的时代。一个感知无所不在、联接无所不在、数据无所不在、计算无所不在的万联网生态系统，将全面覆盖可穿戴、机器人、工业4.0、智能家居、智能医疗、智慧城市、智慧农业、智慧交通等。如果把整个智能社会比作人体，感知信息技术则扮演着五官和神经的角色。 感知信息技术是未来智能时代的重要基础。智能时代，物联网、传感器会遍布在生活、生产的各个角落。据《经济学人》预测，到2025年城市地区每4平方米就会有一个智能设备。智能城市、智能医院、智能高速公路等将依靠传感器实现万物互连并自动做出决策；智能制造通过在传统工厂管理环节和生产制造设备之间部署以传感器为代表的一系列感知信息技术以实现自动化、信息化和智能化。一直以来，美国、德国、日本等国都非常重视感知信息技术的发展。美国早在1991年就将传感器与信号处理、传感器材料和制作工艺上升为国家关键技术予以扶持，近年来更是每年投入数十亿美元用于传感器基础项目研究。 感知信息技术领域将催生万亿级的市场。感知信息技术领域涉及材料、传感器设备、控制系统以及其上承载的数据增值开发和信息服务。智能手机和可穿戴设备的广泛普及应用，使传感器设备需求增势迅猛，而无所不在的传感器也将引发未来大规模数据爆炸，到2020年，来自传感器的数据将占全部数据的一半以上。大数据的充分利用和挖掘，还将不断催生新应用和新服务。预计到2020年相关的物联网产品与服务供应商将实现超过3000亿美元的增值营收，并且主要集中在服务领域。 发展安全可控的感知信息技术有利于保障国家经济社会安全。我国是网络大国，却不是网络强国，无论是芯片、操作系统，还是应用系统，受制于人的局面依然严峻。未来，在万

无人机实景建模技术

无人机实景建模技术

无人机实景建模技术 一、概要 随着智慧城市的发展，真实可靠高效率的可视化信息对我们越来越重，利用无人机的优势以及倾斜摄影技术，可以快速准确的对一片区进行实景建模，成为GIS（地理信息系统）中重要的一环，也是BIM（建筑信息管理）中重要的角色。 通过在同一飞行平台上搭载多角度相机（或者单相机飞不同航线），同时从垂直、倾斜等不同的角度采集影像，获取地面物体更为完整准确的信息，由这些倾斜影像即可生成三维模型。 二、软件介绍 随着越来越多的人开始对无人机感兴趣无人机成为当代年轻人的“玩具”。说到玩无人机那么无人机app就必不可少了。无人机app与无人机通过蓝牙或者网络连接之后就能通过你手上的手机控制无人机的开关以及功能，还能在手机上观看拍摄视频。目前无人机飞控软件有DJI GO、DJI GS PRO、Litchi Vue、Pix4Dcapture、Dronepan等软件，现在我和大家说一下DJI GS PRO什么使用吧。 三、作业流程 1、打开APP，左侧的列表是当前规划好的任务，右侧是调用的是苹果地图，在中国大陆的苹果地图也就是高德地图。我们接下来点击左下角的“新建”按钮来建立航测任务。

2、这时出现五个选项，我们选择中间的这个(测绘航拍区域模式)，来对一个大片区域进行航拍

3、我们选择地图选点，根据地图显示的画面确定航测的方位和面积。同时也是因为无人机的飞行时间一般就半小时作用，电量非常宝贵，用飞行器去定点会浪费很多电量。 4、（1）点击屏幕就会出现一个航测区域，手动拖拽四个定点可以改变航测的面积和形状，同时也可以手动增加拐点，让航测面积更加的灵活多样。 （2）并且在右边的菜单栏里选择好对应的云台相机。 （3）设置好任务的高度，任务的高度和拍摄的清晰度，成图的分辨率有很大的关系。 （4）大面积的时候尽量选择等时间拍照，因为能上传的航点是有限的。

无人机介绍

飞行器大疆PHANTOM 4 PRO 产品类型四轴飞行器 产品定位专业级 悬停精度垂直：±0.1m（视觉定位正常工作时）；±0.5m（GPS定位正常工作时） 水平：±0.3m（视觉定位正常工作时）；±1.5m（GPS定位正常工作时）m 旋转角速度最大旋转角速度：250°/s（运动模式）；150°/s（姿态模式） 升降速度最大上升速度：6m/s（运动模式）；5m/s（定位模式） 最大下降速度：4m/s（运动模式）；3m/s（定位模式） 飞行速度最大水平飞行速度：72km/h（运动模式）；58km/h（姿态模式）；50km/h（定位模式）飞行高度最大飞行海拔高度：6000m 飞行时间约30分钟 轴距350mm 遥控器 工作频率 2.400-2.483GHz和5.725-5.850GHz 控制距离FCC：7000m；CE：3500m（无干扰、无遮挡）m 发射功率 2.400-2.483GHz FCC：26dBm；CE：17dBm 5.725-5.850GHz FCC：28dBm；CE：14dBm 云台 角度控制精度俯仰：-90°至+30° 可控转动范围±0.03° 控制转速俯仰：90°/s 相机 镜头FOV84°；8.8mm/24mm（35mm格式等效）；光圈f/2.8-f/11 带自动对焦（对焦距离1m-无穷远） 传感器1英寸CMOS；有效像素2000万（总像素2048万） ISO范围视频：100-3200（自动）；100-6400（手动） 照片：100-3200（自动）；100-12800（手动） 快门速度机械快门：8-1/2000s 电子快门：1/2000-1/8000s 照片分辨率 3:2宽高比：5472×3648 4:3宽高比：4864×3648 16:9宽高比：5472×3078 PIV拍照尺寸：16:9宽高比： ?5248×2952（3840×216024/25/30p，2720×153024/25/30p， 1920×108024/25/30p，1280×72024/25/30p） ?3840×2160（3840×216048/50p，2720×153048/50p， 1920×108048/50/60p，1280×72048/50/60p） 17:9宽高比： ?4896×2592(4096×216024/25/30p) ?4096×2160(4096×216048/50p) 录像分辨率 H.265 ?C4K：4096×216024/25/30p@100Mbps

无人机定位追踪与反制系统V1.2 (1)

无人机追踪定位与反制系统西安汉科通信科技有限责任公司

1概述 近年来，无人机迎来爆炸式发展，消费级无人机在给人们日常生活带来方便和乐趣之时，不规范的无人机飞行造成的威胁也与日俱增——据统计，自2015年8月至2016年9月，仅在美国就发生了726起无人机事故。在中国，无人机坠落伤人、逼停航班和列车的事情也屡屡发生，2017年4月，短短17天之内，双流机场附近就出现了至少9起无人机在机场禁飞区“黑飞”事件，导致100多趟航班受影响。 自无人机诞生之日起，识别和拦截无人机的反无人机系统就一直在研发与尝试中。反无人机，首先要识别和探测无人机。“飞行高度低、飞行速度慢、飞机体积小、重量轻”，这是一般军用和民用无人机共同具备的特点，这种“低慢小”的特点给无人机的探测带来一定的难度。 2无人机探测技术 目前常用的无人机探测技术包括雷达、光电探测、音频探测、无线电信号探测等。 2.1雷达探测技术 通过雷达发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息。 由于无人机体积小，材质多为塑料，本身透波性好，雷达波反射少，RCS （雷达散射截面积）天生低，大约为0.01平米量级，比起先进隐身飞机来也毫不逊色；速度慢，多普勒效应不太明显，容易被雷达当成地杂波忽略；飞行高度低，受地面和树木房屋等强杂波影响大，微弱信号容易被强杂波淹没。 2.2光电探测 光电探测是利用可见光摄像机和红外热像仪传感器组合，对需要进行监控的区域进行全天时视频探测与监视。采用红外热像点目标跟踪、目标图像识别算法技术、伺服驱动光电转台技术等技术对低空、低速飞行的小型无人机进行探测、分类和跟踪。缺点首先是摄像头只能对准一个方位，如果单位面积很大，则需要安装多套系统，同时，视线盲区无法避免；其次，黑夜和浓雾情况下，摄像头基

智能化制造背景下的感知系统

智能制造背景下的感知系统 一、智能制造的内涵 （一）概念 关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出，成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造（Smart Manufacturing）”。 世纪80年代：概念的提出。1998年，美国赖特（Paul Kenneth Wright ）、伯恩（David Alan Bourne）正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》（Smart Manufacturing），就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。在此基础上，英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。麦格劳- 希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，最大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。 ——20世纪90年代：概念的发展。20世纪90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术（IMT）与智能制造系统（IMS）开展国际合作研究。1991年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动，并将这种智能活动与智能机器有机融合,

将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。 ——21世纪以来：概念的深化。21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造（Smart Manufacturing）。2010年9月，美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出，智能制造是对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造，产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。德国正式推出工业4.0战略，虽没明确提出智能制造概念，但包含了智能制造的内涵，即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统（CPS）。在制造系统中，这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。 综上所述，智能制造是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术结合，实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统。 （二）特征 智能制造的特征在于实时感知、优化决策、动态执行等三个方面：一是数据的实时感知。智能制造需要大量的数据支持，通过利用高效、标准的方法实时进行信息采集、自动识别，并将信息传输到分析决策系统；二是优化决策。通过面向产品全生命周期的海量异构信息的挖掘提炼、计算分析、推理预测，形成优化制造过程的决策指令。

AOPA无人机任务规划练习测试题

精心整理 1. 无人机______是指根据无人机需要完成的任务、无人机的数量以及携带任务载荷的类型，对无人机制定飞行路线并进行任务分配。 A. 航迹规划 B. 任务规划 C. 飞行规划 答案:B. 2. 任务规划的主要目标是依据地形信息和执行任务环境条件信息，综合考虑无人机的性能、到达时间、耗能、威胁以及飞行区域等约束条件，为无人机规划出一条或多条自______的______，A. B. C. 答案 3. A. B. C. 答案4. A. B. C. 答案5. A. B. C. 答案6. A. B. C. 答案:C. 7. 动力系统工作恒定的情况下______限制了航迹在垂直平面内上升和下滑的最大角度。 A. 最小转弯半径 B. 最大俯仰角 C. 最大转弯半径 答案:B. 8. 无人机具体执行的飞行任务主要包括到达时间和进入目标方向等，需满足如下要求：______。 A. 航迹距离约束，固定的目标进入方向 B. 执行任务时间，进入目标位置 C. 返航时间，接近目标的飞行姿态

答案:A. 9.从实施时间上划分，任务规划可以分为______。 A.航迹规划和任务分配规划 B.航迹规划和数据链路规划 C.预先规划和实时规划 答案:C. 10.就任务规划系统具备的功能而言，任务规划可包含航迹规划、任务分配规划、数据链路规划和 系统保障与应急预案规划等，其中______是任务规划的主体和核心。 A.航迹规划 B.任务分配规划 C.数据链路规划 答案:A. 11. A. B. C. 答案 12. A. B. C. 答案 13. A. B. C. 答案 14. A. B. C.任务规划、返航规划和载荷分配 答案:A. 15.______包括携带的传感器类型、摄像机类型和专用任务设备类型等，规划设备工作时间及工作 模式，同时需要考虑气象情况对设备的影响程度。 A.任务规划 B.载荷规划 C.任务分配 答案:B. 16.______包括在执行任务的过程中，需要根据环境情况的变化制定一些通信任务，调整与任务控 制站之间的通信方式等。 A.链路规划 B.目标分配

盘点：国外开设无人机课程的院校

盘点：国外开设无人机课程的院校 来源：宇辰网 作为一种新兴前沿科技产业，无人机热逐渐成为未来的一种发展趋势。由于其具有运行成本低、无人员伤亡风险、机动性能好、可进行超视距飞行、使用方便高效等特点，目前已成功应用于影视航拍、测绘航测、农药喷洒、商业表演等领域，越来越多的行业也正希望用无人机取代传统的工作。 无人机应用的范围越来越广，但专业人才的数量却远远满足不了行业发展的需要，为了弥补这一人才缺口，各大高校纷纷开设无人机相关专业，志在为国家培养一批“高精专”的无人机人才。 无人机/图来源网络

下面是近些年来国外开设无人机专业的大学，以供参考： 1、2008年，Salina为堪萨斯州大学提供了防灾救援计划项目资金，无人机也是该项目的一部分，堪萨斯州大学成为第一个提供无人机学士课程的大学。 2、2009年,北达科他大学设立了无人机专业，学制为本科4年，从2009年开始已经有超过220人在这所大学获得这个专业的学位，其专业应用多数为民用领域。 3、2011年，佛罗里达州的安柏瑞德航空航天大学设立了无人机课程，教授无人机基础知识、安全常识以及注意事项，使学员加深对无人机的理解，从而为保护国家空域安全尽一份力量。 4、2011年和2012年，内布拉斯加大学和密苏里大学先后推出无人机新闻课程。教师与学生合作开发无人机在新闻领域的技术，并制作美国中西部山火、雪鹅迁移的视频报道。 2013年，这两所学校又先后设立无人机新闻实验室，旨在跨领域研制出能够完成新闻报道任务的无人机。 5、2013年，门罗的路易斯安那州大学在其航空学院设立无人机课程。 6、2014年，阿拉斯加费尔班克斯大学从秋季开始提供无人机辅修课程。 7、2016年4月，位于奥本的绿河学院宣布启动一个与无人机相关的课程。项目总监George Comollo在KOMO的采访中说道：“我们的目标是为学生提供如何操作无人机、如何构建无人机以及如何修理无人机等方面的课程。”

基于多源信息融合的无人机感知与规避研究_李耀军

1 引 言(Introduction) 未来的无人机将向着实战化、智能化、多能化的方向发展，并可实现与有人驾驶飞机的混合编队。它们能全天候、全空域执行侦察、预警、通信、精确打击、核打击、战斗支援、救援、补给甚至自杀性攻击等多种任务。无人机在现代数字战场中的突出优点和惊人表现，使得各国竞相研制，目前无人机已经大量使用。截止2006年，全球研制无人机的国家有30多个，研制型号有150余种，已有50多个国家的军队装备了140余种型号的无人机。 美国是最早研制无人机的国家之一，目前已投入使用的无人机多达75种、近1400架，形成了高、中、低空，远、近距离，战略、战役、战术等各层面搭配的无人机作战网络。以色列在无人机领域仅次于美国，其研制的无人机有17种之多。据悉，从20世纪50年代至今，俄已研制出20多种 * 此项工作得到如下基金资助：国家重点基金，项目批准号：60634030；国家自然科学基金，项目批准号：60702066；教育部新世纪优秀人才项目，项目批准号:NCET-06-0878；航空基金，项目批准号：20090853013，西北工业大学校翱翔之星计划。 型号。英、法、德、意等国，在无人机领域虽不像美军那样称雄世界，但也都有一定实力。 随着无人机的大量使用，中空、低空、超低空的空域变得越来越“拥挤”，从而给飞行器带来越来越严峻的安全隐患。美军已经发生了数起无人机与直升飞机碰撞事件——虽然美国国防部只公开承认了其中的一次——2004年11月，陆军的l 架“大乌鸦”无人机与1架OH-58D “基奥瓦勇士”直升机在伊拉克上空相撞，所幸没有造成人员伤亡和严重的装备损失。 随着无人机在和平时期训练及参与作战中的广泛使用，无人机之间以及无人机对有人飞机造成了直接的威胁，如何避免它们与其他飞机碰撞已经成了一个非常值得关注的问题。虽然美军已经建立起防止无人机与有人飞机碰撞的机制，但还远没有达到安全的程度，正在致力于研究提高无人机飞行安全性的更可靠解决方案，而感知－规避系统[1, 2]可以确保无人机具有与有人机同样的安全性[3-7]。 基于多源信息融合的无人机感知与规避研究* 李耀军，潘泉，杨峰，李军伟，朱英 西北工业大学 自动化学院 西安 710072 E-mail: liyaojun@https://www.wendangku.net/doc/172530893.html, 摘 要: 无人机和有人飞机安全共享空域是无人机发展的一个关键问题。本文基于多源信息融合对无人机感知与规避做了深入研究。通过多传感器信息融合技术解算并共享无人机与有人飞机的坐标和实时运动状态，利用多模态图像的优势互补，实现昼夜、远距离、高分辨率的目标检测、识别与跟踪，从而提高无人机感知与规避的实时性与可靠性。借鉴有人飞机空中交通警戒与防撞系统的基本工作原理，通过机载计算机计算相关参数，判定闯入飞机对自身安全的威胁程度，并提供预警分析与决策。最后，结合实际情况给出了无人机的规避策略，包括避让方法和协调解脱。 关键词: 感知与规避,多源信息融合,多模图像融合,预警分析,规避策略 Multi-source Information Fusion for Sense and Avoidance of UAV * LI Yao-Jun, PAN Quan, YANG Feng, LI Jun-Wei, ZHU Ying School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi ’an 710072, P.R.China E-mail: liyaojun@https://www.wendangku.net/doc/172530893.html, Abstract: Sharing safety airspace is a key issue for UAV and manned aircraft as the development of UAV. In this paper, UAV airspace obstacles sense was thoroughly studied based on multi-source information fusion. Through multi-sensors information fusion technologies, positions and runtime space state of UAV were computed and shared with manned aircraft. Taking advantage of alternative ascendancy of multi-image was to realize all-time, all-weather, remote and high-resolution of target detecting, identifying and tracking. So the run-time and reliabilities of airspace obstacles sense for UAV was improved greatly. Referring the basically working principle of the manned aircraft air traffic alert and collision avoidance system, we determine the aircraft whether fly into a threat to the safety of their own and provide early warning analysis and decision-making by calculating the relevant parameters. Finally, avoid strategies are given according to the actual situation, including avoidance methods and make way mutually. Key Words: Sense And Avoidance; Multi-source Information Tusion; Multi-mode Image Fusion; Warning Analysis; Avoidance Strategy Proceedings of the 29th Chinese Control Conference July 29-31, 2010, Beijing, China

智能态势感知系统

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产品简介 产品概述 最近更新时间：2018-12-18 17:16:40 什么是腾讯态势感知（私有云）？ 腾讯态势感知（私有云）（下文也叫御见）是腾讯面向政府、军队、金融、制造业、医疗、教育等大型企事业单位，推出的安全大数据分析及可视化平台。御见以安全检测为核心、以事件关联分析和腾讯威胁情报为重点、以 3D 可视化为特色、以可靠服务为保障，可针对企业面临的外部攻击和内部潜在风险，进行深度检测，为企业提供及时的安全告警。通过对海量数据进行多维度分析和及时预警，能及时智能处理安全威胁，实现企业全网安全态势可知、可见、可控的闭环。 主要功能 态势总览 通过态势总览，直观展示企业在全网范围内的资产安全状况、最新待处理威胁、风险事件、安全事件趋势等，运用安全评分、趋势图、柱状图、分布图等直观图形，实现可视化展示，结合平台所收集、加工、分析后的多维数据，直观查看结果，方便安全运维人员及时发现和处理威胁，从而帮助客户有效洞察企业所面临的外部威胁和内部脆弱性风险，极大地提高了安全运维团队的监测、管理、处置安全事件的效率。 资产感知 提供资产可视功能，帮助用户从资产的角度了解安全态势。盘点现有资产，对资产进行编辑管理。通过流量发现、第三设备导入、用户主动添加等手段，摸清企业内网资产，建立完整、丰富的资产库，为实现威胁、风险事件与企业内网资产紧密关联打下基础，方便运维人员对企业内网资产进行管理。 威胁发现 对接第三方设备日志、流量日志、威胁情报等数据，御见大数据分析平台对数据进行清洗、过滤、归一后，进行安全规则检测，实时发现最新威胁事件，并进行威胁态势感知与威胁事件告警，方便运维人员查询具体的威胁事件，从中获得威胁事件更详细信息，帮助调查分析、溯源事件、联动处置问题。 风险预警 实时收集互联网最新安全漏洞情报，向客户传递最新漏洞情报。通过持续监控外部威胁和内部风险，全面分析事件详情，为客户提供专业的处置方案，协助客户快速定位问题、精准定位溯源、及时正确处置威胁，做到及时查漏补缺、防患未然。

无人机自主飞行航迹规划问题

摘要： 对于问题1也就是在二维平面上规划无人机最优航迹，我们首先用VORONI粗略作出可选航线，然后对每一段路径进行代价估测，问题1考虑的因素较少主要考虑了雷达威胁度和燃油两个因素。其中雷达威胁大小的度量主要考虑飞机距离雷达的长度，距离越近其危险值也就越大，由于飞机的燃油也是有限的，过长的航行路径会导致飞机燃油耗尽。因此在这两个因素中，我们引入加权系数，使得这危险度和航程因素影响的比重可视具体情况调节。得出路段代价后，再用改进的Dijkstra 算法求出3条较优参考路径。然后对这三条路径进行对比从而找出最佳路径。 问题2是在三维空间情况下规划无人机航迹，我们对选取的二维路径进行如下优化：首先，用三次样条插值法对折线路径进行平滑处理；其次，考察无人机的操作性能（主要考虑拐弯），对曲线做进一步平滑处理；然后，考虑无人机飞行高度对其安全性及操作性的影响，一方面是在威胁度计算时加入高度因素，重新进行权值计算；另一方面是对飞机飞行高度变化进行讨论，如无人机的最大仰角和过度地带飞机至少飞行的高度。由于数字地图的复杂型，二维处理中产生的最佳路径，在三维中并不一定是最优的，我们经过计算，发现二维平面次优的航道才是三维最优的航道路径。 在问题3仿真过程中，我们使用MATLAB 7.0进行计算和最后的飞机飞行航道图形绘制，包括三次样条曲线拟合，数字地图与预处理等，使用了VC++ 6.0编写了Dijkstra 算法计算最优路径。 关键字：Voronoi图Dijkstra算法三次样条插值最小曲率半径

目录 一、问题的重述 (1) 二、模型的假设 (1) 三、模型的符号说明 (2) 四、对问题的分析 (3) 五、模型的建立与求解 (3) 5.1 问题1模型的建立 (3) 5.1.1 引入问题 (3) 5.1.2约束条件 (4) 5.1.3基于VORONOI图的航路代价计算 (4) 5.1.3.1 VORONOI图的基本思想 (4) 5.1.3.2 VORONOI图的生成原理 (4) 5.1.4 Dijkstra算法 (5) 5.1.4.1 Dijkstra算法的基本思想 (5) 5.1.4.2 实现Dijkstra算法的步骤 (5) 5.1.4.3 对Dijkstra算法的改进 (6) 5.1.5 雷达威胁代价的计算 (6) 5.1.6 燃油代价的计算 (7) 5.1.7 航路总代价的计算 (7) 5.2 问题2模型的建立 (7) 5.2.1约束条件 (7) 5.2.2 航路代价的计算 (8) 5.2.2折线型航线平滑化 (8) 5.2.3三次样条函数定义 (8) 5.2.4三次样条函数原理 (9) 5.2.5无人机最大转角问题 (11) 5.2.6 无人机爬坡优化 (13) 5.2.6.1.地形平滑 (13) 5.2.6.2曲率限制法 (14) 5.2.6.3最小离地间隙限制 (15) 5.3 问题的求解 (16) 5.3.1问题1模型的求解 (16) 5.3.1.1 雷达的分布情况 (16) 5.3.2问题2模型的求解 (17) 六、仿真求解 (17) 6.1 问题1 模型进行仿真 (18) 6.1.1 VORONOI图 (18)

国外军用无人机公司盘点

国外军用无人机公司盘点 宇辰网整理了十家国外军用无人机相关公司的基本信息，并列举了部分主要无人机机型。（注：部分公司也涉及民用领域） 1通用原子技术公司（General Atomics） 通用原子公司于1995年在加利福尼亚成立，其业务涵盖核物理、无人机、航空传感器、电气、电子和激光技术等。该公司研发的无人机/无人机系统主要有MQ-1 Predator（捕食者）、MQ-9 Reaper（死神）、Altus（奥塔斯）、Avenge(复仇者)、MQ-1CGray Eagle（灰鹰）等。 2诺斯洛普·格鲁门公司（Northrop Grumman） 诺斯洛普·格鲁门公司组建于1994年，在诺斯洛普公司收购格鲁门公司后正式更名。该公司是世界第5大国防承包商，主要研发航空和防务技术，同时也是雷达和海军船只制造商。公司生产的无人机/无人机系统主要有RQ-4A Global Hawk（全球鹰）、MQ-8 Fire Scout（火力侦察兵）、RQ-180、MQ-4CTriton（特里同）等。 3洛克希德马丁公司（Lockheed Martin） 洛克希德马丁公司是美国知名航空航天制造商，其前身洛克西德公司始建于1912年，并在1995与马丁·玛丽埃塔公司合并，从此更名为洛克希德马丁公司。该公司研发的无人机/无人机系统主要有RQ-3 DarkStar(暗星)、RQ-170 Sentinel（哨兵）、Fury 1500、Stalker、Desert Hawk I等。

4波音公司（Boeing） 波音公司是知名民用与军用飞机制造商，在全球航空航天业处于领先地位。该公司研发的无人机/无人机系统主要包括ScanEagle（扫描鹰）、Phantom Eye（鬼眼）、 RQ-21 Integrator、X-50A Dragonfly（蜻蜓）、X-37B、X-51WaveRider等。 5以色列航空工业公司(IAI) IAI是以色列国有航空航天制造商，生产的航空系统广泛应用于军用和民用。其产品涵盖军用和民用飞机、无人机、导弹，航空电子设备和空间系统。该公司研发的无人机/无人机系统主要包括RQ-5 Hunter（猎人）、Scout（侦察兵）无人机、Heron（苍鹭）、Searcher II（搜索者）、Harpy等。 6以色列埃尔比特系统公司（Elbit） Elbit系统公司是一个国际化的国防电子公司，业务遍及海陆空，涵盖无人机、，光电技术，电子战套件，信号情报系统，数据链、通信系统以及无线电。其无人机/无人机系统主要有Hermes 450（赫尔墨斯450）、Hermes 1500、Hermes 900、“云雀”II、“云雀”I-LE等。 7 以色列航空防务系统公司（Aeronautics Defense Systems） 航空防务系统公司是以色列无人机制造商，专注于研发小型、战术、中空长航时无人机。其代表产品主要有Dominator（统治者）、Orbiter II、Aerostar和Aerolight等。 8 BAE系统公司（BAE Systems）

无人机实景建模

无人机实景建模 一、概述 随着智慧城市的发展，真实可靠高效率的可视化信息对我们越来越重要，利用无人机的优势以及倾斜摄影技术，可以快速准确的对一个片区进行实景建模，成为GIS（地理信息系统）中重要的一环，也是BIM（建筑信息管理）中重要的角色。 通过在同一飞行平台上搭载多角度相机（或者单相机飞不同航线），同时从垂直、倾斜等不同角度采集影像，获取地面物体更为完整准确的信息，由这些倾斜影像即可生成三维模型。 二、应用 无人机实景建模可应用于遗迹保护、灾区重建、智慧小区、城市规划、土地确权、虚拟校园等的建设中。 测绘↑ 无人机实景建模将提供比正射影像更丰富的信息 工程管理↑ 在施工的某个阶段，可以用无人机对现场进行建模，保留数据，为整个工程留作备份

建筑设计↑ 在真实的场景中进行合理的设计，有利于提高效率 三、作业流程： 无人机+倾斜相机→航飞采集数据→建模→GIS平台→应用 1、硬件飞行平台： 对于小面积的片区我们多采用多旋翼飞行器，优点是不受飞行场地影响，可垂直起降，可达到一定的载重要求。（主要参数为：控制半径5km，飞行时间40min，载重6kg）搭配RTK差分定位系统，可达厘米级的定位。 2、倾斜相机： 一般采用五镜头倾斜相机，同时采集五个方向的数据。在小面积片区我们也会采用单镜头飞五条航线来采集数据。

3、飞行地面站： 在地面站端，我们只需将要建模的区域选中，然后设置飞行高度，航向重叠度和横向重叠度，即可一键起飞，在GPS信号良好的情况下，无人机即可自动完成飞行任务。高度不同，建模精度不同，高度越低，精度越高，但同时所需要飞行的时间就越多。 4、建模软件： 目前市面上的建模软件有诸如pix4D mapper，bently ContextCapture等； pix4D mapper↑

无人机城市可视化管理系统方案

无人机的城市可视化管理系统技术方案书

目录 1. 项目背景 ...................................... 错误!未定义书签。 2. 系统结构 ...................................... 错误!未定义书签。 硬件系统 ...................................... 错误!未定义书签。 巡检无人机................................ 错误!未定义书签。 软件系统 (6) 账户注册、登录............................ 错误!未定义书签。 3. 售后及运维 .................................... 错误!未定义书签。 4. 相关案例 ...................................... 错误!未定义书签。 5. 公司介绍 ...................................... 错误!未定义书签。

1.项目背景 随着城市管理精细化程度的提升，要求我们在城市日常管理中的方法不断推陈出新，探索新的高效的管理手段是大势所需。无人机作为一项空中视野的管理工具，在城市管理中有不可或缺的地位。无人机可以搭载采集数据所需的设备，在特殊情况下进行空中数据采集；其在采集过程中的图像和视频可以实时回传到管理中心，使得地面控制人员实时掌握信息，并根据掌握的信息控制和调整无人机的飞行状态和路径；无人机”在整治脏乱差、监督占道经营、流动设摊、高空违建、建筑工地管理、四位一体巡查河道等取证方面优势更明显，通过航拍，执法死角一览无遗，提高了市容环境综合整治效率。 但目前城市管理部门在无人机的使用上没有很好的管理过程，不论是采购的无人品牌型号不一，使用的能力高低不等，使用的模式和目标也没有统一的合理的规划，没有引入先进科技对无人机进行科学管控，导致无人机在城市管理上没有得到很好的利用。只有通过规范统一的进行无人机采购，使用培训，才能建立良好的无人机操控基础；引入先进技术，才能精准控制无人机进行作业；对功能模块进行标准配备，才能更科学地进行高效执行和集中管理。

2016国内外植保无人机现状分析报告

2016国内外植保无人机现状分析 保证粮食安全是中国的基本国策。然而，在当前中国粮食作物生产过程中，植保仍以手工、半机械化操作。农业部专家对中国航空植保技术的需求情况进行了预测。分析预测表明，中国农业航空产业是一个尚未真正启动的大产业，未来中国农业航空市场的需求将会有爆发性增长，拉动新增机型投入将达到465亿元以上。随着相关制度及配套核心技术的不断完善，中国农业航空产业必将得到健康、有序和高速发展，有利于实现农业病虫害统防统治，实现精准作业，极大地提速中国现代农业的进程。 据统计，中国目前使用的植保机械以手动和小型机(电)动喷雾机为主，其中手动施药药械、背负式机动药械分别占国内植保机械保有量的93.07%和5.53%，拖拉机悬挂式植保机械约占0.57%，植保作业投入的劳力多、劳动强度大，施药人员中毒事件时有发生。据报道，广东省部分地区每天200元已请不到人工施药。目前国内农药用量越来越大，作业成本高，且浪费严重，资源有效利用率低下，作物产量和质量难以得到保障，同时带来严重的水土资源污染、生态系统失衡、农产品品质下降等问题，无法适应现代农业发展的要求。 据统计，中国每年因防治不及时，病虫害造成的粮食作物产量损失达10%以上。农用飞机航空作业效益高，以无人驾驶直升机航空喷施作业为例，综合作业成本及收益对比分

析结果显示(微小型无人飞机的使用寿命按5a计，机动喷雾机与手动喷雾器按3a计)，采用25kg有效载荷的单旋翼油动力无人机和15kg有效载荷的单旋翼电动无人机进行喷施作业的年度收益分别是机动喷雾机的33倍和25倍，是人工手动喷雾(不计算人工成本)的133倍和93倍(来源于作者根据生产实践数据的推算);农用飞机航空作业速度快、突击能力强、防控效果好，飞机飞行产生的下降气流吹动叶片，能使叶片正反面均能着药，防治效果相比人工与机械提高15%～35%，应对突发、爆发性病虫害的防控效果好;不受作物长势的限制，可解决作物生长中后期地面机械难以下田作业的问题，例如：作物生长至封行后行垄不清晰，特别是对于玉米等高秆作物，玉米大喇叭口期高度一般都在1.2m以上，与拖拉机配套的普通悬挂式、牵引式喷杆喷雾机难以进入进行杀虫剂、杀菌剂、除草剂以及催熟脱叶剂、增糖剂、叶面肥料等喷洒作业，尤其在丘陵山区交通不便、人烟稀少或内涝严重的地区，地面机械难以进入作业，航空作业可很好地解决这一难题。此外，与田间作业相比，飞机航空作业还有劳动用工少、作业成本低、不会留下辙印和损伤作物、不破坏土壤物理结构、不影响作物后期生长等特点，据统计报道，飞机航空作业与地面机械作业相比，每公顷可减少作物损伤及其他支出(油料、用水、用工、维修、折旧等)约105元。

智能感知设备及感知系统的制作技术

本技术公开了一种智能感知设备及感知系统，所述感知设备包括：具备多个传感器的传感器单元、与数据平台相连接的无线通信模块、存储模块、以及处理模块；所述处理模块与所述传感器单元、无线通信模块和存储模块相连接；所述处理模块根据加速度传感器的检测结果并利用预设检测算法来获知用户的运动情况；所述感知设备具有多种模式，不同模式对应不同的预设检测算法，用户通过对感知设备进行模式设定来对所述预设检测算法进行选择；本技术所述感知设备能耗极低，能够实现与数据平台的互联，且支持多种传感器的接入，稳定性和灵敏度均较高，存储能力强。 权利要求书 1.一种智能感知设备，其特征在于所述感知设备包括：具备多个传感器的传感器单元、与数据平台相连接的无线通信模块、存储模块、以及处理模块；所述处理模块与所述传感器单元、无线通信模块和存储模块相连接； 所述传感器单元包括：温度传感器、湿度传感器、环境光传感器、磁场传感器、加速度传感器和震动传感器中的至少两个；所述无线通信模块至少包括WIFI芯片； 所述处理模块根据加速度传感器的检测结果并利用预设检测算法来获知用户的运动情况；所述感知设备具有多种模式，不同模式对应不同的预设检测算法，用户通过对感知设备进行模式设定来对所述预设检测算法进行选择。 2.根据权利要求1所述的智能感知设备，其特征在于， 所述传感器单元还包括：风速传感器、pH值传感器、光照度传感器、溶解氧传感器、二氧化碳传感器、空气质量传感器、门磁传感器、噪声传感器中的至少一个； 所述感知设备还包括与处理模块相连接的USB串口转换模块、模式转换开关、电压转换模块、稳压模块和时钟模块。 3.根据权利要求1所述的智能感知设备，其特征在于所述处理模块通过存储结构体对接收到的传感器单元输出的传感器数据进行存储；每一存储结构体包括多条采用分隔符进行分隔的数据，每条数据中具有传感器数据、以及相应的传感器数据接收时间戳信息和传感器类型信息；所述处理模块将各存储结构体按照创建顺序依次排列后形成数据流，并根据预设上传周期将所述数据流上传至所述数据平台；所述处理模块还根据接收到的预设中断信息将相应的传感器数据直接上传至数据平台。 4.根据权利要求3所述的智能感知设备，其特征在于所述处理模块在对接收到的传感器单元输出的传感器数据进行存储之前，先对所述传感器数据进