無人機作為一種新形態(tài)機器人,他的出現(xiàn)促進了農(nóng)業(yè),林業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)的技術(shù)變革,拓寬了影視業(yè)等行業(yè)的技術(shù)手段,豐富了人類的日常生活。其作為一種新型智能載體,已融入在了軍事,民用,工業(yè)等各個領(lǐng)域,促進了社會經(jīng)濟,人文等各方面的發(fā)展。但是當前無人機的應(yīng)用大部分都是單一個體的簡單應(yīng)用,常用于代替簡單的自動化任務(wù),而不具備單智能體所強調(diào)的智能性,也很少看到多個智能體的協(xié)同工作,因此當前的無人機在面對復(fù)雜場景,復(fù)雜任務(wù)時還不能很好地發(fā)揮作用。如何發(fā)揮多無人機編隊協(xié)作執(zhí)行任務(wù)的優(yōu)勢,將成為無人機協(xié)同智能技術(shù)的重要研究方向,其主要包括:三維空間的環(huán)境感知能力,多無人機的編隊技術(shù),無人機的自主回收與綜合控制。本課題針對以上研究痛點,主要研究了基于環(huán)境感知的編隊關(guān)鍵技術(shù),給出了一種無人機編隊的完整解決方案。本文將整個無人機編隊方案劃分為了感知模塊,編隊模塊和自主回收模塊,針對每一個模塊各提出了相應(yīng)的算法與實現(xiàn),具體為:無人機低空場景下的實時三維感知,無人機自組網(wǎng)編隊模糊控制方法研究與實現(xiàn),多傳感器融合的無人機自主動態(tài)著陸回收系統(tǒng)。首先無人機的三維感知能力保證了無人機編隊的安全飛行,并為無人機編隊后續(xù)的智能決策... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：96 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

模型訓(xùn)練Loss損失和學(xué)習(xí)率變化

圖2.15 模型訓(xùn)練 Loss 損失和學(xué)習(xí)率變化（1）車 IoU 分值變化 （2）自行車手 IoU 分值變化 （3）行人 IoU 分值變化圖2.16 訓(xùn)練集數(shù)據(jù)評估分值本文在驗證集上進行更為具體的評估記錄，如圖 2.17 所示為驗證集上三種類別的分割評估結(jié)果，每一種類別的評估指標各包含精度，回調(diào)率和 IoU 三種具體分值。模型的逐像素類別分割性能如表 2.5 所示。

（4）自行車手 IoU 分值變化 （5）自行車手精度分值變化 （6）自行車手回調(diào)率分值變化（7）行人 IoU 分值變化 （8）行人精度分值變化 （9）行人回調(diào)率分值變化圖2.17 驗證集數(shù)據(jù)評估分值表2.5 模型逐像素類別分割性能精度(P) 回調(diào)率(R) 交并比(IoU)車輛本文提出的模型 61.2 96.6 59.9VoxelNet 60.6 68.3 57

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3568787