基于智能视觉感知的舰载无人机着舰新技术探索

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61872324
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0210.计算机图像视频处理与多媒体技术
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The carrier-based UAV has the potential that beyonds traditional shipborne fighters, and has become a key research area for the developed countries to break through. The technology of automatic landing is the most fundamental factor to decide the sortie rate of the aircraft carrier, which directly affects its combat effectiveness and sustainable combat capability. This research area is still in the primary stage in China, and there is no completed methodology or technical system. Unlike the traditional automatic landing technology of UAVs, the automatic landing on ship for UAVs faces the following difficulties: 1) environmental perception and localization; 2) attitude control and decision making; 3) guarantee of safeties. This project intends to carry out the following studies: 1) research approach in spatial perception technology of machine vision guidance and attention based on the mechanism, which ensures the UAV real-time positioning and perception in the process of the landing; 2) research on knowledge integration and control decision based on reinforcement learning, which ensures the precise controlling and decision making of UAVs in high-risked environments; 3) research on adaptive trajectory generation technology, which ensures the sorties during automatic landing stage. The achievements of this project will support the development of theory for aircraft-based UAVs.
军用舰载无人机具有传统舰载战机所难以企及的军事潜力,已成为发达国家争先突破的关键领域,未来定将是航母作战系统中颠覆性的核心组成部分。舰载无人机自动着舰关键技术是决定航母出动架次率的最根本因素,直接影响其战斗力与可持续作战能力,其中蕴含多种复杂困难的科学问题。与传统无人机自动着陆技术所不同,舰载无人机自动着舰面临以下几大难点:1)环境感知与定位;2)姿态控制与决策;3)战力保障与安全。本项目拟开展如下几方面研究:1)研究基于机器视觉引导与注意力机制的进场空间感知技术,保证无人机着舰过程中实时定位与感知;2)研究基于知识融合与强化学习的控制决策技术,保证无人机在高危突变环境下的精准控制与决策;3)研究基于智能博弈的自适应航迹生成技术,以航母战力为第一优先保障条件形成自动着舰策略。本项目的完成将为我国舰载无人机自主着舰相关理论提供有力支持。

结项摘要

舰载无人机具有传统舰载战机所难以企及的军事潜力,已成为发达国家争先突破的关键领域,未来定将是航母作战系统中颠覆性的核心组成部分。舰载无人机自动着舰关键技术是决定航母出动架次率的最根本因素,直接影响其战斗力与可持续作战能力,其中蕴含多种复杂困难的科学问题。与传统无人机自动着陆技术所不同,舰载无人机自动着舰面临以下几大难点:1)环境感知与定位;2)小目标发现与跟踪;3)战力保障与安全。本项目开展l了如下几方面研究:1)研究基于机器视觉引导与注意力机制的进场空间感知技术,保证无人机着舰过程中实时定位与感知;2)研究基于知识融合与强化学习的控制决策技术,保证无人机在高危突变环境下的精准发现与接近目标;3)研究基于智能博弈的自适应航迹生成技术,以大船战力为第一优先保障条件形成自动着舰策略。本项目的完成将为我国舰载无人机自主着舰相关理论提供有力支持。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(3)
基于强化学习的舰载机保障作业实时调度方法
  • DOI:
    10.1360/ssi-2020-0316
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    中国科学. 信息科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李亚飞;吴庆顺;徐明亮;吕培;姜晓恒;朱睿杰;周兵
  • 通讯作者:
    周兵
Stylized Aesthetic QR Code
风格化美学二维码
  • DOI:
    10.1109/tmm.2019.2891420
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Multimedia
  • 影响因子:
    7.3
  • 作者:
    Xu Mingliang;Su Hao;Li Yafei;Li Xi;Liao Jing;Niu Jianwei;Lv Pei;Zhou Bing
  • 通讯作者:
    Zhou Bing
Trajectory distributions:A new description of movement for trajectory prediction
轨迹分布:轨迹预测运动的新描述
  • DOI:
    10.1007/s41095-021-0236-6
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Computational Visual Media
  • 影响因子:
    6.9
  • 作者:
    Lv Pei;Wei Hui;Gu Tianxin;Zhang Yuzhen;Jiang Xiaoheng;Zhou Bing;Xu Mingliang
  • 通讯作者:
    Xu Mingliang
Learning Multi-Level Density Maps for Crowd Counting
学习用于人群计数的多级密度图
  • DOI:
    10.1109/tnnls.2019.2933920
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
  • 影响因子:
    10.4
  • 作者:
    Jiang Xiaoheng;Zhang Li;Lv Pei;Guo Yibo;Zhu Ruijie;Li Yafei;Pang Yanwei;Li Xi;Zhou Bing;Xu Mingliang
  • 通讯作者:
    Xu Mingliang
Agent-Based Campus Novel Coronavirus Infection and Control Simulation
基于Agent的校园新型冠状病毒感染与控制模拟
  • DOI:
    10.1109/tcss.2021.3114504
  • 发表时间:
    2021-10-09
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL SOCIAL SYSTEMS
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Lv, Pei;Zhang, Quan;Xu, Mingliang
  • 通讯作者:
    Xu, Mingliang

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干旱胁迫对入侵种大狼把草及本地伴生种山莴苣叶片光合特性的影响
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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液压互联悬架抗侧倾控制研究
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  • 期刊:
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  • 作者:
    吴晓建;周兵;文桂林
  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    徐湘
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    大气科学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱伟军;王燕娜;周兵;潘佳
  • 通讯作者:
    潘佳
HDF4文件访问中间件的设计与实现
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    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    计算机工程
  • 影响因子:
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  • 作者:
    沈夏炯;马瑞;韩道军;周兵
  • 通讯作者:
    周兵

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周兵的其他基金

电/磁双梯度MXene基复合材料的构筑及低反射屏蔽机制研究
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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

        graph TD
          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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