Nokov协助西北工业大学无人机国家重点实验室完成无人机室内定位研究(1)

NOKOV协助西北工业大学无人机特种技术国防科技重点实验室有效完成无人机定位

研究

关键词：无人机定位系统NOKOV（度量）动作捕捉室内定位

随着工业发展、技术进步，无人机的使用在各行各业愈发普遍，开始出现无人机飞行送外卖、智能无人机自主巡检等多方面应用。在这一过程中，无人机飞行定位就成为了重中之重。西北工业大学无人机特种技术国防科技重点实验室（后称：西北工业无人机实验室）就无人机定位进行了研究。然而在实验初期，出现了定位困难的问题。无人机应用场景是在室外，因而实验老师开始的时候也将实验场地设在室外。但是，室外最常见的定位方式为GPS或是北斗定位，由于天气原因和星位的不固定，在室外进行无人机定位实验所需时间和人力成本巨大，成效甚低。

于是，西北工业无人机实验室的老师开始考虑尝试在室内进行定位研究。实验老师在专业度、质量、服务、性价比等多方面考察后，选定了我们NOKOV(度量)光学三维动作捕捉系统作为室内定位系统。

试验初期，西北工业无人机实验室使用我们独有的试用机系统进行了试验预实验，在8*8的空间内使用三脚架搭建了8台Mars2H镜头的标准试用系统，通过试用机的预实验，完成了无人机定位前期验证和平台的搭建。如下图：

随后实验室正式采购系统，重新搭建了实验室配置，将全新的8台镜头布置在4m左右的高度。整套NOKOV（度量）动作捕捉系统通过捕捉到在无人机的上反光标志点位置信息，在动捕软件中建立对应的刚体，从而获取无人机的空中飞行位置姿态信息。这些信息又经过SDK端口传输给西北工业无人机实验室独自研发的反馈系统，并将实时数据精准可靠地反馈给无人机，从而形成了一个定位数据的闭环，实现了低延迟，高精度的定位传输。通过这套系统，实验室实现了无人机精确悬停，精确绕行，保证了精确定位反馈。

NOKOV（度量）动作捕捉系统在室内提供的精确定位服务，解决了无人机在室外飞行实验的低效率低精度问题，保证了全天候的实验环境，从而能够做到大幅提高实验效率，缩短实验周期。正如实验室刘老师说的：“这样，我们就可以天天来做实验，想什么时候做就什么时候做，效率也是大大提升了”。接下来实验室会进一步在无人机定位控制方向拓展研究，NOKOV（度量）动作捕捉系统也会持续跟进，为实验提供最大的支持和帮助。

NOKOV（度量）动作捕捉系统在西北工业无人机实验室的实验中，提供了高效高质的服务，

解决了无人机定位实验进行困难的困境。同样，对其他任何有需要的客户，NOKOV（度量）科技也会一直用最好的产品，秉持最专业的态度，为客户提供服务、解决问题。

无人机定位追踪与反制系统V1.2 (1)

无人机追踪定位与反制系统西安汉科通信科技有限责任公司

1概述 近年来，无人机迎来爆炸式发展，消费级无人机在给人们日常生活带来方便和乐趣之时，不规范的无人机飞行造成的威胁也与日俱增——据统计，自2015年8月至2016年9月，仅在美国就发生了726起无人机事故。在中国，无人机坠落伤人、逼停航班和列车的事情也屡屡发生，2017年4月，短短17天之内，双流机场附近就出现了至少9起无人机在机场禁飞区“黑飞”事件，导致100多趟航班受影响。 自无人机诞生之日起，识别和拦截无人机的反无人机系统就一直在研发与尝试中。反无人机，首先要识别和探测无人机。“飞行高度低、飞行速度慢、飞机体积小、重量轻”，这是一般军用和民用无人机共同具备的特点，这种“低慢小”的特点给无人机的探测带来一定的难度。 2无人机探测技术 目前常用的无人机探测技术包括雷达、光电探测、音频探测、无线电信号探测等。 2.1雷达探测技术 通过雷达发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息。 由于无人机体积小，材质多为塑料，本身透波性好，雷达波反射少，RCS （雷达散射截面积）天生低，大约为0.01平米量级，比起先进隐身飞机来也毫不逊色；速度慢，多普勒效应不太明显，容易被雷达当成地杂波忽略；飞行高度低，受地面和树木房屋等强杂波影响大，微弱信号容易被强杂波淹没。 2.2光电探测 光电探测是利用可见光摄像机和红外热像仪传感器组合，对需要进行监控的区域进行全天时视频探测与监视。采用红外热像点目标跟踪、目标图像识别算法技术、伺服驱动光电转台技术等技术对低空、低速飞行的小型无人机进行探测、分类和跟踪。缺点首先是摄像头只能对准一个方位，如果单位面积很大，则需要安装多套系统，同时，视线盲区无法避免；其次，黑夜和浓雾情况下，摄像头基

无人机导航定位技术简介与分析

无人机导航定位技术简介与分析 无人机导航定位工作主要由组合定位定向导航系统完成，组合导航系统实时闭环输出位置和姿态信息，为飞机提供精确的方向基准和位置坐标，同时实时根据姿态信息对飞机飞行状态进行预测。组合导航系统由激光陀螺捷联惯性导航、卫星定位系统接收机、组合导航计算机、里程计、高度表和基站雷达系统等组成。结合了SAR 图像导航的定位精度、自主性和星敏感器的星光导航系统的姿态测定精度，从而保证了无人飞机的自主飞行。 无人机导航是按照要求的精度，沿着预定的航线在指定的时间内正确地引导无人机至目的地。要使无人机成功完成预定的航行任务，除了起始点和目标的位置之外，还必须知道无人机的实时位置、航行速度、航向等导航参数。目前在无人机上采用的导航技术主要包括惯性导航、卫星导航、多普勒导航、地形辅助导航以及地磁导航等。这些导航技术都有各自的优缺点，因此，在无人机导航中，要根据无人机担负的不同任务来选择合适的导航定位技术至关重要。 一、单一导航技术 1 惯性导航 惯性导航是以牛顿力学定律为基础，依靠安装在载体(飞机、舰船、火箭等)内部的加速度计测量载体在三个轴向运动加速度，经积分运算得出载体的瞬时速度和位置，以及测量载体姿态的一种导航方式。惯性导航系统通常由惯性测量装置、计算机、控制显示器等组成。惯性测量装置包括加速度计和陀螺仪。三自由度陀螺仪用来测量飞行器的三个转动运动;三个加速度计用来测量飞行器的三个平移运动的加速度。 计算机根据测得的加速度信号计算出飞行器的速度和位置数据。控制显示器显示各种导航参数。惯性导航完全依靠机载设备自主完成导航任务，工作时不依赖外界信息，也不向外界辐射能量，不易受到干扰，不受气象条件限制，是一种自主式的导航系统，具有完全自主、抗干扰、隐蔽性好、全天候工作、输出导航信息多、数据更新率高等优点。实际的惯性导航可以完成空间的三维导航或地面上的二维导航。 2 定位卫星导航 定位卫星导航是通过不断对目标物体进行定位从而实现导航功能的。目前，全球范围内有影响的卫星定位系统有美国的GPS，欧洲的伽利略，俄罗斯的格拉纳斯。这里主要介绍现阶段应用较为广泛的GPS全球定位系统导航。

无人机技术论文

无人机技术论文 摘要 本文以某型固定翼无人机为研究对象，主要研究了基于常规PID和智能PID的无人机飞行控制律的设计问题，首先，建立了无人机的六自由度数学模型，并运用小扰动线性化方法和系数冻结法分别建立了无人机纵向与横侧向系统的线性化方程:其次，介绍了一些常用的PID 控制器参数整定法和智能PID控制的基本思想，作为飞行控制律设计的理论基础:再次，分别采用常规PID和智能PID进行了纵向系统与横侧向系统控制的设计，并针对不同空域的一些典型的状态点进行了大量的仿真研究。仿真结果表明，我们所设计的常规PID控多数情况下能满足要求，智能PID控制器则具备更强的鲁棒性，能适应不同空域中更多的状态点。 关键词:无人机，常规PID（自动控制），智能PID（自动控制），飞行控制律， 无人机飞控系统的仿真研究 ABSTRACT The primary purpose of this the conventional PID control and intelligent PID control strategies to the design of the UA V’s(Unmanned Aerial Vehicle)fight control law. First of all，the UA V’5six一degrees一of-freedom(6一DOF)math linearized.Then some basis the ores and the physiques about conventional PID control and intelligent PID control are mentioned followed by a Profound research on the control semen of the log attitudinal land lateral control system of the UA V.conventional PID and intelligent PID control strategists competitively plied to the design of the flight control law of the UA V’5fourfundamentalflighteontrolmode，in eluding Pithing angle control mode，altitude holding mode，roll in gangle control mode and yaw angle control mode. Finally，an amount of simulation 15 designed to validate effectiveness of the flight 。o一troll law based on conventional PID and intelligent PID control strategies.The results of the simulation show that the conventional PID flight control law effective，and the intelligent PID flight control law superior to the forme rone. Keywords: UAV , The conventional PID，Intelligent PID，Flight Control Law ， 前言:

无人机设计手册及主要技术教学提纲

无人机设计手册及主要技术 内容简介 独家《无人机设计手册》分上、下两册共十二章。 上册包括无人机系统总体设计，气动、强度、结构设计，动力装置，发射与回收系统，飞行控制与管理系统。 下册包括机载电气系统，指挥控制与任务规划，测控与信息传输，有人机改装无人机，综合保障设计，可靠性、维修性、安全性和环境适应性以及无人机飞行试验等。有关无人机任务设备、卫星中继通信的设计以及正在发展的无人机技术等内容，有待手册再版时编入，使无人机设计手册不断成熟和丰富。 适用人群 本手册是国内第一部较全面系统阐述无人机设计技术的工具书，不仅可作为无人机的设计参考，也可以作为院校无人机教学、无人机行业的工程技术人员和管理人员的参考书，并可供无人机部队试验人员使用。希望本手册的出版能对我国无人机研制工作的技术支持有所裨益。 作者简介 祝小平，现任西北工业大学无人机所总工程师，主要从事无人机总体设计、飞行控制与制导系统设计等研究工作。主持了工程型号、国防预研等国家重点项目多项，获国家和部级科学技术奖9项，其中国家科技进步一等奖1项，国防科技进步一等奖4项，获技术发明专利10项，荣立“国防科技工业武器装备型号研制”个人一等功，发表论著150多篇。先后入选国家级“新世

纪百千万人才工程”、国防科技工业“511人才工程”和教育部“新世纪优秀人才支持计划”，获得“ 国防科技工业百名优秀博士、硕士”、“国防科技工业有突出贡献的中青年专家”、“陕西省有突出贡献专家”和“科学中国人(2009)年度人物”等荣誉称号。 无人机相关GJB标准-融融网 gjb 8265-2014 无人机机载电子测量设备通用规范 gjb 4108-2000 军用小型无人机系统部队试验规程 gjb 5190-2004 无人机载有源雷达假目标通用规范 gjb 7201-2011 舰载无人机雷达对抗载荷自动测试设备通用规范 gjb 5433-2005 无人机系统通用要求 gjb 2347-1995 无人机通用规范 gjb 6724-2009 通信干扰无人机通用规范 gjb 6703-2009 无人机测控系统通用要求 gjb 2018-1994 无人机发射系统通用要求 无人机主要技术 一、动力技术 续航能力是目前制约无人机发展的重大障碍，业内人士也普遍认为消费级多旋翼续航时间基本维持在20min左右，很是鸡肋。逼得用户外出飞行不得不携带多块电池备用，造成使用操作的诸多不便，为此有诸多企业在2016年里做出了新的尝试。

机器人精准定位技术解析

随着科学技术的快速发展，服务机器人的使用越来越广泛，但目前机器人还是基于磁轨导航。这样严重制约了机器人的使用环境，难以满足机器人根据需要去调整行走路径的需求。如何从技术层面去解决这一难点是我们需要去思考的问题一、背景 定位技术的引用是机器人完成诸如路径规划、自主导航等复杂任务的前提，是机器人领域的研究热点。现在越来越多的机器人采用激光和视觉定位，无论是激光还是视觉，都有自己的局限性，比如，运算量大，环境适应性差，机器人劫持等问题。而在激光或视觉定位的基础上，配合上UWB，就可以比较完美地解决机器人定位的问题。下面由沃旭通讯科技有限公司解读。 二、UWB技术介绍 UWB是一种无载波通信技术，利用纳秒至微微秒极的非正弦波窄脉冲传输数据，通过在较宽的频谱上传送极低功率的信号。优点在于传输功率高，功耗小，抗干扰能力和穿透能力强，高精度和高准确性的定位 三、UWB系统架构 UWB定位技术首先在环境中布置一些锚点，之后基于无线测量物体与锚点的距离或时间，计算得出物体的位置。UWB定位不论收还是发，都需要相应的RF 射频模组，模组可分别设置为标签和锚点，锚点固定不动，标签放在运动的机器人上，两种模组都在5cm*6cm差不多大小。UWB基站只需要供电，不需要接入网络，从显示终端上对标签完成配置之后，标签会根据自己所处的位置，选择适当的基站进行定位。将计算结果直接输出到机器人的控制主办，并且同时通过板载的wifi模块，将实时位置输出到显示终端上。 没有什么比图片更直接：

四、UWB特点 UWB定位的主要特点，是在兼顾精度和成本的条件下，整合容易，方便实施。精度方面，用于机器人的UWB结合惯导的方案精度达到5cm;由于采用测距定位，UWB的运算量比激光和视觉定位要小很多;体积也比较小，模组接口简单，整合容易，方便实施。此外，UWB还具有工作距离远，能穿透一般遮挡，不受光滑表面影响等优点。 沃旭基于UWB技术的机器人定位方案目前除了用于机器人，还可以用在无人机上，例如跟拍时基于UWB测量出距离，并进行追踪对焦，或者通过UWB进行定位，用于无人机编队飞行。另外沃旭科技的UWB定位技术主要应用领域还包括像智慧工厂对人和物的定位，化工厂智能安全定位，智慧仓储定位，煤矿隧道人员定位，医院/养老院/法院/展馆/监狱/消防定位等。

几种无人机室内定位方法对比

几种智能机器人室内定位方法对比近年来随着控制算法的研究进展，无人机、无人车等智能机器人在各领域中发展迅速。研发人员在对智能机器人进行相关研究时，通常需要完成室内环境下的模拟调试实验，在这些实验中，确定各智能体自身定位以及与其他智能体的相对位置，即进行精确定位，是十分重要的。 室内定位算法原理 目前的定位算法从原理上来说，大体上可以分为以下三种。 一、邻近信息法：利用信号作用的有限范围，来确定待测点是否在某个参考点的附近，这一方法只能提供大概的定位信息 二、场景分析法：测量接收信号的强度，与实现测量的、存在数据库的该位置的信号强度作对比。 三、几何特征法：利用几何原理进行定位的算法，具体又分为三边定位法、三角定位法以及双曲线定位法。

根据上面介绍的定位算法，衍生出了多种室内定位技术。目前的定位技术多要借助辅助节点进行定位，通过不同的测距方式计算出待测节点相对于辅助节点的位置，然后与数据库中事先收集的数据进行比对，从而确定当前位置。 室内定位主要流程为首先在室内环境设置固定位置的辅助节点，这些节点的位置已知，有的位置信息是直接存在节点中，如射频识别（RFID）的标签，有的是存在电脑终端的数据库中，如红外线、超声波等。 然后测量待测节点到辅助节点的距离，从而确定相对位置，使用某种方式进行测距通常需要一对发射和接收设备，按照发射机和接收机的位置大体可以分为两种：一种是发射机位于被测节点，接收机位于辅助节点，例如红外线，超声波和射频识别（RFID）；另一种是发射机位于辅助节点，接收机位于被测节点，例如WiFi、超宽带（UWB）、ZigBee。 室内定位技术对比 下面具体介绍八种室内定位技术所涉及原理与优缺点。 一、WiFi定位技术，定位方法是场景分析法，其定位精度由于覆盖范围的不同，可以达到2-50m。优点是易安装、系统总精度相对较高，缺点是指纹信息收集量大、易受其他信号干扰。

小型无人机辅助定位系统研究

小型无人机辅助定位系统研究 小型无人机因其尺寸小、隐蔽性好,质量轻、成本低和性价比高等优点在军用与民用领域都得到了越来越广泛的应用。以民用领域为例,桥梁检测、航空拍摄、地质地貌测绘、森林防火、地震调查等领域都有它的身影。 目前,小型无人机的主要导航方式为全球定位系统(Global Positioning System,简称GPS),但在实际应用中,无人机在飞行中可能会进入桥洞、城区、密林或者隧道等容易失去GPS信号的区域,当GPS接收机接收的有效卫星信息被遮挡之后,即当卫星少于4颗的时候,GPS将失锁,这些就会影响无人机的正常工作。因此,开展GPS失效下的无人机自主导航研究,提高无人机自主导航定位的可靠性,具有很好的应用前景。 惯性导航定位系统是一种不依赖外界物质、完全依靠自身携带的传感器进行采集信息定位的一种自主性较强的定位方式,它主要利用载体本身具有的惯性推算出载体所在位置,可以连续实时地提供载体的位置、速度和姿态信息,短时精度较高。传统的惯性导航器件体积庞大、价格昂贵、适用范围小。 随着微机电系统(MEMS)的发展,MEMS传感器凭借其体积小、质量轻、价格低和可靠性高等优点,成为惯性器件的一种新选择。本文采用微惯性导航定位系统方式解决GPS失效下无人机自主导航定位的问题,具体研究内容如下:首先,本文在理解了惯性导航的基本原理以及惯性导航的初始对准和姿态解算后,并在微型惯性导航定位系统自身特性和实验环境要求基础之上,开展微型惯性导航定位系统的器件选型,并制定出微惯性导航定位系统的设计方案。 其次,根据惯导模块中的主要器件-陀螺仪和加速度计这两个传感器的数学模型,在MATLAB软件环境下,对本文所用的惯性传感器模块进行了卡尔曼滤波修

基于OpenCV的视觉定位四旋翼无人机

第35卷 第4期 福 建 电 脑 Vol. 35 No.4 2019年4月 Journal of Fujian Computer Apr. 2019 ——————————————— 本文得到浙江省大学生科技创新活动计划项目(No.0618026)资助。刘新泽，男，1998年生，主要研究领域为电子信息方向。E-mail: 1145655900@https://www.wendangku.net/doc/1410004065.html, 。 刘靖宇，男，1993年生，主要研究领域为电子信息方向。 E-mail: 346875661@https://www.wendangku.net/doc/1410004065.html, 。 钮杨洁，女，1998年生，主要研究领域为电气工程及其自动化。 E-mail: 1403390414@https://www.wendangku.net/doc/1410004065.html, 。杜智文，男，1995年生，主要研究领域为计算机方向。E-mail: 1009963012@https://www.wendangku.net/doc/1410004065.html, 。丁建鑫，男，1996年生，主要研究领域为电子信息方向。 E-mail: 1194173858@https://www.wendangku.net/doc/1410004065.html, 。 基于OpenCV 的视觉定位四旋翼无人机 刘新泽 刘靖宇 杜智文 钮杨洁 丁建鑫 (同济大学浙江学院电子与信息工程系 浙江 嘉兴 314051) 摘 要 本论文所制作的无人机由以下两个核心部分组成，其一是以TM4C123G 单片机为飞控的核心部分，其二是以安装有OpenCV 库的树莓派为视觉识别的核心部分。系统通过树莓派（图像处理器）检测周围环境，获得当前飞行器的位置以及偏离目标位置，将位置数据传回飞控芯片，再经过飞控的核心参数计算处理，矫正自身的姿态，或者偏移角度以达到指定目标位置。 关键词 单片机；树莓派；OpenCV ；视觉定位；设计制作 中图法分类号 TP302.1 DOI:10.16707/https://www.wendangku.net/doc/1410004065.html,ki.fjpc.2019.04.034 OpenCV-based Visual Positioning Four-Rotor UA V LIU Xinze, LIU Jinyu, DU Zhiwen, NIU Yangjie, DING Jiangxin (Department of Electronic and Information Engineering, Tongji Zhejiang College, Jiaxing, China, 314051) 1 引言 多旋翼无人机已经有一百多年的历史，四旋翼作为小型多旋翼无人机的一种，也已经存在超过二十五年。因其易用性、开放性和安全性，具有广泛的民用和军用价值。OpenCV 是一个基于BSD 许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，拥有超过400个免费的图像处理函数，涉及面广泛，而且其中的算法易理解且能达到很好的效果。从图像处理到模式识别、从静态图像到运动视频、从二维平面到相机的三维标定以及三维的重建都可以利用四旋翼无人机。 目前市面上大部分无人机均是通过接收GPS 信号进行定位，而这种定位方式虽有很多好处，但也存在着很大的弊端。如果在室内或者偏远地区等，GPS 信号弱甚至没有信号的时候，无人机就不能进行准确定位，容易失控，进而发生安全事故。本文所设计的基于OpenCV 的视觉定位四旋翼无人机在于若无人机能自主进行视觉定位，则可有效避免此情况的发生。 2 系统方案设计 该四旋翼的设计框架如图1所示，包括主控芯片TM4C123G 和树莓派（含OpenCV 数据库）、mpu6050 、超声波模块、摄像头。通过硬件设备之间的相互连接，将飞行姿态、高度、水平位置汇总至主控芯片实现矫正自身的姿态，或者偏移角度以达到指定目标位置。 图1 系统设计框架

无人机实时定位解决方案

1/ 2 OptiTrack ?高精度三维运动捕捉系统 ?无?人机实时定位解决?方案 无人机实时定位解决方案，利用高精度的OptiTrack 三维运动捕捉系统，以每秒数百帧的拍摄速率捕捉无人机上固定的特制的标记点，能够实时精确地构建出标记点三维空间位置信息，实现无人机的位置和姿态信息的捕捉，是无人机飞行控制研究领域的先进的助力设备。 为什么选择OptiTrack 系统？ 能够清晰识别远在30米开外的标记点，捕捉空间有望扩展至900平米 采用850nm 近红外照明，有效避免其他光源干扰，即使户外阳光下，定位数据依旧稳定、不丢失 软件SDK 开源，支持自定义开发用户界面和实时数据传输引擎 领先的3D 重建和刚体解算精度，实时定位精度有效控制在0.5mm 以内，优秀的捕捉环境下高达0.1mm

2/ 2 OptiTrack 能您实现 组群编队飞行 优化飞控系统 执行自主飞行任务 OptiTrack Notes ：室内定位、户外阳光下、传统定位方式精度不高时，OptiTrack 能够带来意想不到的精确定位，并为开发者提供一套验证悬停性能或视觉定位精度的测量标准。 Prime 系列包括130万、170万和410万像素的运动捕捉摄像机，配置镜头与照明专利技术，以及高精度的图像处理算法，是业界最具性价比的高性能运动捕捉设备。 数据接口：千兆网 电源接口：通过同一根千兆网线PoE 供电 LED ：850nm 近红外 Flex 系列包括30万和130万像素的运动捕捉摄像机，机型小巧，携带便捷。杰出的性价比和亚毫米级定位精度可以满足较小规模的无人机研究需求。 数据接口：USB 2.0 供电：通过同一根USB 线供电 LED ：850nm 近红外 Motive:Tracker 能够实时重建被追踪物体的空间位置数据Position(X, Y , Z)和空间姿态信息Orientation(Pitch, Yaw, Roll)。 使用简单 界面简洁，减少75%的系统设置时间 扩展性 支持的运动捕捉摄像机数量无限制 实时跟踪 毫秒级延迟，低至 2.8ms Prime 411 2048x2048 180FPS 51° Flex 13 1280x1024 120FPS 56° 集成性 支持在Trackd 和VRPN 端口读取数据，或基于开源的NatNet SDK 开发自定义的端口 Prime 17W 1 1664x1088 360FPS 70° Flex 3 640x480 100FPS 58° Prime 13 1280x1024 240FPS 56° Prime 13W 1280x1024 240FPS 82° 1 支持户外环境下使用 软件开源 软件SDK 开源，支持 C++开发新的应用程序替代原始界面 同步性 支持同步外部信号源

无人机的图像处理综述

无人机图像处理综述 摘要：目标识别与跟踪技术是无人作战机实施攻击的关键步骤，本文从无人作战机的自动目标识别与跟踪的基本概念入手，以成像传感器的目标识别与跟踪为例，介绍目标识别、检测、跟踪等关键技术。 关键词：无人战斗机目标识别图像处理识别技术 一、引言 无人战斗机在最近几年成为无人机的发展热点。它的设计概念介于有人战斗机与导弹之间。无人战斗机不是孤立存在的，它是整个无人战斗机系统的一部分。无人战斗机系统有其独特的组成方式和管理模式。目前，无人战斗机的开发刚刚处于起步阶段。为了发展无人战斗机，有许多关键技术值得注意，特别是目标识别技术。它主要包括视觉图像预处理，目标提取、目标跟踪、数据融合等问题。其中，运动目标检测可采用背景差法、帧差法、光流法等，固定标志物检测可用到角点提取、边提取、不变矩、Hough 变换、贪婪算法等，目标跟踪可以分析特征进行状态估计，并与其他传感器融合，用到的方法有卡尔曼滤波、粒子滤波器和人工神经网络等。还有很多方法诸如全景图像几何形变的分析或者地平线的检测等没有进行特征提取，而是直接将图像的某一变量加到控制中去。 实际应用中，上述问题的进一步解决受到很多因素的制约。由于无人机的动力、载重、装配空间等物理条件的限制以及飞行速度更快，使得算法处理需要更少的延时。而且，无人机稀疏的室外飞行环境使得适用于地面机器人的算法不适用于无人机。同时，模型的不确定性，噪声和干扰，都限制了实物实验的成功。所以，如何将地面机器人的视觉导航成果应用到无人机视觉导航中去，如何提高无人机的算法速度并不过分损失导航精度，如何面对无人机自身模型的不确定度以及外界噪声的干扰，如何适应无人机所处的标志物稀疏的飞行环境，这些问题都需要更进一步的探讨。 二、无人机图像处理技术现状 1979年，Daliy等人首先把雷达图像和Landsat.MSS图像的复合图像用于地质解释，其处理过程可以看作是最简单的图像融合。1981年，Laner和Todd 进行了Landsat. RBV和MSS图像融合试验。 到20世纪80年代中后期，图像融合技术开始引起人们的重视，陆续有人将图像融合技术应用于遥感多谱图像的分析和处理。 到20世纪80年代末，人们才开始将图像融合应用于一般图像融合(可见光、红外等)。多波段SAR雷达相继开发使得对多波段的SAR图像数据融合技术的研究成为可能，特别是美国宇航局1993年9月成功发射了全世界第一部多波段(L,C, X波段)、多极化、多投射角空间SAR之后，为多波段的SAR图像融合提供了坚实的物质基础。 20世纪90年代后，图像融合技术的研究呈不断上升趋势，应用的领域也遍