日本：无人飞行器像风筝一样放飞

近日，日本日立信息通讯集团在日立东京通讯展上推出了三款最新智能无人驾驶飞行器，重量仅为400克。     

无人战机称雄未来

在未来战争中,密密麻麻的无人战斗机将演绎出令人无法想象的战争奇观     

Stabilization control of a hovering model insect: lateral motion

Our previous study shows that the lateral disturbance motion of a model drone fly does not have inherent stability (passive stability),because of the existence of an unstable divergence mode.But drone flies are observed to fly stably.Constantly active control must be applied to stabilize the flight.In this study,we investigate the lateral stabilization control of the model drone fly.The method of computational fluid dynamics is used to compute the lateral control derivatives and the techniques of eigenvalue and eigenvector analysis and modal decomposition are used for solving the equations of motion.Controllability analysis shows that although inherently unstable,the lateral disturbance motion is controllable.By feeding back the state variables (i.e.lateral translation velocity,yaw rate,roll rate and roll angle,which can be measured by the sensory system of the insect) to produce anti-symmetrical changes in stroke amplitude and/or in angle of attack between the left and right wings,the motion can be stabilized,explaining why the drone flies can fly stably even if the flight is passively unstable.     

基于多模态特征融合的无人驾驶系统车辆检测

针对无人驾驶系统环境感知中的车辆检测精度低的问题,本文提出一种基于多模态特征融合的三维车辆检测算法.该算法通过毫米波雷达与摄像机联合标定,匹配2个传感器间的坐标关系并减小采样误差;采用统计滤波剔除毫米波雷达数据冗余点,减少离群点干扰;构造多模态特征融合模块,利用逐像素平均融合点云与图像信息;加入特征金字塔提取融合后的高...     

无人机称霸未来蓝天

大海上空，一场激烈的空战正在上演：只见所有战机通通都是无人驾驶的，连半个飞行员也看不到，可这丝毫不影响它们的战斗力。双方战机火力全开，上蹿下跳，好不灵活……     

面向未来智能社会的智能交通系统发展策略

 随着物联网、大数据、云计算、人工智能等信息技术的快速发展,智能交通与信息、传感器、电子控制等先进技术相融合,进一步拓宽和深化了未来智能交通系统的内涵,并有望对人类未来智能生活的理念和模式产生重大影响。本文分析了智能交通系统的国际前沿和发展趋势,介绍了智能交通系统的大数据挖掘、无人驾驶、电动汽车、车联网等关键技术,指出了智能交通系统的发展重点,对智能交通系统助力智能社会发展提出了建议。     

无人驾驶车在越野环境中障碍身份识别

针对无人驾驶车越野条件下的环境感知问题,基于Dempster组合规则实现了障碍目标的身份识别.首先,基于CCD和激光传感器提取5个特征作为障碍物特征证据;然后,将传感器数据转换到证据空间,选用模糊插值法求取障碍物身份隶属度进而获取相关系数;再次选择经验公式,根据障碍物类型和环境加权系数计算基本概率赋值函数;最后,基于Dempster的组合规则求得融合后的总概率赋值函数,制定决策规则并识别障碍身份.实验结果表明基于D-S证据理论识别障碍物身份具有良好鲁棒性和实时性.     

基于视觉的无人驾驶车自主导航控制器设计

以DUTIV-Ⅰ型无人驾驶车为研究对象,建立了基于视觉的无人驾驶车自主导航控制数学模型,应用根轨迹法分析了预瞄距离对该控制系统的影响.设计了由线性二次型最优跟踪控制理论得到的状态反馈控制律和用于补偿参考路径曲率扰动的前馈控制律组成的导航控制器.针对DUTIV-Ⅰ型无人驾驶车横向速度的不可测性,根据Kalman滤波理论构造了横向速度观测器.仿真和实验结果表明,该方法可保证无人驾驶车准确地跟踪参考路径,且具有较强的鲁棒性.     

实验性无人驾驶地面战车的开发动态

实验性无人驾驶战车是的为美国国防高级预研局TTO开发的、作为未来作战系统中无人驾驶地面作战车计划的代用品。由于实验性无人驾驶战车具有类似小型电动车(mule)的遥控特性，士兵可通过有关装置来控制其运动。实验性无人驾驶战车具有的这些遥控特性是非常有用的，设计时也注意到了那些没有提供的其他有益特性。这意味着，根据试验中暴露给敌方的情况，士兵可以对原有的训练方案做出重新调整，即采用无人驾驶战车的战术、技术和方案来完成任务。