无人机导航技术

视觉SLAM技术在无人机导航与建图中的应用研究随着无人机的快速发展，视觉SLAM（Simultaneous Localizationand Mapping）技术在无人机导航与建图中扮演着越来越重要的角色。

视觉SLAM是一种通过无人机上搭载的摄像头从周围环境中获取感知信息，并实时定位和建立地图的技术。

本文将探讨视觉SLAM技术在无人机导航与建图中的应用研究。

首先，视觉SLAM技术在无人机导航中的应用可以提供精确的定位信息。

通过无人机上的摄像头，视觉SLAM系统可以实时地获取地面特征，并根据这些特征进行实时的定位。

相较于GPS定位，视觉SLAM技术对于无人机在室内、城市峡谷等无GPS信号的环境中的定位具有独特的优势。

此外，视觉SLAM技术还能够实现精确到厘米级的定位精度，满足无人机导航的需求。

其次，视觉SLAM技术在无人机建图方面也具有广阔的应用前景。

通过摄像头获取地面特征，视觉SLAM系统可以实时地建立环境的三维地图。

这些地图可以包括地面的几何特征、物体的位置和形状等信息。

在工业巡检、环境监测等领域中，无人机通过视觉SLAM技术可以实时地生成高精度的地图，为后续的分析和处理提供有力的支持。

此外，视觉SLAM技术在无人机导航与建图中还有一些特殊应用。

例如，通过视觉SLAM技术，无人机可以实现自主避障。

摄像头通过实时感知周围环境，无人机可以避开障碍物，避免碰撞和损坏。

此外，视觉SLAM技术还可以用于目标跟踪和识别。

通过摄像头获取目标的图像信息，视觉SLAM系统可以对目标进行跟踪，实时监测其位置和行为。

然而，视觉SLAM技术在无人机导航与建图中也存在一些挑战。

首先，实时性是一个重要的考虑因素。

无人机的导航需要实时地获得定位信息，而视觉SLAM技术中的图像处理和计算过程会导致一定的延迟，因此如何提高实时性是一个关键问题。

其次，环境的不确定性和变化性也是一个挑战。

无人机在不同的环境中可能会遇到各种不同的地形和障碍物，如何适应这些变化是一个挑战。

无人机技术的创新和应用一、无人机技术的介绍近年来，随着无人机技术的不断发展，无人机已经广泛应用于军事、民用、商业等领域。

无人机（Unmanned Aerial Vehicles，UAV）是一种不需要驾驶员控制的飞行器，也被称为“无人驾驶飞机”。

它们可以被操纵、控制或自主飞行，通过各种传感器，如GPS、LIDAR等，收集数据或进行其他任务。

二、无人机技术的创新1.自主导航技术自主导航技术是无人机技术发展的重要方向之一。

随着生态环境变化、海洋测量和大规模农业等需求的增加，地面设施覆盖的范围和精度已经不能满足人类的需求。

自主导航技术的出现解决了这个问题，可以让无人机在没有人类干预的情况下，在不同的天气、环境和地形中起飞、飞行和降落。

2.遥感技术遥感技术是无人机技术发展的另一个重要方向。

它可以对地表进行低成本、高效率的监测。

当然，采用遥感技术的无人机不仅可以在地面观察，还可以在空中实施多角度观察，利用遥感数据建立三维地图，对地面进行定量分析，为科学研究和商业活动提供了很多便利。

3.多功能集成技术多功能集成技术是无人机应用最广泛的一个技术。

无人机的应用范围非常广泛，从军事应用到公共安全、气象预测、交通监管、医疗支持等多个领域都有所涉及。

具有多功能性的集成机可以使用不同的载荷，如摄像头、传感器、热成像仪等，以满足不同任务的需求。

三、无人机技术的应用1.军事领域无人机在军事领域的应用非常广泛，包括监视、侦察、打击、特殊作战、支援空中能力和提取伤员等。

2.公共安全领域在公共安全领域，无人机主要用于消防、灾害救援、城市管理和监控等方面。

3.交通运输领域在交通运输领域，无人机可以用于交通管制、货物运输和物流管理。

4.农业领域在农业领域，无人机主要应用于土地测量、农作物监测和喷洒农用化学品。

5.环境监测领域环境监测领域是无人机技术可以运用的一个领域，无人机可以用于空气质量监测、气候变化分析和海洋资源管理等。

四、未来展望随着无人机技术的不断发展，人们对其未来的应用寄予了很高的期望。

无人机导航中的图像识别与路径规划方法无人机导航技术的快速发展为许多应用领域带来了便利和机遇。

其中，图像识别与路径规划方法在无人机导航中起到了至关重要的作用。

本文将探讨无人机导航中的图像识别与路径规划方法，以及它们在实际应用中的意义和挑战。

在无人机导航中，图像识别技术起到了识别环境、目标物体和障碍物等重要作用。

无人机通过搭载视觉传感器，如摄像头或红外相机等，获取环境中的图像信息。

然后，利用计算机视觉算法对这些图像进行分析处理，以实现目标物体的识别和障碍物的检测。

常用的图像识别算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）和决策树等。

这些算法能够将环境中的图像进行特征提取，并将其与已知的目标物体或障碍物进行匹配，从而实现目标物体的识别和障碍物的检测。

基于图像识别的无人机路径规划方法，通过将识别到的目标物体和障碍物信息与环境地图进行结合，实现路径的规划与导航。

一种常用的路径规划算法是基于遗传算法的路径规划。

遗传算法通过模拟生物进化的过程，利用基因编码和遗传操作等方法，寻找最优路径。

在无人机导航中，遗传算法可以将起始点、目标点和障碍物等信息编码为基因序列，并通过遗传操作对基因进行交叉和变异，逐步优化路径。

此外，还有其他路径规划算法，如A*算法、Dijkstra算法和RRT算法等，它们通过建立代价模型和搜索算法，寻找最短路径或避免碰撞的路径。

图像识别与路径规划方法在无人机导航中有着广泛的应用。

首先，它们可以用于航拍和地理测绘。

无人机通过图像识别技术可以自动识别地理要素，如河流、道路和建筑物等，快速构建地图。

然后，利用路径规划算法可以实现无人机的自主导航，完成航线测绘任务。

其次，它们可以用于无人机的目标跟踪和监控。

通过图像识别技术可以实时识别目标物体，如车辆、人员和动物等，路径规划算法可以实现无人机的自动跟踪，并及时调整路径，保持目标物体的在视野中。

此外，图像识别与路径规划方法还可以应用于农业、环境监测和灾害应对等领域，实现无人机的智能化应用。

机器人导航系统知识要点梳理机器人导航系统是指利用机器人自主感知和决策能力，实现在未知环境中自主导航和路径规划的系统。

它是机器人领域的核心技术之一，广泛应用于自动驾驶、无人机、智能家居等领域。

本文将对机器人导航系统的关键要点进行梳理。

一、导航技术1. 定位技术定位技术是机器人导航系统中的基础，包括传感器感知、地标识别、地图构建等技术。

目前常用的定位技术包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）和视觉定位等。

2. 地图构建技术地图构建技术是将环境中的空间信息转化为机器人能够理解的形式，为机器人导航提供基础数据。

地图可以通过激光雷达、摄像头等传感器实时生成，也可以由先验地图进行更新和维护。

3. 路径规划技术路径规划技术是指根据机器人当前所处的位置和导航目标，选择最优的路径进行导航。

常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和深度优先搜索等。

机器人在规划路径时需要考虑避障、可行性和效率等因素。

二、传感器技术1. 激光雷达激光雷达是机器人导航系统中常用的传感器之一。

它通过发射激光束并接收反射的激光束来获取环境中的障碍物信息，实现对环境的感知和地图构建。

2. 摄像头摄像头可以通过图像处理技术获取环境的视觉信息。

在机器人导航系统中，摄像头广泛应用于地标识别、目标检测和实时图像处理等任务。

3. 超声波传感器超声波传感器可以测量距离，用于检测机器人周围的障碍物。

它主要用于近距离的避障和定位。

三、导航算法1. 全局路径规划算法全局路径规划算法是在机器人初始位置和目标位置之间进行路径规划的算法。

它可以找到最短路径或者最优路径，但计算量较大。

常用的算法有A*算法、Dijkstra算法等。

2. 局部路径规划算法局部路径规划算法是在机器人运动过程中根据环境变化进行路径规划的算法，主要用于避障和动态障碍物的处理。

常用的算法有基于速度障碍物（VO）的方法和人工势场法等。

3. 自适应路径规划算法自适应路径规划算法是根据机器人实时感知到的环境信息进行路径规划的算法。

光栅衍射成像技术在无人机导航中的应用随着技术的进步和无人机技术的普及，无人机行业已经成为了当今世界的一个热点话题。

然而，无人机的导航在很多情况下仍然存在一定难题。

其中，最大的挑战是无人机不能够像人类一样准确地理解周围环境，尤其是在光线不足的情况下。

因此，为了改善无人机的导航能力，科学家们一直在努力探索新的成像技术。

而光栅衍射成像技术正是其中一种有潜力的技术方案。

光栅衍射成像技术是一种将目标光束投射到锐利衍射谱征的光栅上，以形成光的模式，并从光谱中提取目标图像的技术。

从物理学的角度来看，这种技术就是利用了光的波动特性，将光束折射和衍射成具有自然排列的光分布，从而提供对物体的高分辨率成像。

这种技术在威力光束、雷射、激光跟踪器、遥感侦测和地理数据处理等领域中都有广泛的应用。

在无人机导航中，光栅衍射成像技术可以提高实时视觉识别的能力，并增强无人机对周围环境的感知能力，从而使得无人机能够自主飞行，避开障碍物，并完成复杂的任务。

因为在光线不足的情况下，该技术依然可以提供高质量的图像。

此外，由于无人机需要飞行在不同的高度和角度，不断调整视角和位置，因此传统的成像技术可能受到限制，而光栅衍射成像技术则可以通过调整光栅的属性来适应飞行姿态的变化。

但是，在实际应用中，光栅衍射成像技术仍然存在一些挑战和限制。

其中最大的问题是光栅的设计和制备，虽然今天的现代技术已经能够制造出高质量的光栅，但是还需要在光栅的特性和光束的参数之间找到最佳配合，以便在特定的应用中提供最优的成像性能。

除此之外，光栅衍射成像技术还需要精密的计算和处理。

例如，在将光束投射到光栅上之后，信号分析的处理速度需要足够快，以生成可用的图像。

为了解决这一问题，科学家们正在开发新的图像处理算法，以便实现快速和可靠的光栅图像处理流程。

总的来说，光栅衍射成像技术在无人机导航中的应用具有很大的潜力。

通过成像技术的进一步发展和改进，无人机具备更强的自主飞行和感知能力，可以完成更复杂的任务和应用场景。

基于无人机的磁力定位与导航技术研究一、前言在现代技术快速发展的时代，无人机技术已经飞速发展。

无人机在军事、民用、航拍等领域发挥着越来越重要的作用。

而在无人机的导航和定位方面，磁力定位技术是一种比较有前途的技术。

本文将介绍基于无人机的磁力定位与导航技术研究，旨在探讨这种技术的原理、优缺点及应用。

二、磁力定位技术的原理磁力定位技术是一种利用地球磁场进行室外定位的技术。

磁力定位技术包括磁场感知、地磁场建模、定位解算等基本技术，其原理主要是基于无人机上设置磁力计测量地球磁场，通过对磁场数据进行处理和地磁场模型的建立，从而实现室外定位。

三、磁力定位技术的优缺点磁力定位技术与其他无人机环境感知技术相比有以下优缺点。

优点：1. 磁力定位技术不会受到室内外环境的影响，可以在任何时间、任何地点进行室外无人机定位。

2. 磁力定位技术对硬件成本低，便于实现。

缺点：1. 磁力定位技术的精度较低，受到地球磁场的影响。

2. 磁力定位技术无法提供高精度的航向角、俯仰角等姿态信息。

四、磁力定位技术的应用磁力定位技术在无人机领域有许多应用。

一些军事、安保等领域可以利用磁力定位技术来实现无人机的精确定位和追踪。

同时，在轨道检测、灾害监测、环境监测等方面也可以充分发挥磁力定位技术的优势。

五、结语总之，磁力定位技术是一种比较有前途的技术，能够充分发挥无人机在地下、室内、室外的应用优势。

但是，目前磁力定位技术的精度还有待提高，需要更多的理论研究和实际应用来完善这种技术。

相信随着技术的不断发展，磁力定位技术必将在无人机领域得到更广泛的应用和推广。

关于无人机导航系统的课程总结心得关于无人机导航系统的课程总结心得一、导言无人机导航系统是无人机技术中至关重要的一部分，它能够实现无人机的定位、导航和控制，为无人机飞行提供了必要的支持。

在本次课程中，我学习了无人机导航系统的基本原理、算法和应用，并通过实践项目深入了解了它们的实际应用。

二、基本原理1. 位置与姿态估计位置与姿态估计是无人机导航系统中最基础也是最重要的任务之一。

通过使用传感器（如GPS、惯性测量单元等）获取数据，并结合滤波算法（如卡尔曼滤波器）对数据进行处理和融合，可以实现对无人机当前位置和姿态的准确估计。

2. 路径规划与轨迹跟踪路径规划与轨迹跟踪是指根据任务需求，在给定环境中寻找合适的路径，并使无人机按照规划好的路径进行飞行。

常见的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法等，而轨迹跟踪则需要考虑控制器的设计和调整，以实现无人机在飞行过程中的精确控制。

3. 避障与自主导航无人机在飞行过程中需要避免障碍物，保证安全性和稳定性。

避障算法可以通过传感器获取环境信息，并结合路径规划算法进行决策，使无人机能够自主地避开障碍物。

自主导航还包括对目标的识别与跟踪，以及对环境变化的感知与处理。

三、算法与技术1. GPS定位GPS定位是无人机导航系统中最常用的定位技术之一。

通过接收卫星发射的信号，并通过计算信号传播时间和卫星位置，可以确定无人机当前位置。

然而，在室内或复杂环境下，GPS信号可能受到干扰或被屏蔽，因此需要结合其他传感器进行辅助定位。

2. 惯性测量单元（IMU）IMU是一种集成了加速度计、陀螺仪和磁力计等传感器的装置，用于测量无人机的线性加速度、角速度和磁场强度等信息。

通过对这些信息进行积分和滤波处理，可以估计无人机的位置和姿态。

3. 视觉导航视觉导航是利用摄像头或其他视觉传感器获取环境信息，并通过图像处理和计算机视觉算法实现无人机的定位和导航。

常见的技术包括特征提取与匹配、相机标定、视觉SLAM等。

无人机导航技术及其特点解析作者：李梓衡来源：《科学与信息化》2020年第02期摘要无人机作为一种新型飞行设备，由于无人机是远程操控或自动化操作，因此导航技术显得十分重要。

基于此，本文首先分析无极导向技术及其特点，进而探究无人机导航技术的发展趋势。

关键词无人机;导航技术;特点;发展趋势引言无人机是指借助计算机中心控制站实现一系列的飞行任务，为了保证无人机的可控性和可靠性，必须要确保无人机导航精度，这样才能够沿着预设航线飞行，实现相关任务。

无人机导航不仅要确定起始点、目标位置，同时还要掌握无人机飞行中的实时位置、飞行速度、航向等信息。

我国无人机技术已经发展了几十年，特别是在信息技术支持下，进一步推动了无人机技术的发展进程，其导航技术也随之更新。

1 无人机导航技术及其特点1.1 单一导航技术（1）惯性导航技术。

以牛顿力学为基础，无人机内部安装加速度计量载体，实现X、Y、Z轴向运动加速度，通过系统计算得出载体位置、瞬时速度、姿态。

惯性装置主要包括速度计、陀螺仪[1]。

该项技术对外界信息依赖性低，可以实现自主导航，具备较好的隐蔽性。

但是定位误差较大，并且误差会逐渐累积。

（2）GPS导航。

GPS导航可以对目标进行卫星定位，从而实现导航功能。

该导航技术可以实现全天候、连续、全球性精密导航，配合无线信息技术可以保证信息传递实时性。

但抗电磁干扰能力弱，容易受到飞行器的影響。

（3）地形辅助导航。

该项技术是指无人机飞行中利用系统存储的路线特征数据，配合无人机飞行测量数据不断修正参数的一项技术。

在实际应用中不会出现累积误差、隐蔽性较好、抗干扰能力强。

但系统计算量较大，难以实现实时信息传输，受到地形影响较大，地形起伏越大适应性越强，因此海面、平原使用性能不佳，同时还会受到天气因素影响，如多云、大雾天等。

（4）多普勒导航。

作为一种自助式导航，其中涵盖了陀螺仪表、多普勒雷达、导航计算，主要借助了多普勒效应。

具有反应快、抗干扰能力强、精度高、适应性强等优势。

GNSS拒止下的无人机视觉导航探究随着无人机技术的迅猛进步，无人机在农业、物流、救援等领域的应用越来越广泛。

然而，在一些特定的环境中，例如城市高楼密集区域或地下矿山，全球导航卫星系统（GNSS）的定位精度受到限制，使得传统的导航方式无法满足需求。

为了解决这一问题，无人机视觉导航技术应运而生，并在GNSS拒止环境下得到广泛应用。

本文将探讨的相关效果、挑战和应用前景。

一、视觉导航原理视觉导航是指利用摄像头等视觉感知设备得到环境信息，通过计算机视觉算法进行图像处理和解算，从而实现无人机的导航和定位。

视觉导航主要包括图像特征提取、图像匹配、运动预估和位姿跟踪等基本步骤。

其中，图像特征提取是关键的一步，通过提取图像中具有判别能力的特征点或特征描述符，用于后续的图像匹配和位姿预估。

二、视觉导航技术进步现状视觉导航技术在GNSS拒止环境下的探究与进步已取得了一些重要进展。

以下是几个典型的视觉导航方法：1. 视觉惯性导航（Visual-Inertial Navigation，VIN）VIN是一种将视觉导航与惯性导航相结合的技术。

通过将视觉和惯性传感器（如加速度计和陀螺仪）的数据进行融合，可以提高无人机的导航精度。

VIN方法通常接受增量式视觉里程计（Visual Odometry，VO）来预估无人机的位姿，并利用惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）数据来提供更准确的姿态信息。

2. 深度进修帮助的视觉导航深度进修在计算机视觉领域取得了巨大的成功，在视觉导航中也得到了广泛应用。

以卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）为代表的深度进修模型可以自动进修图像特征的表达，大大提高了图像匹配和位姿预估的准确性。

通过对大量标注数据进行训练，深度进修模型可以自动进修无人机在不同环境中的视觉特征，从而提高导航的鲁棒性和泛化能力。

3. 视觉SLAM导航视觉同时定位与地图构建（Visual Simultaneous Localization and Mapping，Visual SLAM）是一种利用相机得到环境信息并同时进行定位和建图的技术。

基于图像处理的无人机导航技术研究近年来，随着科技的快速发展，人们对无人机导航技术的需求日益增加。

基于图像处理的无人机导航技术，是无人机导航技术的一个重要分支。

它通过对图像进行处理，提取出有用的信息，从而实现无人机自主导航的功能。

本文将介绍基于图像处理的无人机导航技术的研究现状、应用领域以及未来发展方向。

一、研究现状基于图像处理的无人机导航技术是一个较为新颖的技术。

目前，该技术还处于发展初期，但随着科技的不断进步，该技术将会得到更广泛的应用。

在实际应用中，基于图像处理的无人机导航技术主要包含以下几方面的研究内容：1.图像获取与处理：在本技术中，首先需要获得无人机周围的图像信息，然后将这些信息进行处理，提取出有用的特征信息。

目前，相关领域已经出现了很多图像获取和处理的方法，比如：图像拼接、图像配准等。

2.目标检测与跟踪：在无人机导航过程中，需要对周围环境或特定目标进行检测和跟踪。

这个过程主要依靠图像处理算法，如：人脸识别、目标跟踪等。

3.航迹规划：航迹规划是指规定无人机的飞行路径，以保证无人机在空中的安全飞行。

通过航迹规划可以避免无人机与其他物体的碰撞。

目前，航迹规划方面的研究主要集中在：基于地图的航迹规划和视觉引导的航迹规划。

二、应用领域随着科技的快速发展，基于图像处理的无人机导航技术将会得到更广泛的应用。

以下是它的应用领域：1.农业领域：无人机可以通过航拍，获取到农业领域的数据，如植被覆盖度、土地成分、病虫害情况等。

这些数据可以帮助农业生产者提高农作物的产量和质量。

2.环境监测：基于图像处理的无人机导航技术可以用于环境监测领域。

它可以通过航拍，实时采集环境数据，如：空气质量、水质状况等。

3.交通行业：在城市交通领域，无人机可以通过航拍获取交通流量情况，并及时将信息传递给相关部门，以便及时调整交通出行方案。

4.安全监控：无人机可以在安保领域中集成使用。

它可以通过高清摄像头进行日常监控，从而保障公共安全。

无人机导航定位技巧简介与剖析无人机导航定位工作重要由组合定位定领导航体系完成,组合导航体系及时闭环输出地位和姿势信息,为飞机供给准确的偏向基准和地位坐标,同时及时根据姿势信息对飞机飞翔状况进行猜测.组合导航体系由激光陀螺捷联惯性导航.卫星定位体系吸收机.组合导航盘算机.里程计.高度表和基站雷达体系等构成.联合了SAR 图像导航的定位精度.自立性和星迟钝器的星光导航体系的姿势测定精度,从而包管了无人飞机的自立飞翔.无人机导航是按照请求的精度,沿着预定的航路在指定的时光内准确地引诱无人机至目标地.要使无人机成功完成预定的航行义务,除了肇端点和目标的地位之外,还必须知道无人机的及时地位.航行速度.航向等导航参数.今朝在无人机上采取的导航技巧重要包含惯性导航.卫星导航.多普勒导航.地形帮助导航以及地磁导航等.这些导航技巧都有各自的优缺陷,是以,在无人机导航中,要根据无人机担负的不合义务来选择合适的导航定位技巧至关重要.一.单一导航技巧1 惯性导航惯性导航是以牛顿力学定律为基本,依附装配在载体(飞机.舰船.火箭等)内部的加快度计测量载体在三个轴向活动加快度,经积分运算得出载体的瞬时速度和位置,以及测量载体姿势的一种导航方法.惯性导航体系平日由惯性测量装配.盘算机.掌握显示器等构成.惯性测量装配包含加快度计和陀螺仪.三自由度陀螺仪用来测量飞翔器的三个迁移转变活动;三个加快度计用来测量飞翔器的三个平移活动的加快度.盘算机根据测得的加快度旌旗灯号盘算出飞翔器的速度和地位数据.掌握显示器显示各类导航参数.惯性导航完全依附机载装备自立完成导航义务,工作时不依附外界信息,也不向外界辐射能量,不轻易受到干扰,不受气候前提限制,是一种自立式的导航体系,具有完全自立.抗干扰.隐藏性好.全天候工作.输出导航信息多.数据更新率高级长处.现实的惯性导航可以完成空间的三维导航或地面上的二维导航.2 定位卫星导航定位卫星导航是经由过程不竭对目标物体进行定位从而实现导航功效的.今朝,全球规模内有影响的卫星定位体系有美国的GPS,欧洲的伽利略,俄罗斯的格拉纳斯.这里重要介绍现阶段运用较为普遍的GPS全球定位体系导航.GPS全球定位体系导航的基起源基本理:当GPS卫星正常工作时,会不竭地用1和0二进制码元构成的伪随机码(简称伪码)发射导航电文.导航电文包含卫星星历.工作状况.时钟纠正.电离层时延修改.大气折射修改等信息.当用户吸收到导航电文时,提掏出卫星时光并将其与本身的时钟做比较即可得知卫星与用户的伪距R,再运用导航电文中的卫星星历数据推算出卫星发射电文时所处地位,因为用户吸收机运用的时钟与卫星星载时钟不成能老是同步,引进一个Δt即卫星与吸收机之间的时光差作为未知数.为了求出吸收机的地位x.y.z,只要吸收机测出四颗卫星的伪距,运用公式(1)即可得到四个方程,联立起来即可求出四个未知数x. y.z和Δt.（1）3 多普勒导航多普勒导航是飞翔器经常运用的一种自立式导航,多普勒导航体系由磁罗盘或陀螺内心.多普勒雷达和导航盘算机构成.它的工作道理是多普勒效应,机上的多普勒导航雷达不竭向地面发射电磁波,因飞机与电磁波照耀的地面之间消失相对活动,雷达吸收到地面回波的频率与发射电磁波的频率ft相差一个多普勒频率fd.从而根据公式(2)盘算出无人机相对于地面的飞翔速度(地速),以及偏流角(即地速与无人机纵轴之间的夹角).因为气流的感化,偏流角的大小反应了地速.风速和空速之间的关系.磁罗盘或陀螺仪可以测出无人机的航天向角,即无人机纵轴偏向与正南偏向之间的夹角.根据多普勒雷达供给的地速和偏流角数据,以及磁罗盘或陀螺内心供给的航向数据,导航盘算机就可以不竭地盘算出无人机飞过的路线.式中V为飞机的飞翔速度,为空速和风速的合成速度;γ为速度V 与雷达波束轴线之间的夹角.4 地形帮助导航地形帮助导航是指飞翔器在飞翔进程中,运用预先储存的飞翔路线中某些地区的特点数据,与现实飞翔进程中测量到的相干数据进行不竭比较来实行导航修改的一种办法.地形帮助导航可分为地形匹配.景像匹配和桑地亚惯性地形帮助导航.1)地形匹配地形匹配也称为地形高度相干.其道理是:地球陆地概况上任何地点的地理坐标,都可以根据其四周地域的等高线或地貌来单值肯定.地形匹配是经由过程获取沿途航路上的地形地貌谍报,并据此作出专门的数字地图并存入盘算机,当飞机飞越某块已数字化的地形时,机载无线电高度表测出相对高度,气压/惯性分解测绝对高度,两者相减即得地形标高.飞翔一段时光后,即可得到真航迹的一串地形标高.将测得的数据与预先存储的数字地图进行相干剖析,肯定飞机航迹对应的网格地位.因为事先肯定了网格各点对应的经纬值,如许即可以用数字地图校订惯导.2)影像匹配又称影像相干.与地形匹配的差别是,预先输入到盘算机的信息不知是高度参数,而是经由过程摄像等手腕获取的预定飞翔路径的景像信息,将这些气候数字化后储消失机载的相干盘算装备中,这些信息具有很好的可不雅测性.飞翔中,经由过程机载的摄像装备获取飞翔路径中的气候.然后运用机载数字气候匹配相干器将其所测与预存的气候进行相干比较以肯定飞机的地位.3)桑地亚惯性地形帮助导航桑地亚惯性地形帮助导航采取了推广的递推卡尔曼滤波算法,具有更好的及时性.其道理是:根据惯导体系输出的地位在数字地图上找到地形高程.而惯导体系输出的绝对高度与地形高程之差为飞翔器相对高度的估量值.它与无线电高度表实测相对高度之差就是卡尔曼滤波的测量值.地形的非线性导致了测量方程的非线性.采取地形随机线性化算法可以及时获得地形斜率,得到线性化的测量方程,联合惯导体系的误差状况方程,经递推卡尔曼滤波算法可得到导航误差状况的最佳估量.运用输出校订可修改惯导体系的导航误差,从而获得最佳导航状况.5 地磁导航地磁场为矢量场,在地球近地空间内随意率性一点的地磁矢量都不合于其它地点的矢量,且与该地点的经纬度消失一一对应的关系.是以,理论上只要肯定该点的地磁场矢量即可实现全球定位.按照地磁数据处理方法的不合,地磁导航分为地磁匹配与地磁滤波两种方法.今朝地磁匹配在导航运用研讨中更为普遍,它是把预先计划好的航迹某段区域某些点的地磁场特点量绘制成参考图(或称基准图)存贮在载体盘算机中,当载体飞越这些地区时,由地磁匹配测量仪器及时测量出飞越这些点地磁场特点量,以构成及时图. 在载体上的盘算机中,对及时图与参考图进行相干匹配,盘算出载体的及时坐标地位,供导航盘算机解算导航信息.地磁匹配相似地形匹配体系,差别在于地磁匹配可有多个特点量.单一导航技巧优缺陷剖析1)惯性导航.长处是不依附外界任何信息实现完全自立的导航,隐藏性好,不受外界干扰,不受地形影响,可以或许全天候工作.缺陷是定位误差是随时光积聚的累积误差,精度受到惯导体系的影响. 2)GPS导航.长处是全球性.全天候.持续周详导航与定位才能,及时性较一般.缺陷是易受电磁干扰;GPS体系吸收机的工作受飞翔器灵活的影响,比方GPS的旌旗灯号更新频率一般在1 Hz～2 Hz,假如飞翔器须要快速更新导航信息,单独搭载GPS体系就不克不及知足飞翔器更新信息的须要.3)多普勒导航.长处是自立性好,反响快,抗干扰性强,测速精度高,能用于各类气候前提和地形前提.缺陷是工作时必须发射电波,是以其隐藏性不好;体系工作受地形影响,机能与反射面的外形有关,如在程度面或戈壁上空工作时,因为反射性不好就会下降机能;精度受天线姿势的影响;测量有积聚误差,体系会随飞翔距离的增长而使误差增大.4)地形帮助导航.长处是没有累积误差,隐藏性好,抗干扰机能较强.缺陷是盘算量较大,及时性受到制约;工作机能受地形影响,合适升沉变更大的地形,不合适于在平原或者海面运用;同时还受气象影响,在大雾和多云等气象前提下导航后果不佳;请求飞翔器按照划定的路线飞翔,晦气于飞翔器的灵活性.5)地磁导航.地磁导航具有无源.无辐射.隐藏性强,不受敌方干扰.全天时.全天候.全地域.能耗低的优秀特点,导航不消失误差积聚,在跨海制导方面有必定的优势.缺陷是地磁匹配须要存储大量的地磁数据;及时性与盘算机处理数据的才能有关.二.组合导航组合导航是指把两种或两种以上的导航体系以恰当的方法组合在一路,运用其机能上的互补特点,可以获得比单独运用任一体系时更高的导航机能. 除了可以将以上介绍的导航技巧进行组合之外,还可以运用一些相干技巧定位进步精度,比方大气数据体系.航迹推算技巧等.1)INS/GPS组合导航体系组合的长处表示在:对惯导体系可以实现惯性传感器的校准.惯导体系的空中瞄准.惯导体系高度通道的稳固等,从而可以有用地进步惯导体系的机能和精度;对GPS体系来说,惯导体系的帮助可以进步其跟踪卫星的才能,进步吸收灵活态特点和抗干扰性.别的,INS/GPS分解还可以实现GPS完全性的检测,从而进步靠得住性.别的,INS/GPS组合可以实现一体化,把GPS吸收机放入惯导部件中,以进一步削减体系的体积.质量和成本,便于实现惯导和GPS 同步,减小非同步误差.INS/GPS组合导航体系是今朝多半无人飞翔器所采取的主流自立导航技巧.美国的全球鹰和捕食者无人机都是采取这种组合导航方法.2)惯导/多普勒组合导航体系这种组合方法既解决了多普勒导航受到地形身分的影响,又可以解决惯导自身的累积误差,同时在隐藏性上二者实现了较好的互补.3)惯导/地磁组合导航体系运用地磁匹配技巧的长期稳固性填补惯体系误差随时光累积的缺陷,运用惯导体系的短期高精度填补地磁匹配体系易受干扰等缺少,则可实现惯性/地磁导航,具备自立性强.隐藏性好.成本低.可用规模广等长处,是当前导航研讨范畴的一个热门.4)惯导/地形匹配组合导航体系因为地形匹配定位的精度很高,是以可以运用这种准确的地位信息来清除惯性导航体系长时光工作的累计误差,进步惯性导航体系的定位精度.因为地形匹配帮助导航体系具有自立性和高精度的凸起长处,将其运用于装载有多种图像传感器的无人机导航体系,构成惯性/地形匹配组合导航体系,将是地形匹配帮助导航技巧成长和运用的将来趋向.5)GPS/航迹推算组合导航体系航迹推算的基起源基本理:在GPS掉效情形下,根据大气数据盘算机测得的空速.磁航向测得的真北航向以及当地风速风向,推算出地速及航迹角.当GPS定位旌旗灯号中止或质量较差时,由航迹推算体系肯定无人机的地位和速度;当GPS定位旌旗灯号质量较好时,运用GPS高精度的定位信息对航迹推算体系进行校订,从而构成了高精度.高靠得住性的无人机导航定位体系,在以较高质量包管了飞翔安然和品德的同时,有用下降了体系的成本,使无人机摆脱对雷达.测控站等地面体系的依附.三.无人机导航技巧成长趋向1)研制新型惯导体系,进步组合导航体系精度新型惯导体系今朝已经研制出光纤惯导.激光惯导.微固态惯性内心等多种方法的惯导体系.跟着现代微机电体系的飞速成长,硅微陀螺和硅加快度计的研制进展敏捷,其成本低.功耗低.体积小及质量轻的特色很适于战术运用.跟着先辈的周详加工工艺的晋升和症结理论.技巧的冲破,会有多种类型的高精度惯导装配消失,组合制导的精度也会随之进步.2)增长组合因子,进步导航稳固机能将来无人机导航将对组合导航的稳固性和靠得住性提出更高的请求,组合导航因子将会有足够的冗余,不再依附于组合导航体系中的某一项或者某几项技巧,当个中的一项或者几项因子因为突发状况不克不及正常工作时,不会影响到无人机的正常导航需求.3)研发数据融会新技巧,进一步进步组合导航体系机能组合导航体系的症结器件是卡尔曼滤波器,它是各导航体系之间的接口,并进行着数据融会处理.今朝研讨人员正在研讨新的数据融会技巧,例如采取自顺应滤波技巧,在进行滤波的同时,运用不雅测数据带来的信息,不竭地在线估量和修改模子参数.噪声统计特点和状况增益矩阵,以进步滤波精度,从而得到对象状况的最优估量值. 此外,若何将神经收集人工智能.小波变换等各类信息处理办法引入以组合制导为焦点的信息融会技巧中正在引起人们的高度看重,这些新技巧一旦研制成功,势必进一步进步组合制导的分解机能.。