1 海军装备部装备项目管理中心,北京 100036
2 北京航空航天大学,北京 102200
在远端(距离监测点500 m以上)激光强度弱并且出现激光光路干扰的实际环境中进行激光光斑中心点定位。首先通过图像预处理进行相机噪声的抑制;接着通过构建激光光斑强度分布模型进行激光光斑的分割;然后通过形态学腐蚀操作抑制误分割现象,同时对处理后的分割图像进行网格化划分,通过计算网格的可信度及中点坐标进行网格中点坐标的组合,完成一级光斑中心定位;最后结合先验知识和中心可能性得分进行中心点搜索调整,完成二级定位,得到激光光斑中心。经过实际场景验证,所提算法在远端激光强度较弱并且存在明显光路干扰的情况下,能够较好地完成远端激光光斑中心定位功能。
激光光斑 中心定位 形态学 网格化 laser spot center positioning morphology meshing
1 海军航空工程学院兵器科学与技术系, 山东 烟台 264001
2 中国人民解放军91286部队，山东 青岛 266071
3 海军装备部，北京 100841
4 中国人民解放军91006部队，合肥 231614
针对无人机航路规划问题，研究了一种基于元胞蚂蚁算法的无人机航路规划方法。元胞蚂蚁算法对基本蚁群算法进行了系列改进，并将元胞邻居演化和改进后的蚂蚁寻优相结合，有效地克服了基本蚁群算法的收敛速度慢、易于过早陷入局部最优的缺点，提高了算法的运算精度，从而为解决复杂战场环境下无人机航路规划这一多约束多目标优化问题提供了一条可行的途径。
无人机 航路规划 元胞蚂蚁算法 UAV path planning cellular ant algorithm
