31、小型无人机持久监控系统:硬件与软件解析

小型无人机监控系统解析

小型无人机持久监控系统:硬件与软件解析

在当今数字化互联的世界中,对个人进行跟踪、监视和数据收集的方式多种多样,其中视觉监控应用广泛。随着技术发展,配备摄像头的空中系统用于图像采集愈发普遍,特别是广域监视系统(WASS)。然而,在WASS应用中跟踪移动物体是一项具有挑战性的任务,对于小型无人机(sUAV)而言更是如此。不过,sUAV具有小巧、灵活的特点,在众多领域有广泛应用前景,但飞行时间有限的问题限制了其在持久监控中的应用。将sUAV与地面电源连接的方法被认为是一种可行的解决方案。下面将详细介绍sUAV持久监控系统的硬件和软件相关内容。

系统概述

典型的sUAV监控系统主要由三个主要部分组成:
1. 空中平台 :负责达到并维持成像系统所需的飞行高度。
2. 万向节图像采集系统 :可搭载多种类型的相机,稳定图像流并将其传输到处理单元。
3. 高性能计算系统(PEU) :实时处理图像,生成操作情报,进行目标跟踪和地理定位。

通过记录和回放功能,sUAV监控系统为任务后调查提供了情报监控和侦察(ISR)基础设施。

硬件组件
  • 空中平台(无人机)
    • 优点 :能够在封闭空间和城市建筑之间无障碍飞行,通过系绳可获得持续电力供应,延长飞行时间。
    • 缺点 :电力有限,数据链路带宽和吞吐量有限;系绳增加额外重量,影响飞行性能,限
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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