一种三维环境下的无人机路径规划方法

    公开(公告)号:CN111707269B

    公开(公告)日:2022-04-05

    申请号:CN202010579045.4

    申请日:2020-06-23

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提供一种三维环境下的无人机路径规划方法,该方法包括步骤:环境建模:对无人机飞行的三维空间划分栅格并使用唯一栅格索引标识,对空间中的障碍物建立唯一索引标识并计算每一障碍物的包围盒作为确定受影响栅格的依据,将对应的障碍索引保存至所有与包围盒相交的栅格中;路径搜索:将无人机当前位置以及目标位置分别设为起始点和目标点,由起始点进行扩展建立一条由起始点到目标点不与障碍物包围盒相碰撞的生成路径;对生成路径进行简化并使用样条曲线对简化后生成路径进行平滑得到用于无人机控制的最终飞行轨迹。该方法考虑了无人机的实际飞行环境特点,能够快速地提供满足飞行条件且无误差的路径。

    一种三维环境下的无人机路径规划方法

    公开(公告)号:CN111707269A

    公开(公告)日:2020-09-25

    申请号:CN202010579045.4

    申请日:2020-06-23

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提供一种三维环境下的无人机路径规划方法,该方法包括步骤:环境建模:对无人机飞行的三维空间划分栅格并使用唯一栅格索引标识,对空间中的障碍物建立唯一索引标识并计算每一障碍物的包围盒作为确定受影响栅格的依据,将对应的障碍索引保存至所有与包围盒相交的栅格中;路径搜索:将无人机当前位置以及目标位置分别设为起始点和目标点,由起始点进行扩展建立一条由起始点到目标点不与障碍物包围盒相碰撞的生成路径;对生成路径进行简化并使用样条曲线对简化后生成路径进行平滑得到用于无人机控制的最终飞行轨迹。该方法考虑了无人机的实际飞行环境特点,能够快速地提供满足飞行条件且无误差的路径。

    一种以Mn为活性金属、以Nd为助剂的中低温脱硝催化剂及其制备方法

    公开(公告)号:CN108620123A

    公开(公告)日:2018-10-09

    申请号:CN201810474249.4

    申请日:2018-05-17

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种以Mn为活性金属、以Nd为助剂的中低温脱硝催化剂及其制备方法,该催化剂采用乙醇分散法制备,以沸石分子筛SAPO-34为载体,以Mn的氧化物为活性组分,以Nd为助剂,其中,以载体的质量为基准,活性组分锰的负载量为20%,钕元素与锰元素的摩尔比分别为0、0.1、0.2、0.3、0.4。该发明的SCR催化剂与未负载助剂的催化剂相比,利用Nd能够提高Mn的分散度以及能够保护活性组分的特点,显著的提高了催化剂的脱硝效率。在Nd和Mn的摩尔比为0.3时,在140~220℃内,NO的转化率均可达到99%以上。

    一种新能源场站多自同步电压源机组无功功率控制方法

    公开(公告)号:CN115940300A

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202211539092.1

    申请日:2022-12-01

    Abstract: 本发明属于新能源发电无功控制领域,公开一种新能源场站多自同步电压源机组无功功率控制方法,包括以下步骤:根据无功多智能体一致性算法得到二次电压控制信号;将二次电压控制信号叠加在自同步电压源算法的无功电压控制上;无功电压控制输出的电压幅值与有功频率控制输出的相位生成参考电压,经过虚拟阻抗控制和电流环控制后得到调制信号,经过SVPWM后驱动逆变器开关。通过无功多智能体一致性算法和自同步电压源算法的结合,能够实现新能源场站多自同步电压源并网运行时的功率合理分配,解决了线路阻抗不匹配情况下的无功分配不均衡问题。

    一种基于计算机视觉的复杂环境下果蔬识别方法

    公开(公告)号:CN103679144B

    公开(公告)日:2017-01-11

    申请号:CN201310652771.4

    申请日:2013-12-05

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公布了一种基于计算机视觉的复杂环境下果蔬识别方法,本发明包括以下步骤:首先,获取待识别果蔬图像;其次,将获取到的果蔬图像进行预处理,预处理后的图像被分割为果蔬区域和背景区域;提取预处理后的果蔬图像特征,其中提取的图像特征为颜色特征和纹理特征;然后,采用自适应加权方法对果蔬特征进行融合;最后,采用最近邻分类算法对果蔬进行识别。本发明相比已有的果蔬识别系统,算法复杂度低,识别率高,具有很强的使用性,可以有效的应用于日常生活中。

    一种基于ORB的无人机特征点匹配方法

    公开(公告)号:CN111898428A

    公开(公告)日:2020-11-06

    申请号:CN202010578079.1

    申请日:2020-06-23

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于ORB的无人机特征点匹配方法,包括以下步骤:(1)读取参考图像与待配准图像,对每一幅图片构建尺度金字塔;(2)使用利用ORB特征点提取算法进行粗提取,并对粗提取的特征点进行筛选;(3)确定特征点的主方向,分别使用ORB描述子、SURF描述子、DAISY描述子这三种描述子进行后续的特征描述与匹配,利用RANSAC算法剔除误匹配点对,并分别求出三种描述子执行结果的评价指标;(4)使用评价指标对三种描述子进行选择;(5)将选出的描述子搭配合适的匹配算法,将RANSAC算法剔除误匹配点对后的结果作为特征提取与匹配的最终结果输出。本发明的方法具有可靠性、鲁棒性与高精度。

    一种基于计算机视觉的复杂环境下果蔬识别方法

    公开(公告)号:CN103679144A

    公开(公告)日:2014-03-26

    申请号:CN201310652771.4

    申请日:2013-12-05

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公布了一种基于计算机视觉的复杂环境下果蔬识别方法,本发明包括以下步骤:首先,获取待识别果蔬图像;其次,将获取到的果蔬图像进行预处理,预处理后的图像被分割为果蔬区域和背景区域;提取预处理后的果蔬图像特征,其中提取的图像特征为颜色特征和纹理特征;然后,采用自适应加权方法对果蔬特征进行融合;最后,采用最近邻分类算法对果蔬进行识别。本发明相比已有的果蔬识别系统,算法复杂度低,识别率高,具有很强的使用性,可以有效的应用于日常生活中。

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