無人機飛控算法的發(fā)展歷程簡述

YOLO（You Only Look Once）是檢測圖像中物體的神經(jīng)網(wǎng)絡架構。它將原始圖像分成13個小方塊，每個方塊記錄有關物體及其類型的信息，以此進行識別。YOLO有別于同類架構，一次圖像掃描即可確定識別對象的存在和種類?，F(xiàn)代無人機為快速發(fā)現(xiàn)物體使用最新版的YOLOv5神經(jīng)網(wǎng)絡架構。通常，這款神經(jīng)網(wǎng)絡能在視頻中發(fā)現(xiàn)物體，分析人的舉動或汽車自動導航。盡管頗受歡迎，但卻有一系列缺陷。比如，算法本身模式既長又復雜，給尋找小型物體造成困難。就讀于頓河畔羅斯托夫市俄羅斯南聯(lián)邦大學的中國博士生張精衛(wèi)對此缺陷進行了修正，與YOLOv5相比，改善后的算法明顯降低了計算量。他在接受俄羅斯衛(wèi)星通訊社采訪時說：

“我在俄羅斯南聯(lián)邦大學的科研內(nèi)容是數(shù)學算法研究，目前的研究是在YOLOv5模型的基礎上進行了改進，提出了L-YOLO算法，提升了模型對小目標的檢測性能，同時降低模型的參數(shù)量和計算量，以解決無人機視角下的小目標檢測任務。本研究得出的結論為：L-YOLO算法不僅對小目標的檢測性能更強，模型也更加輕量化，證實了在無人機視角下的目標檢測具有良好的應用前景。低功耗的無人機視角下的小目標檢測研究對于提高無人機應用的效率和功能，推動科技發(fā)展和社會進步，具有非常重要的意義?！?/p>

無人機配置輕量和更具效率的L-YOLO算法，可用于各種領域，從農(nóng)業(yè)到搜救工作。任何情況下，識別和跟蹤小物體，如個人、動物或車輛的算法，對于成功完成任務至關重要。

近年來，中國在無人機領域取得了巨大的進步和突破。作為無人機技術的關鍵組成部分，無人機算法在提高飛行性能、實現(xiàn)智能化操作和拓展應用領域方面發(fā)揮著重要作用。本文將介紹中國在無人機算法發(fā)展方面的創(chuàng)新成果和發(fā)展現(xiàn)狀，并展望未來的發(fā)展趨勢。

一、無人機飛控算法的基礎

無人機飛控算法的基礎是飛行動力學和控制理論。飛行動力學研究飛機在空氣中的運動規(guī)律，包括姿態(tài)控制、穩(wěn)定性和操縱性等方面?？刂评碚撗芯咳绾卧O計控制器來實現(xiàn)期望的飛行動作和軌跡。這些基礎理論為無人機飛控算法的設計和優(yōu)化提供了理論基礎。 ? ?

二、無人機飛控算法的發(fā)展歷程

01、初期階段： 在無人機技術剛剛起步的初期，飛控算法主要采用傳統(tǒng)的控制方法，如PID控制器。PID控制器通過調(diào)節(jié)比例、積分和微分參數(shù)來實現(xiàn)對飛機的控制。這種方法簡單易懂，但對于復雜的飛行任務和環(huán)境變化較大的情況下效果有限。

? 02、進階階段： 隨著無人機技術的發(fā)展，飛控算法逐漸引入了更加先進的控制方法和算法。例如，模型預測控制（MPC，Model Predictive Control）可以通過建立飛行動力學模型和優(yōu)化算法來實現(xiàn)對飛機的控制。這種方法可以考慮到飛機的動力學特性和約束條件，提高了飛行控制的精度和穩(wěn)定性。? ?

03、深度學習應用： 近年來，深度學習技術在無人機飛控算法中得到了廣泛應用。深度學習可以通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡來學習復雜的飛行控制策略和模式。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN，Convolutional Neural Network）可以用于圖像識別和目標跟蹤。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN，Recurrent Neural Network）可以用于序列數(shù)據(jù)的處理和預測。這些深度學習算法可以提高無人機的自主飛行和感知能力。

三、飛行控制算法的創(chuàng)新

01、姿態(tài)控制算法：中國的無人機企業(yè)通過創(chuàng)新性的姿態(tài)控制算法，實現(xiàn)了無人機的穩(wěn)定飛行和高機動性能。例如，基于自適應控制理論的控制算法，可以實現(xiàn)對無人機在各種復雜環(huán)境下的精確控制，提高飛行穩(wěn)定性和機動性。

02、路徑規(guī)劃算法：無人機的路徑規(guī)劃算法是實現(xiàn)自主飛行和避障的關鍵。引入遺傳算法、人工勢場算法等先進的路徑規(guī)劃算法，提高了無人機的自主飛行能力和安全性。這些算法可以幫助無人機在復雜的環(huán)境中尋找最佳路徑，并避免障礙物，實現(xiàn)高效而安全的飛行任務。

? ?

四、智能化操作算法的發(fā)展

01、圖像識別算法：無人機通過圖像識別算法可以對地面目標進行實時識別，實現(xiàn)對目標的跟蹤、監(jiān)測和分析。引入深度學習、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等先進的圖像識別算法，提高了無人機對目標的識別準確性和實時性，為無人機在軍事、安防等領域的應用提供了強有力的支撐。

02、感知決策算法：無人機的感知決策算法是實現(xiàn)自主導航和智能操作的關鍵。引入機器學習、強化學習等算法，使無人機具備了自主規(guī)劃航線、自主避障和自主執(zhí)行任務的能力。這些算法可以使無人機更加智能化、自主化，提高無人機的應用范圍和操作效率。 ? ? ?

五、中國無人機飛控算法的應用

01、自主飛行：中國的無人機飛控算法可以實現(xiàn)無人機的自主飛行能力。通過結合傳感器數(shù)據(jù)和飛行控制算法，無人機可以實現(xiàn)自主起飛、航線飛行、自主降落等功能。這為無人機的應用提供了更大的靈活性和安全性。 ?

02、目標跟蹤：無人機飛控算法可以實現(xiàn)對目標的自動跟蹤和識別。通過圖像處理和深度學習算法，無人機可以實時識別和跟蹤目標，如車輛、人物等。這在軍事偵察、安防監(jiān)控和救援等領域具有重要應用價值。 ?

03、群體協(xié)同：中國的無人機飛控算法還可以實現(xiàn)多架無人機的群體協(xié)同飛行。通過無線通信和分布式控制算法，多架無人機可以實現(xiàn)協(xié)同任務，如搜索救援、巡航監(jiān)測等。這為無人機的應用提供了更大的擴展性和效率。 ? ? 2023年9月5日，創(chuàng)衡控制在原固定翼集群編隊飛控的基礎之上，推出多旋翼集群編隊功能，形成S60N、S40N、S30N系列編隊飛控，支持四旋翼、六旋翼、八旋翼、垂直起降固定翼等機型： ●?支持50架機集群編隊組網(wǎng)(可定制100架機集群編隊)； ●?支持一字形、三角形、扇形攻擊等多種陣型，空中可變換； ●?支持機間實時組網(wǎng)通訊，短時組網(wǎng)中斷可保持陣型，超出保護時間則單機按預裝訂航線繼續(xù)飛行； ●?支持多架備用長機，飛行中可一鍵切換長機、從機編隊位置； ●?一鍵集結，一鍵解散，可隨時操控指定單機； ●??支持飛控在環(huán)的編隊仿真(飛控內(nèi)嵌數(shù)字飛機模型)。集群編隊飛行

六、未來展望

01、強化學習：強化學習是一種通過試錯和獎懲機制來優(yōu)化控制策略的方法。將強化學習應用于無人機飛控算法可以進一步提高無人機的自主飛行和決策能力。

? 02、安全性和和魯棒性：無人機的安全性和魯棒性是無人機技術發(fā)展的重要方向。無人機飛控算法需要考慮到各種異常情況和故障，提高無人機的安全性和可靠性。例如，無人機飛控算法可以設計故障檢測和容錯機制，以及自適應控制算法，使無人機能夠應對各種不確定性和干擾。

? 03、智能決策和規(guī)劃：隨著無人機應用場景的不斷擴展，無人機飛控算法需要具備智能決策和規(guī)劃能力。例如，在復雜的環(huán)境中，無人機需要能夠根據(jù)任務需求和環(huán)境條件做出智能的飛行決策和路徑規(guī)劃，以實現(xiàn)高效、安全的飛行。 ? 未來，隨著技術的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，無人機飛控算法將進一步提高無人機的自主性、感知性和安全性，推動無人機技術在各個領域的應用和發(fā)展。 ? 來源：俄羅斯衛(wèi)星通訊社、華興通盛、創(chuàng)衡控制等；版權歸原作者所有，轉載目的在于傳遞更多信息，傳播相關技術知識；若侵犯了您的合法權益，請及時聯(lián)系我們刪除。 ?

編輯：黃飛

?