面向飞机绕检的旋翼无人机协同方法研究
发布时间：2021-08-08 23:39
随着无人机在军事和民用领域的逐步推广应用,为提升无人机在复杂空中环境态势下的作业效率,保障无人机空域飞行安全,多无人机的协同作业变得尤为重要。无人机协同技术,提高无人机安全性,同时也提升了无人机的自主化,智能化。无人机的协同,通过无人机系统传感器和数据链路数据实现对作业环境的有效观测、评估和威胁判断,在此基础上,多无人机具有机群数量大、覆盖面广的特性,多机间可对感知内容共享,实现协同工作,提升完成任务的效率。课题针对无人机在民航领域中的应用,采用多无人机协同作业,代替常规机务人员对民航飞机航前航后绕机检查,围绕多无人机协同与航迹规划两个核心内容,开展了以下研究:第一,设计了多无人机协同绕检的方案。以安全性,精确性和高效性为核心指标,从航迹规划和机队规模联合优化建模;针对民航飞机外观模型建立,参考民航飞机航前航后绕机检查标准,构建出符合标准的无人机绕机检查流程。为协同绕检系统实验提供了重要依据。第二,提出了针对绕检作业的多无人机航迹规划方法,分为航迹节点分配和全局航迹规划。其中,航迹节点分配就是根据任务要求设定各无人机的航迹,离线规划出多条飞行航迹;全局航迹规划采用基于差分进化粒子群算法...
【文章来源】：中国民航大学天津市
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
廉航易捷
中国民航大学硕士学位论文52016年范堡罗航展上，空客公司(Airbus)展示了使用无人机对参展飞机进行外观检查的先进技术。空客公司与Intel公司合作，采用AscTecFalcon8无人机，如图1-3(a)所示。该无人机采用V型结构，可以对抗强风，能够在风力较大的天气情况下稳定飞行；无人机的惯导模块(IMU)具有三套冗余，此外电池、通信、电机均有冗余，能够保证无人机安全可靠。在绕检过程中，无人机配备实感相机，可实现智能导航与避障，同时实感相机拍摄到的图像进行三维重建，然后再将数据进行分析、存储，其效果如图1-3(b)所示。虽然该团队的无人机性能较强，可以抵抗强风，但其不能实现故障实时诊断以及快速生成绕检报告，且单架无人机绕检耗时较长，提升了时间成本。图1-3(a)intel公司Falcon8无人机图1-3(b)绕检效果图图1-3intel公司产品国内对此问题研究较少。目前只了解到中国民用航空飞行学院魏永超副教授做过相关学术研究[23]。其采用三维激光扫描仪对学校训练机型进行扫描，采集到完整的机身三维数据。但其扫描时间较长，需要15分钟，扫描数据精度较低，且后期对扫描数据处理则需要更多时间，不能满足无人机绕检实时检测，快速生成检查报告的需要。其研究三维建模效果图如图1-4所示。图1-4魏永超副教授建模效果图
中国民航大学硕士学位论文52016年范堡罗航展上，空客公司(Airbus)展示了使用无人机对参展飞机进行外观检查的先进技术。空客公司与Intel公司合作，采用AscTecFalcon8无人机，如图1-3(a)所示。该无人机采用V型结构，可以对抗强风，能够在风力较大的天气情况下稳定飞行；无人机的惯导模块(IMU)具有三套冗余，此外电池、通信、电机均有冗余，能够保证无人机安全可靠。在绕检过程中，无人机配备实感相机，可实现智能导航与避障，同时实感相机拍摄到的图像进行三维重建，然后再将数据进行分析、存储，其效果如图1-3(b)所示。虽然该团队的无人机性能较强，可以抵抗强风，但其不能实现故障实时诊断以及快速生成绕检报告，且单架无人机绕检耗时较长，提升了时间成本。图1-3(a)intel公司Falcon8无人机图1-3(b)绕检效果图图1-3intel公司产品国内对此问题研究较少。目前只了解到中国民用航空飞行学院魏永超副教授做过相关学术研究[23]。其采用三维激光扫描仪对学校训练机型进行扫描，采集到完整的机身三维数据。但其扫描时间较长，需要15分钟，扫描数据精度较低，且后期对扫描数据处理则需要更多时间，不能满足无人机绕检实时检测，快速生成检查报告的需要。其研究三维建模效果图如图1-4所示。图1-4魏永超副教授建模效果图
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种改进遗传算法的无人机航迹规划[J]. 程泽新,李东生,高杨. 计算机仿真. 2019(12)
[2]多传感器协同探测证据理论分类融合方法[J]. 蒋雯,张瑜,谢春禾. 导航定位与授时. 2019(05)
[3]基建现场巡检无人机智能感知系统的研究与应用[J]. 刘勇,陈海滨,刘方. 电力系统保护与控制. 2018(15)
[4]波音和空客飞机雷达罩损伤检查方法的对比研究[J]. 王轩,曹阳丽,孙广先,周春苹,郑亦媚. 科技风. 2018(11)
[5]无人机分布式集群态势感知模型研究[J]. 高杨,李东生,程泽新. 电子与信息学报. 2018(06)
[6]基于无人机的飞机机身快速检测系统[J]. 魏永超,赵伟. 电子技术应用. 2017(06)
[7]基于多目标优化算法的多无人机协同航迹规划[J]. 周德云,王鹏飞,李枭扬,张堃. 系统工程与电子技术. 2017(04)
[8]“大型-双发”——未来十年大飞机竞争焦点[J]. 范玉青. 航空制造技术. 2015(09)
[9]基于蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法研究[J]. 史恩秀,陈敏敏,李俊,黄玉美. 农业机械学报. 2014(06)
[10]精英粒子群优化算法及其在机器人路径规划中的应用[J]. 颜雪松,胡成玉,姚宏,伍庆华. 光学精密工程. 2013(12)
博士论文
[1]基于多传感器融合的无人机自主避障研究[D]. 何守印.北京理工大学 2016
[2]多无人机协同任务规划技术研究[D]. 邓启波.北京理工大学 2014
[3]基于感知引导的数据融合算法研究[D]. 贾海涛.电子科技大学 2012
硕士论文
[1]动态环境下的多无人机协同控制技术研究与验证[D]. 陈琨.北京邮电大学 2019
[2]面向多无人机协同探测的感知技术研究[D]. 陈冬强.哈尔滨工业大学 2019
[3]基于改进人工势场法的路径规划算法研究[D]. 郭枭鹏.哈尔滨工业大学 2017
[4]基于立体视觉的无人机感知与规避研究[D]. 朱海锋.西北工业大学 2016
[5]无人机协同组网感知融合技术研究[D]. 王东.电子科技大学 2015
[6]三维模型动态纹理映射[D]. 刘猛.浙江大学 2015
本文编号：3330906
【文章来源】：中国民航大学天津市
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
廉航易捷
中国民航大学硕士学位论文52016年范堡罗航展上，空客公司(Airbus)展示了使用无人机对参展飞机进行外观检查的先进技术。空客公司与Intel公司合作，采用AscTecFalcon8无人机，如图1-3(a)所示。该无人机采用V型结构，可以对抗强风，能够在风力较大的天气情况下稳定飞行；无人机的惯导模块(IMU)具有三套冗余，此外电池、通信、电机均有冗余，能够保证无人机安全可靠。在绕检过程中，无人机配备实感相机，可实现智能导航与避障，同时实感相机拍摄到的图像进行三维重建，然后再将数据进行分析、存储，其效果如图1-3(b)所示。虽然该团队的无人机性能较强，可以抵抗强风，但其不能实现故障实时诊断以及快速生成绕检报告，且单架无人机绕检耗时较长，提升了时间成本。图1-3(a)intel公司Falcon8无人机图1-3(b)绕检效果图图1-3intel公司产品国内对此问题研究较少。目前只了解到中国民用航空飞行学院魏永超副教授做过相关学术研究[23]。其采用三维激光扫描仪对学校训练机型进行扫描，采集到完整的机身三维数据。但其扫描时间较长，需要15分钟，扫描数据精度较低，且后期对扫描数据处理则需要更多时间，不能满足无人机绕检实时检测，快速生成检查报告的需要。其研究三维建模效果图如图1-4所示。图1-4魏永超副教授建模效果图
中国民航大学硕士学位论文52016年范堡罗航展上，空客公司(Airbus)展示了使用无人机对参展飞机进行外观检查的先进技术。空客公司与Intel公司合作，采用AscTecFalcon8无人机，如图1-3(a)所示。该无人机采用V型结构，可以对抗强风，能够在风力较大的天气情况下稳定飞行；无人机的惯导模块(IMU)具有三套冗余，此外电池、通信、电机均有冗余，能够保证无人机安全可靠。在绕检过程中，无人机配备实感相机，可实现智能导航与避障，同时实感相机拍摄到的图像进行三维重建，然后再将数据进行分析、存储，其效果如图1-3(b)所示。虽然该团队的无人机性能较强，可以抵抗强风，但其不能实现故障实时诊断以及快速生成绕检报告，且单架无人机绕检耗时较长，提升了时间成本。图1-3(a)intel公司Falcon8无人机图1-3(b)绕检效果图图1-3intel公司产品国内对此问题研究较少。目前只了解到中国民用航空飞行学院魏永超副教授做过相关学术研究[23]。其采用三维激光扫描仪对学校训练机型进行扫描，采集到完整的机身三维数据。但其扫描时间较长，需要15分钟，扫描数据精度较低，且后期对扫描数据处理则需要更多时间，不能满足无人机绕检实时检测，快速生成检查报告的需要。其研究三维建模效果图如图1-4所示。图1-4魏永超副教授建模效果图
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种改进遗传算法的无人机航迹规划[J]. 程泽新,李东生,高杨. 计算机仿真. 2019(12)
[2]多传感器协同探测证据理论分类融合方法[J]. 蒋雯,张瑜,谢春禾. 导航定位与授时. 2019(05)
[3]基建现场巡检无人机智能感知系统的研究与应用[J]. 刘勇,陈海滨,刘方. 电力系统保护与控制. 2018(15)
[4]波音和空客飞机雷达罩损伤检查方法的对比研究[J]. 王轩,曹阳丽,孙广先,周春苹,郑亦媚. 科技风. 2018(11)
[5]无人机分布式集群态势感知模型研究[J]. 高杨,李东生,程泽新. 电子与信息学报. 2018(06)
[6]基于无人机的飞机机身快速检测系统[J]. 魏永超,赵伟. 电子技术应用. 2017(06)
[7]基于多目标优化算法的多无人机协同航迹规划[J]. 周德云,王鹏飞,李枭扬,张堃. 系统工程与电子技术. 2017(04)
[8]“大型-双发”——未来十年大飞机竞争焦点[J]. 范玉青. 航空制造技术. 2015(09)
[9]基于蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法研究[J]. 史恩秀,陈敏敏,李俊,黄玉美. 农业机械学报. 2014(06)
[10]精英粒子群优化算法及其在机器人路径规划中的应用[J]. 颜雪松,胡成玉,姚宏,伍庆华. 光学精密工程. 2013(12)
博士论文
[1]基于多传感器融合的无人机自主避障研究[D]. 何守印.北京理工大学 2016
[2]多无人机协同任务规划技术研究[D]. 邓启波.北京理工大学 2014
[3]基于感知引导的数据融合算法研究[D]. 贾海涛.电子科技大学 2012
硕士论文
[1]动态环境下的多无人机协同控制技术研究与验证[D]. 陈琨.北京邮电大学 2019
[2]面向多无人机协同探测的感知技术研究[D]. 陈冬强.哈尔滨工业大学 2019
[3]基于改进人工势场法的路径规划算法研究[D]. 郭枭鹏.哈尔滨工业大学 2017
[4]基于立体视觉的无人机感知与规避研究[D]. 朱海锋.西北工业大学 2016
[5]无人机协同组网感知融合技术研究[D]. 王东.电子科技大学 2015
[6]三维模型动态纹理映射[D]. 刘猛.浙江大学 2015
本文编号：3330906
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/anquangongcheng/3330906.html
