多四旋翼无人机编队LiDAR系统的城市地形三维重建关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61503364
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0303.系统建模理论与仿真技术
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

The fast and precise 3D reconstruction of urban landscape has great application potentials in remote sensing and mapping, earthquake disaster rescue, military reconnaissance and urban planning. Due to measurement accuracy and range properties, the aerial Light Detection And Ranging (LiDAR) system is generally believed as the most effective technology in 3D urban landscape reconstruction. However, most LiDAR systems are built upon expensive equipment, which further complicates the data acquisition process and thus limits the application of LiDAR systems. In this proposal, we present a 3D urban landscape reconstruction method based on multiple 4-rotor UAVs mounting aerial LiDAR systems. The UAVs form a highly efficient formation for laser scanning of urban landscape to acquire LiDAR point cloud data. A streaming framework is then incorporated for seamless landscape reconstruction. The proposal focuses on three major research topics: the research on three basic flying motions for 4-rotor UAV control, incluing attitude control, hover flying and path following, and the investigation on synthesizing the three basic motions to obtain an organization approach of a complex flying motion; the research on a decentralized cooperation method utilizing an optimal formation parameter set, for achieving multiple UAVs autonomous formation flight; the research on the classification and segmentation methods of the LiDAR point cloud, and the incorporation of a data streaming framework for fast and precise seamless reconstruction of urban landscape. The proposal synthesizes the most advanced researches in UAV control, formation flight and sensor fusion areas. The research results will provide new approaches and solutions for remote sensing and mapping, earthquake disaster rescue, military reconnaissance and urban planning.
城市地形的快速精确三维重建,在遥感测绘、抗震救灾、军事侦察和城市规划中有巨大应用价值。空载轻质探测测距(LiDAR)系统,因测量精度高、范围广、速度快,是最有效的城市地形三维重建技术方法。然而一般LiDAR 系统设备成本昂贵、数据获取难度大,限制了其应用范围。本课题提出采用多个装载小型LiDAR 系统的四旋翼无人机,以高效巡航编队扫描城市地形,同步获取LiDAR 数据进行无缝拼接以快速精确重建三维城市地形:探索实现四旋翼无人机姿态控制、悬停操控和路径跟踪基本飞控动作,组合实现无人机复杂飞控动作;采用分布式协同控制方法,确定优化协动位姿参数,实现多无人机自主巡航编队;研究LiDAR 数据流的分类分割和无缝拼接方法,快速精确重建三维城市地形。本课题融合了无人机控制、编队飞行、信息融合等前沿研究领域,研究成果将为遥感测绘、抗震救灾和城市规划提供一种新的思路和方法。

结项摘要

面向遥感测绘、抗震救灾、军事侦察和城市规划应用需求,开展基于多四旋翼无人机搭载小型 LiDAR 系统的城市地形三维重建实现方法项目研究。迄今,通过研究复杂环境下四旋翼无人机基本飞控动作实现方法,实现了四旋翼无人机复杂飞行控制;通过研究多无人单元自主编队控制,实现多无人单元系统的自主高效编队;完成了LiDAR 数据获取、拼接和配准、数据滤波,开发快速精确的室外复杂环境三维重建方法;设计并搭建了无人机LiDAR系统实验平台,实现基于 LiDAR 点云数据的城市地形三维重建。.项目主要研究成果如下:(1)提交课题研究报告一份;(2)搭建基于LiDAR系统的无人机系统两套;(3)在国内外期刊、会议发表高水平论文 5 篇; (4)申请发明专利 7 项;(5)培养中国科学技术大学博士研究生1名,硕士研究生3名。.项目研究成果已应用在多传感融合无人车自主定位、光伏商用系统三维环境重建等,给企业带来一定的经济效益;同时,课题组对项目研究成果在市场化应用方面进行了相关调研,预计项目成果在激光检测、安防巡检、城市规划领域有规模化应用前景。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(7)
基于视觉伺服大型输油臂机器人智能对接系统
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    仪表技术与传感器
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    白元明;孔令成;赵江海;张强;方世辉
  • 通讯作者:
    方世辉
一种无人机激光雷达系统的点云去噪方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    新技术新工艺
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王子建;吴晶华
  • 通讯作者:
    吴晶华
An Incidental Delivery Based Method for Resolving Multirobot Pairwised Transportation Problems
一种解决多机器人成对运输问题的基于附带交付的方法
  • DOI:
    10.1109/tits.2015.2508783
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
  • 影响因子:
    8.5
  • 作者:
    Zhe Liu;Hesheng Wang;Weidong Chen;Junzhi Yu;Jian chen
  • 通讯作者:
    Jian chen

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其他文献

Holocene landslide-dammed lake deposits in the Upper Jinsha River, SE Tibetan Plateau and their ages
青藏高原东南部金沙江上游全新世滑坡堰塞湖沉积物及其年龄
  • DOI:
    10.1016/j.quaint.2012.09.018
  • 发表时间:
    2013-06
  • 期刊:
    Quaternary International
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    陈剑
  • 通讯作者:
    陈剑
不同碳氮源对牛樟芝菌丝体生长的影响
  • DOI:
    10.16473/j.cnki.xblykx1972.2016.04.002
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    西部林业科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵能;原晓龙;陈剑;杨宇明;王娟;王毅
  • 通讯作者:
    王毅
一种基于修正西原模型的冻土蠕变本构关系
  • DOI:
    10.16285/j.rsm.2015.s1.024
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    岩土力学
  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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药品流通供应链评价指标体系的构建思路探讨
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
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    黄朔
岷江上游叠溪混杂堆积体的沉积特征及成因分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    沉积学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马俊学;陈剑;崔之久
  • 通讯作者:
    崔之久

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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