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适于微小型飞行器平台的稳像算法被引量：2: 2012年; 为解决微小型飞行器由于机械振动、气流扰动等原因引起的图像高频抖动,设计了一种适用于该平台的稳像算法。采用基于生物视觉的匹配方法估计帧间运动矢量,建立了图像参数传递的数学模型;结合微小型飞行器的运动特点,提出了带约束的交互式多模型卡尔曼滤波方法(CIMMKF),针对绝对帧位移曲线和旋转角度滤波,引入硬约束条件减小模型不准确性产生的误差,再通过软约束平滑硬约束带来的局部跳变求得图像合适的校正量。最后,给出了一种新颖的微小型飞行器平台稳像算法性能的评估方法。实验结果表明,该稳像算法能够适应飞行器多种状态的交替改变,有效减小滤波延迟,去除高频抖动,保留主动运动,使稳定后图像质量满足观察要求,具有图像信息保留程度高、速度快的特点,尤其适用于微小型飞行器实时视频稳定。; 郭力昂海松郑祥明; 关键词：视频稳定交互式多模型卡尔曼滤波微小型飞行器

一种全自主控制入室环境避障导航微型飞行器: 本发明一种全自主控制入室环境避障导航微型飞行器，包括机体、全自主控制系统、动力装置组和电源组；所述动力装置组包括四个独立动力装置，分别包括无刷电动机、螺旋桨和电子调速器；所述环境识别传感器组，包括二维激光扫描测距仪、微型...; 昂海松郭力高月山段文博; 文献传递

多用途仿生微型飞行器系列: 昂海松郑祥明肖天航周建江高月山段文博史志伟陈美丽刘建业李荣冰杨思强郭力沈元杜厦胡铃心沈宏良蔡红明柴啸夏伟杰朱保利余春锦王姝歆罗东明雷磊葛讯; 微型飞行器(MAV)是20世纪90年代中期国际上才提出的一种新概念技术，涉及航空、动力、控制、电子、信息等多学科领域.MAV不是常规无人飞行器(UAV)的缩小，从原理特性到实现技术都有质的区别:由于微小尺寸飞行器的低雷诺...; 关键词：; 关键词：微型飞行器无人飞行器

多用途微型无人飞行器信息系统: 昂海松郑祥明肖天航陈美丽周建江刘建业高月山段文博杨思强李荣冰郭力; 为了加强和谐稳定的社会环境建设，确保人民生活和各行各业安定和发展，课题组需要加强对各种突发事件信息的及时了解和掌握，防患于未然.由于微型无人飞行器信息系统体积小、飞行灵活、携带方便，无噪声，不扰民，安全性好，可以执行其他...; 关键词：; 关键词：无人飞行器

一种飞行汽车: 本发明公开了一种飞行汽车。本发明包括车体结构、动力组及综合控制系统，车体结构包括车身、底盘、被动驱动车轮，动力组包括电源以及四个独立的动力装置、四个电子调速器和四个舵机；每个动力装置包含一个涵道螺旋桨和一个驱动其运转的电...; 昂海松洪磊郭力高月山; 文献传递

一种新型三维仿生扑翼机构设计与分析被引量：11: 2007年; 以昆虫翅膀运动机理为基础,提出了一种复合3种运动的仿生扑翼新机构。由于能使翼尖按8字形或香蕉形运动及机翼扭转,同时可保证两翼的运动对称,使扑翼运动更符合昆虫运动形态。为了实现生物运动轨迹,建立了机构参数的优化模型,并据此设计了扑翼微型飞行器样机,其扑动规律能更逼真地模拟昆虫翼的扑动形态,为新型微型飞行器的设计提供样机。; 朱保利昂海松郭力; 关键词：微型飞行器仿生设计参数优化

基于单目视觉的室内微型飞行器位姿估计与环境构建被引量：4: 2012年; 针对微型飞行器(Micro air vehicle,MAV)在室内飞行过程中无法获得GPS信号,而微型惯性单元(Inertial measurement unit,IMU)的陀螺仪和加速度计随机漂移误差较大,提出一种利用单目视觉估计微型飞行器位姿并构建室内环境的方法。在机载单目摄像机拍摄的序列图像中引入一种基于生物视觉的方法获得匹配特征点,并由五点算法获得帧间摄像机运动参数和特征点位置参数的初始解;利用平面关系将特征点的位置信息由三维降低到二维,给出一种局部优化方法求解摄像机运动参数和特征点位置参数的最大似然估计,提高位姿估计和环境构建的精度。最后通过扩展卡尔曼滤波方法融合IMU传感器和单目视觉测量信息解算出微型飞行器的位姿。实验结果表明,该方法能够实时可靠地估计微型飞行器的位置和姿态,构建的环境信息满足导航需求,适用于微型飞行器室内环境中的导航控制。; 郭力昂海松郑祥明; 关键词：微型飞行器生物视觉位姿估计环境构建

一种全自主控制入室环境避障导航微型飞行器: 本发明一种全自主控制入室环境避障导航微型飞行器，包括机体、全自主控制系统、动力装置组和电源组；所述动力装置组包括四个独立动力装置，分别包括无刷电动机、螺旋桨和电子调速器；所述环境识别传感器组，包括二维激光扫描测距仪、微型...; 昂海松郭力高月山段文博; 文献传递

基于单目视觉的微型飞行器移动目标定位方法被引量：5: 2012年; 针对目标在地形高度未知环境中移动的情况,给出一种利用微型飞行器机载单目摄像机进行目标定位的方法。首先,借助光流直方图从当前图像帧中提取出移动目标局部区域内的背景特征点;然后,结合机载微机电系统(micro electro mechanical system,MEMS)/全球定位系统(global positioning system,GPS)传感器测量的飞行器位姿和空间平面点成像的单应变换关系,在期望值最大化算法中将背景特征点分类为辅助平面点和非辅助平面点,并估计辅助平面到摄像机光心的距离参数和法矢量参数,从而确定移动目标所处辅助平面的空间平面方程;最后,联立求解目标视线方程和辅助平面方程获得交点坐标,转换到惯性系下完成移动目标的地理定位。实验结果表明,当微型飞行器飞行高度为100m时,操作人员单次点击移动目标的定位误差在15m以内。; 郭力昂海松郑祥明; 关键词：微型飞行器期望最大化单目视觉

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郭力