简介：摘要：地理信息在经济建设，国防建设以及生态保护等多个方面上发挥着战略性作用，其信息质量在较大程度上关系到经济社会的持续性发展。在空间技术和信息技术都不断发展的社会背景下，测绘地理信息的水平和服务能力都也相应地发生了较大改革，呈现出集成性，多样性以及大数据等特征。根据低空无人机获得的具有高精度的激光点云数据以及高清晰度视频数据等特征开发的多传感器无人机巡检系统可以有效在对多源基础数据进行联合处理的基础之上实现地理信息产品要素自然属性评估功能，与传统的人工巡查相比，具有更高效率。

简介：摘要：本文介绍了一种基于光流传感器与多传感器融合技术优化的无人机森林监测系统。该系统旨在解决无人机在近地面飞行时的定位精度与避障能力问题，提高森林监测的效率与准确性。引入光流传感器、超声波传感器与激光雷达传感器，并采用扩展卡尔曼滤波等算法，实现了对无人机位置信息的精准融合与对周围环境的有效感知。同时，通过电子地图实时显示无人机位置，提供直观的监控手段，增强了地面操作人员的控制能力。

简介：摘要：本文深入探讨了多传感器融合的无人机测绘技术。详细阐述了无人机测绘技术的发展历程、多传感器融合的原理与方法，包括惯性测量单元、全球定位系统、激光雷达、摄影测量相机等传感器的特点与融合方式。分析了多传感器融合在无人机测绘中的数据采集、处理与精度提升策略，通过实际案例展示了其在地形测绘、城市规划、农业监测等领域的应用效果。探讨了该技术面临的挑战，如传感器校准、数据同步、误差传播等，并提出了相应的解决措施。

简介：摘要：随着我国科技水平的不断提升，我国的无人机技术也在不断的发展。作为无人机技术的重要组成部分，无人机传感器相关工作一直受到社会各界的广泛关注。目前在传感器的数据采集和处理过程中，由于各种各样的原因导致传感器数据采集与处理能力不足。针对于这些不足之处，务必要寻求有效的解决措施来进行解决。文章针对于无人机传感器数据采集与处理的现状、所遇到的问题和针对于问题的优化措施来分析阐述，旨在给读者提供建设性参考建议，从而更好的促进我国相关技术的完善和发展。

简介：摘要 针对无人机跟踪场景下，由于目标风险评估的不确定性对无人机造成潜在威胁的问题，提出一种面向风险控制的自适应传感器管理算法。首先，通过改进威胁评估算法，提出利用动态模糊贝叶斯网络的方法对目标威胁风险进行评估；其次，利用目标预测协方差对传感器的跟踪风险进行评估；最后，通过融合跟踪风险以及威胁风险构建效能函数，以风险最小化为优化准则，合理地分配传感器资源。仿真及分析表明，所提算法有效地控制无人机作战风险，提高了对目标的跟踪能力。

简介：摘要：随着城市化进程的加快和基础设施建设的推进，地下综合管廊作为一种高效、可持续的城市管理和服务设施，得到了广泛应用，然而地下综合管廊环境狭窄复杂，对无人机的定位导航提出了更严苛的要求。本文对无人机在地下综合管廊定位问题进行了研究，介绍了无人机常用的各类传感器类型与工作原理，并综述了多传感器融合的定位技术，为进一步研究和改进无人机地下综合管廊定位技术提供了重要参考。

简介：摘要：我国拥有世界上最大的电力传输系统，它的运输距离、覆盖范围都位居于世界的首位。在电力工程领域，架空输电的线路规模很广，在国内很多地域范围被广泛涉及，面临的情况也较为复杂，环境较为严酷，这将对输电线路的安全运行造成不利影响，因此，应定期进行巡视和维护，以防止发生此类事件。众所周知的传统的输电设备巡视方式是通过电网的员工进行实地的安全巡视，这样的工作往往包含着大量的风险，耗费大量的时间、金钱和资源。

简介：

简介：摘要：随着无人机在我国的飞速发展，对于无人机性能提升也给予了更高的关注，当前传感器在无人机飞控系统中的应用对于提高无人机性能发挥了重要作用，由此探讨传感器在无人机飞控系统中的应用和设计具有重要的现实意义。基于此，本文围绕传感器在无人机飞控系统中的应用和设计作简要分析。

简介：摘要：随着社会经济的飞速发展，科学技术的发展也极为迅速，尤其是在无人机研发中，更注重无人机的飞行控制系统设计，结合无人机的实际运行需求，合理运用多种类型的传感器，能够促使多个传感器形成传感器网络，全面提高无人机飞行控制系统运行的可靠性。本文主要针对传感器及其在无人机飞行控制系统中的应用进行分析，进而推动无人机的发展。

简介：摘要：随着现代农业的迅速进步，建设高标准农田已成为提升农业产出效率和确保粮食安全的关键。多传感器无人机遥测技术作为一种新兴的技术手段，在推进高标准农田建设中具有广泛的应用前景。本文旨在探讨多传感器无人机遥测技术在高标准农田建设中的应用，分析其优势、挑战及对策建议。本文总结了多传感器无人机遥测技术的基本原理、系统组成及其在农业领域的应用现状，并重点分析了该技术在土地整理规划、土壤质量监测、作物生长监测、灾害预警与评估等方面的应用。多传感器无人机遥测技术具有高效、精准、灵活等优势，能够为高标准农田建设提供有力的技术支持。然而，该技术在实际应用过程中也面临着数据精度、处理能力、安全性和隐私保护等方面的挑战。为此，本文提出了加强技术研发、完善政策法规、提升操作人员素质等对策建议，以期推动多传感器无人机遥测技术在高标准农田建设中的广泛应用和发展。

简介：摘要：随着我国经济水平的发展，用电需求的提升，而随着电网规模的扩大，变电站数量的增加，变电站巡检作业的工作量也急剧增加。当前无人化值守成为电站的发展趋势，日常巡检工作倾向于由智能机器人负责。巡线机器人为隐患排查、故障分析、状态确认提供了有效支撑，在具备智能性和灵活性的同时也克服和弥补了人工巡检和分布式监测设备的不足之处，提升了电力巡检作业的智能化水平。

简介：摘要：本文研究了无人机传感器故障诊断系统中的数据预处理措施。针对无人机传感器数据中存在的噪声、异常值以及高维度等问题，提出了包括数据清洗、标准化、特征提取与选择以及降维与压缩等一系列预处理技术。通过实验验证，这些预处理措施能够显著提高数据的准确性和可靠性，降低数据维度和复杂度，进而提升无人机传感器故障诊断系统的性能。本文的研究不仅为无人机传感器故障诊断提供了有效的技术支持，也为相关领域的数据预处理研究提供了新的思路和方法。

简介：摘要：随着无人机技术的不断发展自主避障无人机的研究日益引起关注，本文基于传感器融合的思想探讨了一种先进的无人机导航与控制算法，该算法通过融合多种传感器信息实现了无人机在复杂环境中的高效避障能力。文章通过对传感器数据的处理和算法的优化提高了导航精度和控制稳定性。研究表明该算法在实际应用中表现出色，为无人机在复杂空间中的安全飞行提供了有力支持。

简介：摘要：针对四旋翼无人机受干扰时姿态控制效果差的问题，提出了基于深度学习的无人机控制系统设计。系统选用 STM32芯片进行控制，采用MEMS传感器采集姿态调节数据，选用NRFNRF51822芯片实现远距离监控和参数调节，电源模块采用TP4059芯片供电，并对电池电量进行监控。构建深度学习目标控制模型，运用深度学习算法设计无人机控制器，保证系统处于一种高动态平衡稳定状态，提高了无人机的控制精准度，对处理突发性群体事件具有重要意义。四旋翼无人机是一种能够垂直起降的自主飞行器，具有结构简单、便于悬停及垂直起降的特点，同时具有较为良好的可控性，既在近地监视与侦察等军事任务中有着广泛的应用，又在环境监测、森林防火、农业植保等民用方面具有广阔的研究和应用前景。由于四旋翼无人机是一个非线性、欠驱动、强耦合且存在多个变量的控制对象，为较好的完成四旋翼无人机的位姿控制，本文根据深度学习的原理，设计了一种基于STM32的四旋翼无人机控制系统，并根据此系统，基于MEMS传感器下的四旋翼无人机飞行动态监测进行分析。

简介：对多传感器数据融合是近年来一个热门学科之一，特别在导航、自动控制及机器人技术中得到了广泛应用；对多目标运动进行分析，利用多个或多种传感器提供的冗余信息和互补信息，采用概率关联方法，结合似然函数，通过关联一批数据处理估计目标的运动参数，从而推出快速分布式多传感器空间数据关联算法，这样不但减少观测信息的不确定性和模糊性，同时还提高对目标的检测、跟踪定位和识别能力，增强系统的可靠性和生存能力。

简介：摘要：我们都知道，在高科技信息对抗的情况下，各种监测设备的功能不断增加，发现的信息复杂且不断变化，而且每天都在增加。另一方面，使用各种技术来对抗隐形，如干扰和欺骗，增加人为造成的人为干扰，对独立的单边目标识别造成严重问题。通过一个传感器实现高生产率和稳定的目标识别系统的困难使数据与多个传感器融合成为一种特殊的数据处理工具，吸引了注意力。

简介：摘要：多传感器联合标定是指利用多个传感器协同工作，通过标定过程对各个传感器的参数和位置关系进行确定，从而提高系统的感知和测量准确性。本文综述了多传感器联合标定的原理、方法以及在不同应用领域的研究进展。在传感器标定方面，介绍了参数标定和外部标定两种常用的方法，并详细探讨了基于滤波器和优化算法的多传感器联合标定研究。此外，还阐述了多传感器联合标定在自动驾驶和智能交通系统、机器人技术等领域的应用。通过深入了解多传感器联合标定的原理和应用，可以为实现精准感知和准确测量提供重要的理论指导和实际应用参考。

简介：摘要：近年来，随着科学技术的发展，从传统的人工识别方法到自动识别方法，目标识别已成为研究的热点之一，识别的准确性和效率大大提高。计算机视觉技术中目标识别是重要应用，已在各个工业领域得到应用。为了检测特定的环境和目标，由于恶劣条件的复杂性，没有针对其多种环境的通用算法。

简介：无线传感器网络部署的成功取决于是否能够在其诸如数据的精确性、数据聚类程度以及网络生命周期最大化等问题上,提供一个高质量可靠的性能服务。其中,数据融合机制就特别具有挑战性。如果将一小部分低质量的数据作为数据融合输入,那么极可能对整个数据融合结果产生负面影响。该文提出了改进型分批估计和BP神经网络相结合的多传感器数据融合方法,旨在提高网络的服务质量并减少整个网络的能量消耗。该方法能够辨别和剔除低质量的终端数据,提高数据的精确性;同时,它还能够融合冗余的数据,以减少各站点之间的数据通信消耗,使网络生命周期最大化。通过MATLAB实验仿真,表明该文提出的方法具有良好的数据融合性能;相比于LEACH,有效减少转发数据包量,提高了网络生命期。