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题名基于YOLOv5网络架构的着陆跑道检测算法研究
被引量：5
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作者
马宁
曹云峰
王指辉
翁祥瑞
吴林滨
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机构
南京航空航天大学航天学院
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022年第14期189-195,共7页
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基金
空间光电探测与感知工业和信息化部重点实验室开放课题资助(NJ2020021-01)
江苏省研究生科研与实践创新计划(SJCX21_0103)
江苏省JMRH创新平台资助。
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文摘
为突破无人机自主着陆技术工程应用中跑道目标快速鲁棒检测这一技术瓶颈,提出了一种基于YOLOv5网络架构的快速跑道检测方法。在YOLOv5网络架构的基础上进行改进,首先,对获取的机载前视图像进行数据增强,以提升网络模型的鲁棒性;其次,对不同尺度、不同维度特征进行融合,以提升网络检测精度;然后,在预测层损失函数的设计中融入跑道的几何特征,以优化预测模型。为验证方法的有效性,采用AirSim开发了复杂着陆场景下的可见光图像数据集,在此基础上对方法进行了测试。仿真结果表明,所提跑道检测方法的平均检测速度可达125 frame/s,平均检测精度为99%,优于传统目标检测方法,满足对跑道区域快速、精确检测的要求。
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关键词
YOLOv5
卷积神经网络
跑道检测
自主着陆
单目视觉
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Keywords
YOLOv5
convolutional neural network
runway detection
autonomous landing
monocular vision
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分类号
V249
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名基于分散注意力机制的无人机目标跟踪算法
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作者
王指辉
周嘉麒
廖万斌
印雅萌
翁祥瑞
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机构
南京航空航天大学
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出处
《计算机与数字工程》
2024年第5期1287-1292,共6页
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文摘
针对无人机平台的目标跟踪场景中目标小、形变大、背景复杂、易出现目标遮挡等问题,提出了一种基于分散注意力机制的无人机目标跟踪算法。首先,针对背景复杂、目标遮挡问题,在特征提取残差网络中引入分散注意力机制,增加卷积通道间的相互作用,赋予通道间自注意力权重。其次针对小目标、尺度变化大,添加特征金字塔结构,增加高语义信息在特征图中的占比,提高无人机场景下多尺度目标的跟踪能力,提高跟踪精度。在无人机公开数据集UAV123上采用一次通过评估模式进行测试,所提算法精度达到了82.7%,成功率达到了61.6%。实验结果证明论文所提算法的测试结果优于目前主流的目标跟踪算法,有效地提升了无人机在复杂场景下指定目标跟踪的精度和鲁棒性。
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关键词
无人机
目标跟踪
分散注意力机制
特征金字塔
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Keywords
UAV
object tracking
split attention
feature pyramid
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于几何控制的四旋翼轨迹跟踪方法
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作者
周嘉麒
王指辉
王民泰
印雅萌
翁祥瑞
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机构
南京航空航天大学
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出处
《计算机与数字工程》
2024年第4期1055-1060,共6页
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基金
南京航空航天大学研究生开放基金项目(编号:kfjj20201506)资助。
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文摘
针对欠驱动四旋翼无人机在大角度和复杂机动飞行中的控制问题,提出了一种基于几何控制的轨迹跟踪方法,该控制器具有全局稳定性,系统可以从任何初始状态恢复。首先,对四旋翼系统构型进行建模,解决了非线性流形上平移动力学和旋转动力学之间的耦合效应;其次,针对动态系统的基本几何特征,采用微分几何方法设计了跟踪控制器;最后,对该系统进行仿真验证了轨迹跟踪的闭环稳定性。仿真结果表明,当初始姿态误差小于90°时,系统表现出指数稳定性;当初始姿态误差大于90°小于180°时,系统具有全局指数吸引性。
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关键词
四旋翼
轨迹跟踪
非线性流形
几何控制
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Keywords
quadrotor UAV
trajectory tracking
nonlinear manifold
geometric control
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分类号
V556.8
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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