微型无人驾驶飞机探空初步试验研究

对具有自动导航，自动驾驶功能的微型无人驾驶飞机探空的可行性进行了初步研究。设计了水平空速归零测风方式，利用全球定位系统测风，进行了微型无人驾驶飞机探测试验。研究表明，微型无人驾驶飞机可成为一种方便，经济，灵活的探空工具。     

NOAA等开展无人驾驶飞机飓风观测

NOAA大西洋海洋与气象实室（AOML：Atlantic Oceanographic and Meteorological Laboratory）无人驾驶飞机在飞行10h后首次下降进入热带风暴Ophelia之中。探测飞机Aerosonde获得了近地面、强风飓风环境的详细资料。在这些区域，若用NOAA和美国空军的有人驾驶飞机直接观测来获取这些资料风险太大。     

无人驾驶飞艇低空遥感影像的几何处理

介绍了基于无人驾驶飞艇的低空遥感系统的组成及技术指标,详细论述了飞艇按航线自动控制飞行、遥感影像自动获取,以及低空遥感影像匹配、相对定向、区域网平差、全景图和正射影像生成等处理与分析.试验结果说明,低空遥感系统可以满足大重叠度、高分辨率立体影像获取的需求,在大比例尺测图、精细三维重建等领域具有广阔的应用前景.     

无人驾驶小车的地图驱动机制研究

随着无人驾驶技术的快速发展,导航地图的服务对象逐渐由人类向以无人驾驶汽车为代表的机器过渡,但细节信息不足、更新频率与精度较低的传统导航地图已无法满足无人驾驶技术对其的应用需求,因此,高精度地图的作用日益突出.然而,高精度地图在无人驾驶中的作用机制尚没有很清晰的分析.基于高精度地图视角,研究并设计了高精度地图在无人驾驶系统中驱动机制的技术框架,从感知、高精度定位、路径规划、车辆控制4个方面,探究了高精度地图在无人驾驶中的作用、驱动原理和机制,并通过设计无人驾驶小车系统及制作高精度地图等对其进行了验证.此研究在一定程度上完善了无人驾驶领域的理论支撑,并从需求层面为高精度地图的后续发展提供了参考依据.     

自主导航地图的昨天、今天和明天EI北大核心CSCD

本文以无人驾驶技术的演化背景为出发点,总结自主导航地图,即高精地图的概念、与普通导航地图的区别、内容组成及数据来源。在此基础上,论述了高精制图流程的主要模块,包括先验图层的数据采集和更新、动态图层的实时构建、边缘计算、数据标准化和压缩服务。本文重点介绍了高精制图技术面临的4个研究难题及发展现状:①复杂驾驶环境的自动建模;②边角案例的数据采集;③伦理困境中的导航决策;④无人驾驶技术的安全性能评估。这些难题从不同的侧面挑战着高精地图自主导航能力的极限,需要政府立法机构、相关企业、研究机构和公众在全球范围内协同攻关。并指出,随着无人驾驶技术的不断完善,安全第一的研究重点将逐渐扩展成兼顾安全可信、环保节能和身心愉悦的移动体验,高精地图的结构化数码将衍生出多样化的适合人眼阅读的高清地图。如何充分提高导航数据的成本效益,实时生成高精地图和高清地图,同时为机器和人类提供最优服务,将成为新的研究热点。     

利用HOG-LBP自适应融合特征实现禁令交通标志检测

针对禁令交通标志牌提出了一种基于HOG-LBP自适应融合特征的交通标志检测方法,将标志图片等分为多个不重叠的块,每块内将加权后的HOG和LBP特征进行串行融合作为最终特征,其中每类特征权值由块内梯度幅值决定,融合后的特征采用SVM进行分类器训练,并将训练结果用于交通标志检测.实验结果表明,基于HOG-LBP自适应融合特征的效果优于基于单独HOG、LBP特征和简单HOG-LBP融合特征的效果.     

无人驾驶飞机在四川国土资源管理中的应用

针对航空摄影和卫星遥感受诸多因素制约的缺陷,开展无人驾驶飞机在四川国土资源管理中的应用研究从无人飞机系统特点、系统组成、技术设计方案3方面入手,分析此技术方法的可行性,并获得理想实用的航摄效果.     

突发地震灾害中无人驾驶救援车伺服控制系统研究

针对当前采用PID控制器控制无人驾驶救援车伺服系统时存在的轨迹跟踪精度不高,误差控制性能较差,灵活性、平稳性和安全性能不佳等问题,提出并设计基于BP神经网络整定PID控制器的无人驾驶救援车伺服控制系统,建立突发地震灾害中无人驾驶救援车伺服控制系统驱动模型,并以此模型作为被控对象;根据系统期望输出值与实际输出值构成的控制偏差获得PID控制规律,并通过调节PID控制器控制参数实现系统控制,在此基础上,采用BP神经网络通过对无人驾驶救援车伺服控制系统性能的学习,构建基于BP神经网络整定的PID控制器,并采用梯度下降法修正控制器加权系数,通过在线调整BP神经网络加权系数即可实现控制器的自适应调整,控制突发地震灾害中无人驾驶救援车实施救援。实验结果表明,设计的基于BP神经网络整定PID控制器的无人驾驶救援车伺服系统可有效提高轨迹跟踪精度,具有较好的灵活性,且能够保证驾驶员的安全和车辆平稳行驶。     

面向无人驾驶的高精地图公开应用趋势研究

高精地图不仅支撑自动驾驶汽车的精准定位和精细路径规划,辅助提高车端感知能力,还可以有效弥补传感器的性能边界,应对多种长尾场景。因此,高精地图成为现阶段实现L4/L5无人驾驶的必备要素。但高精地图作为国家基础性战略信息资源,涉及军事安全和国防安全,因此中国要求高精地图在公开应用前应进行地理信息保密处理,且履行地图审核程序。这导致高精地图在要素和属性的表达上有诸多限制,且缺乏动态更新能力,难以精准反映车辆行驶环境信息,严重影响自动驾驶的安全性与稳定性,无人驾驶的“最后一千米”难以突破。聚焦面向L4/L5无人驾驶的高精地图在应用中的地理信息安全和时效性问题,论述高精地图应用现状、实际需求与面临的挑战,在此基础上,从政策、技术、标准、试点探索等方面,研究分析高精地图在中国无人驾驶商业化落地进程中的公开应用趋势,并对高精地图助推中国无人驾驶落地过程中亟需的地图管理创新、众源更新模式安全合规应用,以及跨部门、跨学科、跨行业合作提供展望。