作者：段海滨 孙永斌
页数：396
出版社：上海交通大学出版社
出版日期：2024
ISBN：9787313298508
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
本书是“无人机系统特征技术系列”之一。本书系统深入地论述了基于计算机视觉的无人机自主空中加油的原理、模型、理论、仿真及验证。全书共分为9章，首先概述了空中加油技术的新进展，在分析无人机空中加油相对导引技术基础上，建立了目标检测、合作靶标提取及匹配、目标跟踪等任务模块的无人机空中加油视觉感知机制及方法，研究了基于单目和双目的空中加油位姿测量方法，设计了空中加油自主避撞控制方法。针对目标检测、目标识别、目标跟踪、导引控制、自主防撞等关键技术难题，提出了基于计算机视觉的无人机自主空中加油技术，并通过半物理和飞行平台验证了相关技术。本书突出前沿学科交叉，强调工程应用背景，力求使广大读者能快速掌握和应用无人机空中加油的理论、方法和技术。
作者简介
段海滨
1976年生于山东广饶，北京航空航天大学教授、博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者，教育 部长江学者特聘教授，入选国家“万人计划”——科技创新领军人才、首批青年拔尖人才等计划；主持国家自然科学基金重大研究计划重点项目、国家自然科学基金原创探索计划重点项目、国家自然科学基金企业创新发展联合基金重点项目、国家自然科学基金重点项目、科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目课题、军委科技委创新特区项目、装备预先研究项目等课题；担任中国航空学会制导、导航与控制分会主任，中国自动化学会无人飞行器自主控制专业委员会主任，中国指挥与控制学会认知与行为专业委员会副主任，全国信息技术标准化技术委员会无人系统标准工作组副组长，以及Guidance, Navigation and Control创刊主编；主要研究方向为群体智能飞行控制、空中加油自主控制、仿生视觉智能认知、仿生智能计算。
孙永斌段海滨
1976年生于山东广饶，北京航空航天大学教授、博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者，教育 部长江学者特聘教授，入选国家“万人计划”——科技创新领军人才、首批青年拔尖人才等计划；主持国家自然科学基金重大研究计划重点项目、国家自然科学基金原创探索计划重点项目、国家自然科学基金企业创新发展联合基金重点项目、国家自然科学基金重点项目、科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目课题、军委科技委创新特区项目、装备预先研究项目等课题；担任中国航空学会制导、导航与控制分会主任，中国自动化学会无人飞行器自主控制专业委员会主任，中国指挥与控制学会认知与行为专业委员会副主任，全国信息技术标准化技术委员会无人系统标准工作组副组长，以及Guidance, Navigation and Control创刊主编；主要研究方向为群体智能飞行控制、空中加油自主控制、仿生视觉智能认知、仿生智能计算。
孙永斌
1991年生于山东青州，北京航空航天大学助理教授、硕士生导师；主持国家自然科学基金青年科学基金项目、国家重点研发计划“重大自然灾害防控与公共安全”重点专项子课题、中国博士后科学基金面上项目等课题；担任中国航空学会制导、导航与控制分会副总干事，中国自动化学会无人飞行器自主控制专业委员会委员，中国指挥与控制学会认知与行为专业委员会委员，全国信息技术标准化技术委员会无人系统标准工作组委员等职；获中国仿真学会优秀博士学位论文奖、国防技术发明二等奖等科技奖励；主要研究方向为空中加油自主控制、智能自主飞行控制、仿生视觉智能认知。
目录
1.1 自主空中加油发展现状
1.1.1 自主空中加油飞行试验
1.1.2 软式空中加油建模
1.1.3 近距视觉相对导航
1.1.4 空中加油抗干扰精确控制
1.2 无人机自主空中加油关键技术
1.2.1 自主对接近距视觉导航
1.2.2 无人机抗干扰控制与协同控制
1.2.3 复杂情况下的自主决策与规划
1.2.4 自主空中加油外场试飞验证
1.3 本章小结
参考文献
2 软式自主空中加油建模
2.1 多风干扰受油机非线性模型
2.1.1 假设与坐标系定义
2.1.2 受油机六自由度非线性模型
2.1.3 受油机仿射非线性模型
2.2 软管一锥套组合体多刚体动力学模型
2.2.1 假设与坐标系定义
2.2.2 运动学建模
2.2.3 动力学建模
2.3 多风干扰模型
2.3.1 坐标系定义
2.3.2 加油机尾流建模
2.3.3 受油机头波建模
2.3.4 大气湍流建模
2.4 本章小节
参考文献
3 自主空中加油图像预处理
3.1 锥套图像颜色预处理
3.1.1 锥套合作目标设计
3.1.2 传统图像颜色分割
3.1.3 仿猛禽视觉图像颜色分割
3.1.4 仿猛禽视觉颜色恒常光照处理
3.2 仿猛禽视觉锥套轮廓提取
3.2.1 仿猛禽视觉感受野机制轮廓提取
3.2.2 仿猛禽视觉侧抑制机制轮廓提取
3.2.3 仿真实验分析
3.3 仿视锥一视杆细胞感光机制图像去模糊
3.3.1 视锥～视杆细胞的明一暗调节机制
3.3.2 基于明一暗视觉调制的图像去模糊
3.3.3 仿真实验分析
3.4 本章小节
参考文献
4 自主空中加油锥套检测与跟踪
4.1 自主空中加油图像显著区域检测
4.1.1 基于增量编码长度的显著性检测
4.1.2 基于显著性滤波的显著区域提取
4.1.3 仿真实验分析
4.2 自主空中加油锥套检测
4.2.1 基于图像灰度信息的锥套检测
4.2.2 基于图像局部特征的锥套检测
4.2.3 基于轮廓形状匹配的锥套检测
4.2.4 基于HOG和SVM的锥套检测
4.2.5 仿猛禽特殊搜索图机制的锥套检测
4.3 自主空中加油锥套跟踪
4.3.1 基于核相关滤波器的锥套跟踪
4.3.2 仿猛禽视顶盖信息中转整合的锥套跟踪
4.4 本章小结
参考文献
5 自主空中加油位姿测量
5.1 锥套特征提取与匹配
5.1.1 近距视觉导航框架
5.1.2 可见光标志点提取与匹配
5.1.3 可见光轮廓提取与椭圆拟合
5.1.4 可见光标志点提取与预测
5.1.5 红外标志点提取与匹配
5.2 锥套相对位姿测量
5.2.1 位姿测量问题描述
5.2.2 非迭代位姿估计
5.2.3 迭代位姿估计
5.2.4 RRA—BPnP位姿估计
5.2.5 坐标系转换
5.2.6 仿真实验分析
5.3 本章小结
参考文献
6 基于鸽群优化的锥套位置稳定控制
6.1 加油锥套运动特性分析
6.1.1 加油机运动影响
6.1 _2 多风干扰影响
6.1.3 仿真实验分析
6.2 鸽群智能及优化
6.2.1 鸽群智能
6.2.2 鸽群优化
6.3 基于鸽群优化的锥套抗多风干扰控制
6.3.1 锥套PID控制
6.3.2 锥套分数阶控制
6.3.3 基于鸽群优化的锥套稳定控制
6.3.4 仿真实验分析
6.4 本章小结
参考文献
7 多风干扰下的受油机抗干扰控制
7.1 受油机抗干扰飞行控制
7.1.1 受油机抗干扰控制架构
7.1.2 受油机抗干扰控制
7.1 _3仿真实验分析
7.2 锥套实时位置预测控制
7.2.1 加／受油机相对位置控制
7.2.2 基于模糊逻辑的锥套位置预测控制
7.2.3 仿真实验分析
7.3 基于改进人工势场法的自主空中加油防撞
7.3.1 人工势场法原理
7.3.2 基于改进人工势场法的受油机防撞
7.3.3 仿真实验分析
7.4 本章小结
参考文献
8 多无人机受油自主控制决策
8.1 受油机自主编队与轮换控制
8.1.1 仿鹳、雁群迁徙编队行为的自主编队控制
8.1.2 仿鹳、雁群迁徙合作行为的编队轮换控制
8.1.3 仿真实验分析
8.2 多无人机受油综合控制决策
8.2.1 多阶段多模态综合控制决策
8.2.2 多模态模糊切换控制器设计
8.2.3 仿真实验分析
8.3 本章小结
参考文献
9 自主空中加油半物理与外场飞行验证
9.1 半物理验证平台
9.1.1 FlightGear视景
9.1.2 AC3D加／受油机虚拟模型设计
9.1.3 无人机软式自主空中加油视景
9.1.4 半物理仿真验证平台系统实现
9.1.5 自主空中加油半物理仿真验证
9.2 外场飞行验证平台
9.2.1 加／受油无人机硬件平台
9.2.2 加／受油无人机软件架构
9.2.3 多旋翼无人机飞行验证
9.2.4 固定翼无人机飞行验证
9.3 本章小结
参考文献
索引
