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公开(公告)号：CN110182352A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910419114.2
申请日：2019-05-20
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明为一种气浮式无动力长航时飞行器及其控制方法，所述飞行器由氦气囊体、空气囊体、气压调节模块、导航控制计算机、操纵舵面、数据链路、太阳能电池等部分构成。氦气囊体为飞行器提供主要浮力，空气囊体用于调节飞行器重量，从而产生上升与下降运动；气压调节模块用于调节空气囊体的压力，从而改变其重量；导航控制计算机用于导航与控制算法的运算，并操纵舵面对飞行器的运动状态进行控制；数据链路用于飞行器与地面站之间的数据传输；太阳能电池将太阳能转化为电能并存储在电池内，供气压调节模块、导航与控制模块使用。本发明设计的气浮式无动力长航时飞行器可以通过空气来调整飞行器重量，产生并控制其飞行动作，大幅提高续航能力。
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公开(公告)号：CN111024072A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911381866.0
申请日：2019-12-27
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明为一种基于深度学习的卫星地图辅助导航定位方法，所述方法应用于无人机上，解决GNSS失锁时的导航定位问题。包括：步骤一，根据惯性导航设备的漂移误差，在飞行区域内选取图像地标点。步骤二，根据地标点处的卫星遥感图像建立目标检测数据集，并用改进的YOLO v3进行训练。步骤三，飞行过程中，根据训练好的模型及模型参数，检测位置信息已知的地标点，经坐标转换关系得到无人机的位置。步骤四，采用卡尔曼滤波将其与INS系统输出的位置参数进行融合，实现组合导航。本发明针对无人机GNSS失锁的情况，利用目标检测实现辅助导航定位，有效地解决了单INS系统的累积漂移误差问题。
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公开(公告)号：CN111024072B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201911381866.0
申请日：2019-12-27
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明为一种基于深度学习的卫星地图辅助导航定位方法，所述方法应用于无人机上，解决GNSS失锁时的导航定位问题。包括：步骤一，根据惯性导航设备的漂移误差，在飞行区域内选取图像地标点。步骤二，根据地标点处的卫星遥感图像建立目标检测数据集，并用改进的YOLO v3进行训练。步骤三，飞行过程中，根据训练好的模型及模型参数，检测位置信息已知的地标点，经坐标转换关系得到无人机的位置。步骤四，采用卡尔曼滤波将其与INS系统输出的位置参数进行融合，实现组合导航。本发明针对无人机GNSS失锁的情况，利用目标检测实现辅助导航定位，有效地解决了单INS系统的累积漂移误差问题。
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公开(公告)号：CN110182352B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201910419114.2
申请日：2019-05-20
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明为一种气浮式无动力长航时飞行器及其控制方法，所述飞行器由氦气囊体、空气囊体、气压调节模块、导航控制计算机、操纵舵面、数据链路、太阳能电池等部分构成。氦气囊体为飞行器提供主要浮力，空气囊体用于调节飞行器重量，从而产生上升与下降运动；气压调节模块用于调节空气囊体的压力，从而改变其重量；导航控制计算机用于导航与控制算法的运算，并操纵舵面对飞行器的运动状态进行控制；数据链路用于飞行器与地面站之间的数据传输；太阳能电池将太阳能转化为电能并存储在电池内，供气压调节模块、导航与控制模块使用。本发明设计的气浮式无动力长航时飞行器可以通过空气来调整飞行器重量，产生并控制其飞行动作，大幅提高续航能力。
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