基于神经网络的无人机定位关键问题研究

孟文晔+王景璐

【摘要】当进行海面目标侦测、地面目标精准打击、重大自然灾害救援、农林牧业作业等活动时，判断无人机自身位置的精确信息对上下文感知应用至关重要。本文提出一种结合图像处理与神经网络设计的无人机遥控定位算法。首先预处理无人机遥感视觉数据样本，从中提取色彩与建筑物边界作为特征：其次，经过语义分析组建特征空间：然后输入BP神经网络进行机器学习训练、识别，基于神经网络算法分析实现路径标记与转换，最终完成位置识别：自动发出指令实现对无人机的定位控制。实验结果表明本算法能获得良好的定位效果。

1绪论

无人机无需搭载驾驶员，通过无线链路传递指令控制飞行或预编制程序自主控制飞行，具有机身小巧、起降便捷、耗能少等优点，在军事与民用领域得到广泛应用。自动控制，先进传感技术以及计算机科学等诸多领域的高新技术被融合到无人机应用中，目前的无人机搭载多样遥感设备，可获取信息应用于军事与民用领域。例如地面面目标侦测、地面目标精准打击、重大自然灾害灾情采集、灾害救援、农田信息监测、植物保护及货物递送等应用中，另外目前已有机构将无人机利用到给战场、灾区和难以到达的地区提供临时的网络覆盖服务中，而无人机自身的精确位置信息是决定以上活动成败的关键环节。

研究人员国内外科研人员已经探索与研制出各种技术来实现对无人机定位的控制，关于无人机的定位研究结合导航与飞控两大核心技术，位于目前科技研究的前端，具有重要意义。……