Dec, 2023

通过计算几何优化无人机传感器在关键区域的容错性和质量保证定位部署

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TL;DR对于无人机在关键领域的威胁，通过计算三角传感器的部署，优化覆盖范围、成本效益和容错性，可实现对无人机的有效定位和监测。
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发现论文，激发创造
  • 运用边缘检测和神经网络来改善无人机定位

    该论文提出了一种新的方法，用于在缺乏全球导航卫星系统（GNSS）的环境中对无人机进行地理定位。通过预处理图像以提取边缘信息，可以显著提高 UAV 地理定位方法的性能，并增强对方向和高度不准确性的鲁棒性。此外，引入了一种用于本地化的置信度标准，并通过合成实验验证了相关发现。

    Apr, 2024

  • 基于视觉的无人机在拒绝环境下的定位系统

    该研究通过视觉方法探究无人机在全球导航卫星系统拒绝服务环境下如何准确定位自身，为此构建了基于转换器的基线并提出了新的连续型评估指标 SDM，以解决现实应用场景中空间距离和尺度变换所带来的问题。同时，利用孪生网络和度量学习构建，设计邻居搜索后处理策略解决大距离定位偏差问题。

    Jan, 2022

  • 利用贝叶斯优化定位 WiFi 设备的无人机

    使用基于贝叶斯优化的高斯过程回归方法，结合无人机采集的信号强度测量，可以在灾后搜救等应用场景下，仅仅花费少量时间和测量准确地定位 WiFi 设备的位置。

    Oct, 2015

  • 最大化无人机雾计算部署效率以应对紧急救援工作

    在灾难场景和紧急救援行动中，将无人机作为雾节点集成已变得至关重要。该模型通过优化系统的适应性和操作效能，以动态无人机雾部署为核心，解决了连接性和覆盖性子问题，并通过一维交换方法有效解决了网络寿命优化问题。同时使用适应性鲸鱼优化算法 (WOA) 进行动态网络中的雾节点部署，以确保移动用户的稳定连接和最大覆盖范围，同时延长网络寿命。

    Feb, 2024

  • 用于飞行中继放置的高效本地地图搜索算法

    本研究探讨了用于无线网络的无人机的最佳放置问题。提出的方法能够利用本地地形信息，提供性能保证，以在最小化地面终端传播距离与发现良好传播条件之间达到最佳权衡，并证明了可以找到全局最优无人机位置。与基于统计传播模型的其他定位方法相比，显著提高了吞吐量。

    Jan, 2018

  • 安全自主四旋翼降落的视觉环境评估

    本文介绍了一种用于检测和评估四旋翼机器人安全降落潜在地点的新方法，该方法通过整合 2D 和 3D 环境信息，从神经网络 (NN) 获得语义数据以及从视差图获得几何信息，定义了基于几何属性的成本指标，以评估环境中区域的安全性、稳定性和适用性，并实时运行于计算能力有限的四旋翼机器人上，实验证明该方法能够有效评估和识别合适的降落区域，实现四旋翼机器人的安全自主降落。

    Nov, 2023

  • 多无人机高效覆盖无线网络

    本文研究了多个无人机使用定向天线作为无线基站为地面用户提供覆盖的高效部署。我们使用圆形装箱理论确定无人机的三维位置，以最大化覆盖面积并最大化无人机的覆盖寿命。结果表明，为了减轻干扰，必须根据方向天线的波束宽度和覆盖要求合理调整无人机的海拔高度。此外，确定了保证给定地理区域目标覆盖概率所需的最小无人机数量。数值结果评估了各种无人机部署方案所涉及的各种权衡。

    Jun, 2016

  • 无人机三维扫描的子模型轨迹优化

    该论文介绍了一种利用数学模型自动生成无人机飞行轨迹，全面准确地扫描物体表面，从而生成高保真的 3D 模型。作者使用了覆盖度等数学原理，进行路径规划，可以自动权衡机器人特性和覆盖度，有效避免撞墙等情况。

    May, 2017

  • GNSS-Denied 场景下角度稳健性无人机导航

    通过采用新颖的角度稳健导航范式和模型，结合自适应特征增强模块、跨领域注意力引导模块和鲁棒任务导向头模块，实现高精度导航的方向角预测，并经过实验证明所提出的模型在理想和干扰环境下的到达成功率分别提高了 26.0% 和 45.6%，从而解决了基于视觉的导航方法的局限性。

    Feb, 2024

  • 基于聚类的无人机追踪与姿态估计学习

    本文介绍了 NTU-ICG 团队提出的基于聚类学习检测的 LiDAR 技术应用于无人机跟踪和姿态估计的方法，通过两种类型的 LiDAR 传感器对无人机进行三维定位，并结合历史估计填充缺失数据，在 CVPR 2024 UG2+ Challenge 中获得了第五名的成绩。

    May, 2024