1、 尤其是微电子和微机械技术的逐步成熟，使四轴飞行器的飞行控制成为了一个具有广阔前景的研究课题。1吉林建筑大学学士学位论文1.2 国内外的发展情况早在二战时， 载人四轴的原型机已经被设计出来， 但因为控制技术还跟不上，飞行器因不稳定而无法投入实际应用。那时欠缺的技术主要是惯性测量和控制器的缺陷，那时候的惯性导航系统一般是十几公斤的大铁疙瘩。为了把这么重的东西放到一个多旋翼飞行器上，飞行器的载荷必须很大，可是人们发现，不管是用油机还是电机做多旋翼飞行器的动力系统，都很难得到足够的载荷。同时，因为固定翼和直升机已经很够实际使用了，所以没有人愿意多花功夫去研究多旋翼飞行器这个棘手的问题。很长一段时间里
2、，只有美国一些研发性的项目做出了多旋翼飞行器的样机。20 世纪 90 年代之后，随着微机电系统（ MEMS ）研究的成熟，几克重的 MEMS惯性导航系统被制作了出来，使得多旋翼飞行器的自动控制器可以制作了。但是MEMS 传感器数据噪音很大，不能直接读出来用，于是人们又花了一些年的时间研究 MEMS 去噪声的各种数学算法。 这些算法以及自动控制器本身通常需要速度比较快的单片机来运行，于是人们又等了一些年时间，等速度比较快的单片机诞生。接着人们再花了若干年的时间理解多旋翼飞行器的非线性系统结构，给它建模、设计控制算法、实现控制算法。因此，直到 2005 年左右，真正稳定的多旋翼无人机自动控制器才被
3、制作出来。之前一直被各种技术瓶颈限制住的多旋翼飞行器系统突然出现在人们视野中，大家惊奇地发现居然有这样一种小巧、稳定、可垂直起降、机械结构简单的飞行器存在。一时间研究者趋之若鹜，纷纷开始多旋翼飞行器的研发和使用。四旋翼飞行器是多旋翼飞行器中最简单最流行的一种。如上所述，最初的一段时间主要是学术研究人员研究四旋翼。四旋翼飞行器最早出现在公众视野可能要追溯到 2009 年的著名印度电影 三傻大闹宝莱坞 ，到了 2010 年，法国 Parrot 公司发布了世界上首款流行的四旋翼飞行器 AR.Drone。作为一个高科技玩具，它的性能非常优秀：轻便、灵活、安全、控制简单，还能通过传感器悬停，用 WIFI
4、 传送相机图像到手机上。2吉林建筑大学学士学位论文AR.Drone 的流行让四旋翼飞行器开始广泛进入人类社会。在玩具这个尺寸上，多旋翼飞行器的优势就显示出来了，同尺寸的固定翼基本飞不起来，而同尺寸的直升机因为机械结构复杂，根本没法低成本地制作出稳定的产品。2012 年 2 月，宾夕法尼亚大学的 VijayKumar 教授在 TED 上做出了四旋翼飞行器发展历史上里程碑式的演讲。这一场充满数学公式的演讲居然大受欢迎，迄今已经有三百多万次观看，是 TED 成百上千个演讲中浏览量最高的演讲之一。自此之后，四旋翼飞行器受到的关注度迅速提升，成为了新的商业焦点。在国内，四轴飞行器发展于深圳市大疆创新科技
5、有限公 (DJ-Innovations，简称DJI) ，早年 DJI 专注在直升机自动控制器上。不过在 2010 年， AR.Drone 的成功也让 DJI 开始考虑四旋翼飞行器产品。 2012 年 DJI 相继推出了风火轮系列四旋翼机架、悟空四旋翼飞控和 S800 六旋翼飞行器。当时，在 AR.Drone 的引领下，全球范围内都有一股将四旋翼商业化的热潮， DJI 只是众多小四旋翼公司中稍微出众的一个。随着 DJI Phantom 在 2013 年 1 月的推出，四旋翼飞行器市场的形势发生了巨大的变化。 “Phantom 在”英语里有幻影、精灵的意思，它优雅的白色流线型外形也确实配得上精灵这
6、个称呼。 Phantom 与 AR.Drone 一样控制简便，新手学习多半个小时就可以自由飞行。 Phantom 尺寸比 AR.Drone 大的多，抗风性更好，还具有内置 GPS 导航功能，可以在户外很大的范围内飞行。更重要的是，当时利用 GoPro 运动相机拍摄极限运动已经成为欧美国家的时尚，而 Phantom 提供了挂载 GoPro 的连接架，让用 GoPro 相机的人们有了从天空向下的拍摄视角。特别地，与传统的飞机和直升机航拍不同，多旋翼系统小巧灵活，能让拍摄者自由地控制角度和距离。就像 iPhone 重新定义了手机一样，我们也可以毫不夸张地说 Phantom+GoPro 重新定义了航拍
7、，也重新定义了相机。“人类对飞行的梦想是与生俱来的。 ”你已经看到人们的创意如何在一两年之内被四旋翼点燃起来，更多的飞行器被制造出来，更多的想法也会被创造出来，这样更大的市场也会形成。我相信在未来的十年之内，无人机行业会逐步壮大，我们今天产生的所有想法基本都会实现，更多的想法也会逐步被实现，利用无人机的应用越来越多，无人机将会变成我们生活不可或缺的部分。3吉林建筑大学学士学位论文1.3 本文主要研究内容本设计主要包括遥控器的设计和飞行器的设计，遥控器是飞行器的远程控制单元。在设计过程中， 两大部分均采用以 ARM Cortex-M3 为内核的 NXP LPC1549作为中央处理器，飞行器端利用
8、 3 轴陀螺仪、 3 轴加速度计融合一体的 MPU6050惯性测量单元作为姿态传感器，最终实现悬停、自转、前后左右移动等操作功能。系统采用遥控器无线控制，遥控器端主控芯片采集 AD 值和按键动作信号，通过NRF24L01 无线传输给飞行器，飞行器端的 NRF24L01 接收到信号之后主控器进行信号收集，飞行器在接收无线信号的同时，还要接收自身姿态传感器 MPU6050读出来的值，通过四元数滤波算法， PID 控制算法，得到姿态角度值，最终把自身的数据和无线接收到的数据进行统一处理传送给飞行器四个电机的 PWM 控制I/O 口，从而使得飞行器在保持平稳的状态下被遥控器控制， 以此来达到遥控的目的
9、。当然，飞行器的状态也可以通过无线发送到遥控器端，遥控器通过显示器可以清晰的观察当前的状况。此次毕业设计作品为小型四轴飞行器， 从原理图设计到 PCB 设计再到焊接调试都是自己独立完成，最终期望达到的目的是实现无线遥控，遥控器显示器实时显示四轴飞行器的状态，并且能实现悬停。4重影响了幼儿的身心健康学习是个循序渐进的过程，盲目超前往往淡化了幼儿的学习兴趣，对进一步学龄教育产生负面影响：会使幼儿进入小学后容易因为“我已懂”而不专心听课，不认真学习，导致幼儿上课注意力不集中、不能完成作业等不良学习态度等。三、 过于重视智力因素，忽视非智力因素的发展我国颁布的幼儿园教育指导纲要规定幼儿教育的主要目标是
10、“促进幼儿身体正常发育和机能的协调发展，增强体质，培养良好的生活习惯、卫生习惯和参加体育活动的兴趣。”幼儿教育小学化则过多地重视了听说读写等智力因素的发展，在一定程度上忽略了其他非智力因素培养和发展。要消除“小学化”倾向，需要社会各方面的共同努力，需要家长的支持与理解。为了您的宝宝，请您和我们一起来做：1、转变思想观念，从根本上理解幼儿教育的基础性和重要性，在不忽视幼儿智力因素发展的基础上，重视幼儿非智力因素的教育和培养。2、积极配合幼儿园的工作：幼儿不背书包、不提前进行书写和运算、不学小学一年级的知识、不做家庭作业。3、创设良好的家庭环境。尊重孩子的真实感受，鼓励孩子的个性化发展，抛弃“家长
11、的需要就是孩子的需要，知识学得越多越好，技能也是越多越好”的错误认识，尊重孩子自身的独特特点；在家庭中营造一个自由宽松的环境，鼓励孩子说出自己的独特见解。让我们共同携手，还给孩子一片自由、快乐成长的天空！第四篇：幼儿园防止小学化倾向自查报告垏垏重，处处以集体利益为重，做到严于律己，率先垂范，公道正派，清正廉洁， 塑造党员干部形象。一是坚持原则立场。无论是处理具体事项，还是资金收支，始终把党性放在第一位，把群众利益放在第一位，把工作原则放在第一位，解决问题不偏不倚，办理事项客观公正，资金开支严格纪律，做到对上对下一个样，对内对外一个样，心底无私，公道正派。二是坚持团结共事。认真落实民主集中制，自
12、觉做到小局服从大局，少数服从多数，个人服务集体。始终注重摆正自身位置，妥善处理与班长、与班子成员之间的关系，为“一把手”当好参谋助手，维护“一把手”权威，与其他副职搭好班子，做到分工不分心，协力抓大事。对分管部门，坚持放心、放手，工作上严格要求，生活上尽力关心，具体工作不干预，不求全责备，请示的问题不推不拖，尽职尽责的给予帮助解决，不能办的坚持原则，讲明道理，明确答复。三是坚持廉洁自律。坚持严格执行廉洁自律若干规定，时刻按照讲政治、讲正气、讲大局的标准要求自己。坚持重大问题先申报，带头过好权力关、金钱关、亲情关，严格要求身边工作人员，下属干部和家属要求，做到不滥用权力，不以权谋私，不违法乱纪，
13、清清白白做事，堂堂正正做人。四是坚持率先垂范。要求下级做到的，自己首先做到；要求下级不能做的，自己坚决不做，较好的发挥了示范作用，带动了分管部门的务实进取、开拓创新。一年来，我围绕全县经济发展做了一些工作，在一些领域取得了突破性成绩，但与上级组织和人民群众要求相比，还有不小的差距。今后的工作中，我决心进一步加强学习，严格要求，以实际行动和更好的业绩回报党和人民对我的关心和厚爱，竭力为全县经济社会发展做出新的贡献。基于机载 LiDAR 回波强度的白桦林 LAI 反演方法比较研究 摘要：森林叶面积指数（LAI）是描述森林冠层结构和树木生长状况的一个重要指标。本文以内蒙古依根地区为研究区，利用机载
14、LiDAR 数据对研究区白桦林的 LAI 进行估测。首先对激光雷达回波进行同束划分，根据回波强度求得单束激光穿透指数（LPI s），之后利用 LPIs得到均值 LPImean。为了比较 LPImean与未分束 LPI 估测 LAI 的效果，在 4 种不同 LiDAR 数据采样尺度（直径 5m、10m、15m 和 20m 的圆）下分别建立了 LAI 的理论模型和经验模型。通过对比发现：分束 LPImean估测 LAI的效果明显好于未分束 LPI 的估测效果，且当 LiDAR 数据采样尺度为 15m 时，LPI mean的经验模型（R2=0.80，MAD=0.11）和理论模型（R2=0.77，MA
15、D=0.16）的估测结果均达到最佳。最后综合应用最佳经验模型与理论模型共同绘制了研究区的白桦林 LAI 分布图。关键词：叶面积指数，机载 LiDAR，同束激光，回波强度，单束激光穿透指数中图分类号： S758.1 文献标识码：A Huo Da1；Xing Yanqiu1；Tian Xin2；You Haotian1； Zhao Chenyang1. Comparison of LAI retrieval methods for Birch forests based on echo intensities of Airborne LiDAR.1.Center for Forest Operat
16、ions and Environment, Northeast Forestry University, Harbin,150040, P. R. China;2.Research Institute of Forest Resource Information Techniques, Beijing 100091, P. R. ChinaAbstract：Forest leaf area index (LAI) is one of important indicators of describing the forest canopy structure and the tree growt
17、h status. In this paper, with Yigen of Inner Mongolia region as a study area, the LAIs of Birch forests was estimated by using airborne LiDAR data. All of collected LiDAR echoes were grouped into many categories depending on the laser emissions they were generated from，and then the single laser pene
18、tration index (LPIs) was obtained by the echo intensity and LPImean was obtained by using LPIs accordingly. To compare the results of LAI estimation by using LPImean with that by using ungrouped LPI, the theoretical models and the empirical models were established respectively in four LiDAR sampling
19、 scales (circle with diameter 5m, 10m, 15m, 20m). The results showed that the LAI estimation from LPImean was obviously better than ungrouped LPI. Both of the empirical model (R2=0.80，MAD=0.11) and the theoretical model (R2=0.77，MAD=0.16) got the best LAI estimation accuracies when LiDAR sample scal
20、e was at 15m. The LAI distribution of Birch forests in the study area was produced finally by combination of the empirical model and the theoretical model with the best accuracies.Key words: leaf area index (LAI); airborne LiDAR; LiDAR echoes from one emission; echo intensity; single laser penetrati
21、on index叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）常用来表征植物叶片的疏密程度，是描述植被生长状况的重要指标，广泛应用于生态学以及地球生物学研究中 1,2。它不仅是生态系统中描述植被分布丰富程度的重要参数，也在全球气候观测中起着决定性的作用 3。因此， LAI 的精确测定已成为现在的研究热点。现阶段，被研究学者广泛接受的 LAI 定义是“单位地表面积上绿叶表面积总和的一半 ”4，是叶覆盖量的无量纲度量，受植被类型、年龄、叶片倾角等因素的影响。LAI 可以通过直接测量和间接测量两种方式获得，由于直接测量对植被具有破坏性且存在效率低、劳动强度大等缺点，因此在科学研究中一般采用间接
22、测基金项目： “973”国家重点基础研究发展计划项目(2013CB733400)、国家自然科学基金面上项目(41171274)第一作者：霍达，硕士研究生，森林管理与林业信息工程。E-mail:。责任作者：邢艳秋，博士，教授，森林管理与林业信息工程。E-mail: 。量，即利用一些光学仪器，如：鱼眼相机、LAI2000 等，测定冠层上下的光辐射，进而计算出 LAI5。激光雷达（Light Detection And Ranging，LiDAR）作为一种主动遥感技术，通过主动发射和接收信号，来获取被测地物的三维信息，受外界环境干扰相对较少，对于获取森林结构参数以及叶面积指数有一定的优势 6-8。林
23、地内的激光穿透指数（Laser Penetration Index，LPI）反映了 LiDAR 脉冲光束对森林冠层的穿透能力，间接反映了森林冠层叶片的疏密程度。虽然近年来国内外学者对利用 LiDAR 数据计算 LPI，进而估算森林 LAI 和郁闭度进行了大量尝试 9，但绝大多数研究均是直接利用 LiDAR 的回波次数和回波强度计算得到 LPI10，见式（1）、（2）。（1）gcNLPI（2）gcIIa式（1）、（2）中 和 分别为地面回波与冠层回波的个数， 和 分别为地面回波强度与冠层gNc gIc回波强度，a 为地面反射率与冠层反射率的比值。但是以上方法忽略了不同回波类型对估测结果的影响，若
24、能实现不同类型 LiDAR 回波和回波次数的有效区分，则能有望提高森林 LAI 的估测精度。本文以内蒙古依根地区的白桦林为研究对象，在现有LPI 计算方法的基础上提出了一个新的激光穿透指数，即单束激光穿透指数（LPI s），并分别采用 LPI 和LPIs 在 4 种不同 LiDAR 数据采样尺度（即直径 5m、10m、15m 和 20m 的圆）下对森林 LAI 进行估测建模，通过对比研究，得出最优采样尺度下的最优估测模型，以期为其他同类研究提供方法参考。1 研究区与数据介绍1.1 研究区概况本研究以内蒙古呼伦贝尔市西北部、额尔古纳市东南部的上库力农场（E1203650.48-1205256.53, N502111.08502432.00）为研究区。该研究区处于森林与湿型草原过渡地带，为内蒙古中湿型草原带，海拔在 600-700m 之间，属寒温带大陆性季风气候，具有较复杂的山岳地形地貌特征。山脉丘陵阴坡广泛分布着以白桦（Betula platyphylla）为主的天然次生林，混生树种包括落叶松（Larix gmelinii）和樟子松（Pinus sylvestris var. mongolica）等，树下灌木层主要由石棒
