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是航模玩家,更是无人机设计师

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发表于 2022-10-25 00:30:32 | 显示全部楼层 |阅读模式
正是农忙时节,广袤的农田上却空无一人,只有几架小型侦察无人机从农田上空飞过。它们时而高飞,时而低空掠过,就像南迁的大雁,在空中井然有序地变换着队形。紧随其后的是几架携带农药喷壶的大型执飞无人机,正在一丝不苟地给农田喷洒农药。
这是电子科技大学航空航天学院的飞行器集群智能协同创新创业团队设计的“基于机器视觉的低成本智慧植保无人机”正在进行实验。

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孵化

“集群”的概念来自自然界中动物,那什么是无人机集群技术呢?简单来说就是用计算机算法来使无人机模仿大自然中动物的集群行为。
2020年,航空航天学院秦开宇教授敏锐地捕捉到了飞行器集群技术在无人机领域广泛应用的趋势,推动成立了一个学生组织:飞行器集群智能协同创新创业团队。

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团队现有15名成员,他们全部是秦老师的研究生以及飞行器的爱好者。团队的主要研究方向为无人机分布式集群。每一个无人机都携带一个计算装置和传感器,从而可以获取到它的“邻居”——周边的无人机的信息,然后主动调整自己的位置、姿态等,使得整个群体协同合作完成一个任务。
航空航天学院航空宇航科学与技术专业2019级研究生孙鹏是团队的创始成员之一,同时也是学校航模协会的前会长。他把自己这几年以来的身份转变戏称为“从一个玩家到开发者的生涯”。孙鹏加入团队最初是因为爱好。他从中学开始玩航模,进入大学后加入了航模协会,本科毕业时跨专业考研到秦老师门下,成为了飞机的“开发者” 。
在团队中,每个人的研究侧重点各有不同,都是在秦老师的指导下结合自己的爱好综合确定的。在每个人进入团队的时候,秦老师都会告诉他现阶段行业急需要解决的“卡脖子”技术和痛点,一起探讨后制定每个人的成长计划和研究方向。

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团队的初衷是通过集群技术让单个的无人系统能够实现信息交流,多机协同等来完成复杂任务,之后还拓展开辟了如整机无人机的飞行控制方案的设计、无人机的协同规划、路径规划等研究方向。
竞技

技术强不强,赛场上见分晓。
2021年,团队分成了三支小分队参加中国国际飞行器设计挑战赛(CADC),均获得了全国三等奖。

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航空航天学院控制科学专业2020级研究生杜文涛担任“逐梦队”的队长,与另外四位队员一起设计了“基于机器视觉的智能无人机集群协同作业的丛林目标侦查打击系统”。
研究过程中,团队着重突破了两个技术难点,第一,不清楚敌人内部隐蔽区域的战力分布。他们选择先使用现阶段已有的一些小型无人机——“探索者”深入树林打探敌人的分布,再使用其他无人机深入树林定点打击目标。第二,无人机集群智能决策能力差。无人机的数量是有限的,如何让其智能决策跟踪目标从而实现最大价值呢?团队最终选择运用算法根据打击目标大小人为赋予无人机不同的权重,实现了无人机的合理分配。
而最大的挑战来自在真正的树林环境与实验室仿真模型之间的差距。“我们最初的实验模型用两个点表示障碍物,飞机只用从中穿过去就行。到了树林里之后,发现树木并不是垂直生长,即使两棵树之间的距离也不是处处相同,每棵树的高度也有差异,这就涉及到了一个从2D平面到3D立体空间的转换。” 杜文涛说。发现了问题之后,他们没有犹豫,立即采用建图的方法修补了漏洞,添加了更多的约束条件,于是飞机又能像小鸟一般自主地避开障碍,灵活地从树林中穿过去了。

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基于机器视觉的智能无人机集群协同作业的丛林目标侦查打击系统系统实物
结果

除了参加比赛,团队还致力于让研究成果真正落地,惠及民生。
农业对劳动力需求大,却面临着收益低的问题,因此,尽管智慧植保无人机技术已经比较成熟,市场上也有很多类型的植保无人机,但因为价格昂贵,还是很难推广。针对这个问题,团队设计了本文开头提到的那款基于机器视觉的低成本智慧植保无人机系统。
无人机飞控是稳定无人机飞行姿态,并能控制无人机自主或半自主飞行的控制系统,是无人机完成起飞、空中飞行、执行任务和返场回收等整个飞行过程的核心系统,可以看作无人机的“大脑”,是无人机最贵的部分之一。团队成员、航空航天学院电子信息专业2021级研究生唐帆告诉我们,目前市场上一套成熟的飞控系统大概要200元,而他们根据具体任务需求定制芯片,可以把每块控制芯片的成本减少到20~30元。比如侦察无人机需要处理数据,就定制算力高的芯片;反之,它不需要载重,就定制结构强度较低的机架。通过这样定制化的开发,既减少了冗余,降低了成本,又提高了无人机的稳定性。

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飞控电路板

除了低成本,该系统还具有两个显著优势:
第一,智能机器视觉算法切换。通过机器视觉进行快速环境感知并分辨任务场景,在任务区域切换高鲁棒性多机协同算法,为相应的作业场景提供稳定的平台支持。比如侦察无人机通过视觉扫描或激光雷达传感器等方式获取地形信息、农田作物生长状况和病虫害情况。如果这片区域土地裸露较多,说明农作物长势不好;另外一片区域黑点密集,说明虫害严重。
第二,系统动态任务规划策略。研究多无人机任务分配和无人机集群协同控制问题,设计了无人机集群任务动态规划策略;研究无人机集群和地面站之间的信息交互以及控制问题,设计以地面站为主控中心的机-地任务动态规划策略。比如侦察无人机将获取到的信息传输给执飞无人机,携带农药喷壶的执飞无人机根据接收到的数据决定在不同地方喷洒与之相符的杀虫剂和营养素等。
目前,团队已经在某省厅农场进行了深入的调研,根据他们的具体需求升级优化了植保无人机系统,他们期待能尽快与该农场建立合作,使产品走出实验室,实现产业化,提高农业生产效率,真正惠及民生。
在产品基础上,团队成员们还发表、录用学术论文10余篇,申请发明专利5项,目前已授权2项。
未来,他们希望能继续秉承“壮志空天,激情人生”的科技创新和实践创业的方针,面向飞行器集群智能协同,设计更多富有成电特色的空天先进产品。
文:学生记者团 张娅玛 周凡琳

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发表于 2022-10-25 00:36:09 | 显示全部楼层
这么low的技术,商业化的都比你强
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