遙測數據驅動飛行狀態識別Labview無人機飛行狀態實時監測評估係統設計

       無人機飛行狀態的識別是無人機飛行狀態分析必要的基礎,可為無人機任務調度、智能維護維修和設計優化提供參考信息。無人機的遙測數據是對其飛行狀態識別的重要依據,針對無人機遙測數據量大、各飛行狀態持續時間不同、數據混有噪聲、無法直接提供飛行意圖信息等問題,提出一種基於切比雪夫特征提取和隨機森林分類(Chebyshev-random forest,C-RF)算法的無人機狀態識別方法。采用 Chebyshev 擬合法對遙測數據進行特征提取和降維,利用隨機森林算法實現飛行狀態的自適應分類。所提出方法將 Chebyshev 擬合係數計算簡單、接近最佳擬合的優點與隨機森林算法的訓練速度快、分類準確率高和抗噪能力強等優點相結合,可覆蓋無人機的各類樣本且避免過擬合問題,實現了無人機飛行狀態的有效識別。采用真實無人機遙測數據進行驗證,總體識別準確率高於90%,少類樣本亦可被準確識別,證明了所提出方法的有效性和實用性。

       為了實現無人機飛行狀態信息的自動化采集和性能評估,該文設計了基於 Labview 的無人機飛行狀態實時監測評估係統,該係統利用傳感器采集無人機的飛行狀態信息:包括三軸姿態角、三軸角速度、三軸速度、三軸加速度、GPS經緯度及海拔高度、環境溫度和氣壓等。無線傳輸模塊將經過簡單處理之後的信息傳輸至PC機,基於Labview建立的監測評估軟件對這些數據進一步處理之後,實時圖形化顯示三軸姿態、飛行高度、二維軌跡、三維軌跡和航跡偏差;根據三軸姿態信息實時模擬無人機姿態,自動計算飛行裏程,並自動保存所有數據。飛控手目視操控無人機的試驗結果表明:平均航跡偏差高達5.2 m,定高飛行的平均高度偏差為0.9 m,橫滾角和俯仰角波動幅度均在8°以內,整個測試過程中傳感器溫度下降了2℃。數據分析結果與係統輸出結果一致,該係統運行穩定,輸出結果可靠,能夠用於實時監測、圖形化顯示、評估和記錄無人機飛行狀態信息,為無人機飛行性能的評估及飛控手的訓練提供參考。

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