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题名基于数据融合的无人机自主择址技术
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作者
周乐
尹乔之
钟沛霖
魏小辉
聂宏
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机构
南京航空航天大学航空学院
南京航空航天大学飞行器先进设计技术国防重点学科实验室
南京航空航天大学直升机动力学全国重点实验室
南京航空航天大学航空航天结构力学及控制全国重点实验室
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出处
《兵工学报》
北大核心
2025年第8期77-89,共13页
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基金
国家自然科学基金项目(52375102、52275114)
教育部“春晖计划”合作科研项目(HZKY20220126)
+3 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金项目(NJ2024003)
航空科学基金项目(202000410520002)
国防卓越青年基金项目(2018-JCJQ-ZQ-053)
江苏高校优势学科建设工程资助项目(2023年)。
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文摘
无人机作为一种新型飞行器,正在逐步融入现代武器装备体系,成为军事领域中不可或缺的重要组成部分。为了使无人机具备安全的着陆决策系统,能够在没有地面标识的情况下自主地执行降落任务,提出一种基于多传感器数据融合从粗到精的分阶段自主择址技术。基于图像信息进行语义分割、实现粗糙落点搜索,在引导无人机降低飞行高度之后,基于点云信息的高程值计算地形参数、构建地形成本图,并考虑地形的类别融合图像语义信息,完成精细落点搜索。试验结果表明:该技术能够很好地划分出安全区域和危险区域,能够使无人机自主获取安全的着陆位置;在精细落点搜索阶段中通过与拟合点云平面实现决策的方式进行对比分析,验证了该技术能够较大程度地节省决策时间,提高择址效率。
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关键词
无人机
自主择址
数据融合
地形成本图
语义分割
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Keywords
unmanned aerial vehicle
autonomous landing location selection
data fusion
terrain cost map
semantic segmentation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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