航空飛行器智能感知與應(yīng)用技術(shù)
定 價:80 元
叢書名:普通高等教育智能飛行器系列教材
- 作者:宋筆鋒等
- 出版時間:2024/12/1
- ISBN:9787030807830
- 出 版 社:科學(xué)出版社
- 中圖法分類:V27
- 頁碼:207
- 紙張:
- 版次:1
- 開本:16
本書全面介紹現(xiàn)代航空飛行器在智能感知領(lǐng)域的前沿技術(shù)及其應(yīng)用。書中涵蓋飛行器狀態(tài)與環(huán)境感知的基本技術(shù)、智能傳感技術(shù)的應(yīng)用、感知信息處理方法、多源感知數(shù)據(jù)融合技術(shù)、避障與路徑規(guī)劃,以及故障診斷與健康管理等內(nèi)容。本書通過理論知識的系統(tǒng)闡述和豐富案例的詳細講解,展示了飛行器在復(fù)雜環(huán)境中的智能感知能力和自主飛行技術(shù)。
更多科學(xué)出版社服務(wù),請掃碼獲取。
1981.09至1985.06,西北工業(yè)大學(xué)飛機設(shè)計專業(yè)本科學(xué)士學(xué)位
1985.09至1988.03,西北工業(yè)大學(xué)飛機設(shè)計專業(yè)攻讀碩士學(xué)位
1994.09至1998.03,西北工業(yè)大學(xué)飛機設(shè)計專業(yè)攻讀博士學(xué)位1988.06至1990.12,西北工業(yè)大學(xué)飛機系助教
1991.01至1993.02,西北工業(yè)大學(xué)飛機系講師
1993.03至1998.12,西北工業(yè)大學(xué)飛機系副教授
1999.01至今,? ? ?西北工業(yè)大學(xué)飛機系/航空學(xué)院教授
1999.01至2003.06,西北工業(yè)大學(xué)飛機系副主任
2003.07至2005.10,西北工業(yè)大學(xué)航空學(xué)院副院長
2005.11至2014.10,西北工業(yè)大學(xué)航空學(xué)院院長?飛行器總體設(shè)計、飛行器結(jié)構(gòu)設(shè)計百千萬人才工程國家級層次人選,國家重大基礎(chǔ)研究(973)首席科學(xué)家,享受國務(wù)院特殊津貼,全國百篇優(yōu)秀博士論文獲得者, 飛行器體系貢獻度與綜合設(shè)計工信部重點實驗室主任,西北工業(yè)大學(xué)新概念飛行器原理研究所所長。中國航空研究院首席技術(shù)專家,臨近空間飛行器專家組成員,可靠性系統(tǒng)工程專家組成員,特種裝備專家組成員,創(chuàng)新園區(qū)專家組成員。中國航空學(xué)會理事、廣東省航空學(xué)會副理事長、航空學(xué)會浮空器分會副主任、無人機及微型飛行器分會委員,中國電科集團浮空平臺研發(fā)中心專家委員會副主任委員,中國電科集團可靠性分會副主任委員。中國航空學(xué)會理事、廣東省航空學(xué)會副理事長、航空學(xué)會浮空器分會副主任、無人機及微型飛行器分會委員,中國電科集團浮空平臺研發(fā)中心專家委員會副主任委員,中國電科集團可靠性分會副主任委員!逗娇罩R》、《航空工程進展》和《南京航空航天大學(xué)學(xué)報》編委。
目錄
第1章 緒論 1
1.1 無人機狀態(tài)感知技術(shù)概述 2
1.2 智能感知技術(shù)的定義 3
參考文獻 6
第2章 基于智能傳感技術(shù)的飛行器狀態(tài)感知 7
2.1 智能傳感技術(shù) 7
2.1.1 智能傳感技術(shù)概述 8
2.1.2 智能傳感基本技術(shù) 11
2.1.3 傳感器布局優(yōu)化方法 17
2.1.4 虛擬傳感器技術(shù) 20
2.2 狀態(tài)感知技術(shù) 23
2.2.1 狀態(tài)感知技術(shù)基本概念 23
2.2.2 狀態(tài)感知系統(tǒng)組成 23
2.2.3 狀態(tài)感知關(guān)鍵技術(shù) 25
2.3 飛行器智能狀態(tài)感知體系構(gòu)建 28
2.3.1 飛行器全維感知需求 28
2.3.2 飛行器智能狀態(tài)感知原理 29
2.3.3 飛行器常見智能狀態(tài)感知系統(tǒng) 31
習(xí)題 35
參考文獻 35
第3章 飛行器環(huán)境感知 38
3.1 飛行器感知技術(shù)概述 38
3.1.1 度量層環(huán)境感知技術(shù) 39
3.1.2 拓撲層環(huán)境感知技術(shù) 41
3.1.3 語義層環(huán)境感知技術(shù) 42
3.1.4 復(fù)合環(huán)境感知技術(shù) 43
3.2 飛行器環(huán)境感知技術(shù)方法 43
3.2.1 基于微波的環(huán)境感知 44
3.2.2 基于激光雷達的環(huán)境感知 45
3.2.3 基于視覺的環(huán)境感知 47
3.3 飛行器感知技術(shù)應(yīng)用 52
3.3.1 目標檢測與識別 52
3.3.2 目標跟蹤 60
3.3.3 視覺SLAM 67
習(xí)題 73
參考文獻 73
第4章 飛行器感知信息處理 75
4.1 感知信息處理概述 75
4.1.1 感知信息處理的任務(wù) 75
4.1.2 感知信息處理的關(guān)鍵技術(shù) 76
4.2 經(jīng)典監(jiān)測數(shù)據(jù)處理方法 76
4.2.1 數(shù)據(jù)采樣 77
4.2.2 數(shù)據(jù)濾波 79
4.2.3 特征提取與選擇 88
4.3 感知異常信息智能識別與清洗 94
4.3.1 感知信息中的異常數(shù)據(jù) 94
4.3.2 異常數(shù)據(jù)檢測算法 96
4.3.3 基于堆疊自動編碼器的異常數(shù)據(jù)檢測 97
4.3.4 感知異常數(shù)據(jù)清洗 101
4.4 感知缺失信息重構(gòu)技術(shù) 104
4.4.1 異常數(shù)據(jù)處理 104
4.4.2 基于插補的感知缺失信息重構(gòu)方法 105
4.4.3 基于信息映射和變換的重構(gòu)方法 106
4.4.4 堆疊自動編碼器在重構(gòu)中的應(yīng)用 107
習(xí)題 109
參考文獻 109
第5章 基于人工智能的多源感知數(shù)據(jù)融合 112
5.1 多源感知數(shù)據(jù)融合概述 112
5.1.1 多源感知數(shù)據(jù)融合的概念 112
5.1.2 多源感知數(shù)據(jù)融合的層次模型 113
5.1.3 多源感知數(shù)據(jù)融合的結(jié)構(gòu)模型 115
5.2 多源感知數(shù)據(jù)融合方法 116
5.2.1 經(jīng)典數(shù)據(jù)融合方法 116
5.2.2 基于人工智能的數(shù)據(jù)融合方法 119
5.3 機器學(xué)習(xí)方法 120
5.3.1 支持向量機 120
5.3.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 122
5.4 深度學(xué)習(xí)方法 126
5.4.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 126
5.4.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 134
習(xí)題 142
參考文獻 142
第6章 飛行器避障和路徑規(guī)劃 145
6.1 路徑規(guī)劃問題定義 145
6.2 躲避靜態(tài)障礙物的路徑規(guī)劃 146
6.2.1 圖搜索算法 146
6.2.2 隨機算法 149
6.2.3 元啟發(fā)式算法 157
6.3 躲避動態(tài)障礙物的路徑規(guī)劃 158
6.3.1 基于控制的動態(tài)障礙物躲避方法 158
6.3.2 基于路徑規(guī)劃的動態(tài)障礙物躲避方法 159
習(xí)題 161
參考文獻 161
第7章 基于人工智能的飛行器故障診斷 164
7.1 飛行器故障診斷與健康管理概述 164
7.1.1 飛行器故障診斷與健康管理的內(nèi)涵 164
7.1.2 飛行器故障診斷與健康管理系統(tǒng)框架 165
7.1.3 飛行器故障診斷與健康管理技術(shù)的應(yīng)用概況 171
7.2 機器學(xué)習(xí)與飛行器故障診斷 172
7.2.1 故障診斷方法概述 172
7.2.2 民機主起落架液壓收放系統(tǒng)案例 174
7.2.3 基于機器學(xué)習(xí)的民機主起落架液壓收放系統(tǒng)故障診斷 183
7.3 深度學(xué)習(xí)與飛行器故障預(yù)測 192
7.3.1 故障預(yù)測方法概述 192
7.3.2 民機主起落架液壓收放系統(tǒng)故障預(yù)測案例 193
7.3.3 基于深度學(xué)習(xí)的民機主起落架液壓收放系統(tǒng)故障預(yù)測 196
習(xí)題 205
參考文獻 205
習(xí)題參考答案 208