基于FNN的电力无人机避障方案设计

基于目前电力巡检无人机由于避障问题未能广泛普及的背景,提出将多元化传感器,即超声波传感器、激光传感器、GPS传感器组合应用于电力无人机巡检平台,同时通过FNN算法,对多元化传感器采集的无人机自身及周边物体的物理信息进行计算处理,从而指导无人机作出正确判断,即继续飞行、阶段绕行或悬停等待。     

基于深度学习的无人机自主避障方法研究

为解决室外复杂环境下单一类型传感器无法满足自主避障需求的问题。本文以多旋翼无人机为研究对象,提出一种多种类型传感器复合使用的方式,以提升无人机避障防撞能力。将深度学习目标检测方法引入到障碍物识别中,通过彩色信息与深度信息相结合的方式,提升障碍物定位信息精度,并依据障碍物类别制定无人机飞行策略。结果表明:本文方法提升无人机在复杂环境下避障防撞能力,为无人机自主飞行研究提供理论依据和技术支撑。     

无人机视觉定位与避障子系统研究

以无人机视觉定位与避障系统为研究对象,利用单目视觉定位与红外线传感器相结合的方式,准确识别障碍物,然后利用RGB模型进行图像处理,将图像二次分割,得到图像的轮廓曲线边缘,结合红外测距的数据结果,确定障碍物的位姿等信息。建立碰撞圆锥模型,实现无人机以特征点为圆心、危险距离为半径的绕行路线,实现避障。实验证明,AABB视界区碰撞模型能精确判断无人机飞行路径中的避障,提高无人机飞行效率。     

一种四轴飞行器的超声波避障系统设计

为了降低四轴飞行器的成本,利用超声波传感器成本低、方向性好以及易于定向发射等优点,为四轴飞行器设计了具有上下左右四个方向避障功能的超声波避障系统。实验表明:该系统能够较精确地检测四周障碍物并且具有及时地自动避开障碍物的功能,能够满足多种室内空间和复杂室外环境飞行作业的要求。     

基于激光传感器的农业无人机避障路径控制系统设计

农业无人机在工作运行中基本处于障碍物较多的低空环境中,如果没有避障路径控制系统协调,极易发生碰撞、坠毁事件.为此设计一种基于激光传感器的农业无人机避障路径控制系统,由Pixhawk飞控设备与GPS位置监测单元、高度监测单元构成硬件系统,通过陀螺仪与加速度、磁力计方式控制无人机姿态角,再根据串级执行调节方法控制其飞行高度,使用运动方程线性化算法获得障碍物位置,规划农业无人机飞行路径,实现农业无人机避障路径控制.通过从姿态、高度、位置三个方面实验验证表明:该系统具有较强的控制性能,并且控制结果准确率较高.     

多旋翼无人机自主巡检关键技术研究

基于目前多旋翼无人机广泛应用于输电线路电力巡检的背景,从功能设计、自动避障、路径规划三个方面讨论多旋翼无人机自主巡检关键技术。研究设计多旋翼无人机自主巡检控制功能模块并划分无人机巡检工作状态,然后分析无人机自动避障原理及搭载多元化传感器避障的传感器选型依据,阐述多种无人机路径规划算法的核心原理并进行了优劣性对比。     

基于毫米波雷达的复合翼构型无人机避障系统研究

针对复合翼无人机的避障问题,设计了一种基于毫米波雷达和二自由度对准装置为硬件基础的避障预警系统.该系统的对准控制算法以复合翼无人机的实时姿态、速度信息为输入,以装置的2个自由度机构的控制量为输出,使置于装置末端的毫米波雷达始终朝向期望方向,解决了雷达探测方向的对准问题.该系统规定了4种应对策略,制定了以雷达探测数据为基础的相应触发条件,适应了无人机不同的飞行状态.为验证系统有效性,将系统软硬件部分搭建于一台自研复合翼无人机平台上,制定试验飞行航线,设定相应参数,设计并实施了实物飞行实验.实验结果表明:该系统能有效检测飞行方向的障碍物,能作出有效的预警及避障措施,是一种有效的复合翼无人机避障问题解决方案.     

井下巡检无人机系统设计及定位与避障技术

矿井环境无GPS、空间狭窄且光照条件差,无人机在该环境下的飞行面临很多挑战.针对无人机井下巡检作业这一特殊应用场景,设计了能够自主定位和避障的无人机系统.该无人机系统基于激光SLAM实现同步定位,由激光点云生成的八叉树地图构建了飞行安全通道,并优化无人机的飞行路径,再通过最小化加速度优化指标,将路径点生成为光滑平缓的飞...     

电力巡线无人机自主避障控制

本文针对电力巡线无人机在避障方面所存在的突出问题,探讨多传感器信息融合及柱状空间法的无人机自主避障控制方法。     

一种可自动调节避障范围的无人机及其工作方法设计

以四旋翼飞行器为运动平台,多个stm32处理器为控制与运算中心,采用比例算法实现根据飞行速度自动调节避障距离,通过布置在前后左右四个方向的激光测距传感器实现障碍物距离的检测,再通过stm32处理器比较避障距离与障碍物距离,从而输出电信号控制电机转速,实现智能避障:提高无人机的飞行速度,其避障范围也相应增大;降低无人机的飞行速度,其避障范围也相应减小。     

一种四旋翼飞行器超声波避障系统

为提高四旋翼飞行器的安全性,开发了一种基于STM32微控制器和超声波模块的避障系统。在分析超声波数据特点的基础上,对其进行了滤波处理,并根据处理后的数据控制飞行器避障,最后进行了飞行测试。测试结果表明,滤波处理后的超声波数据满足避障控制对实时性、稳定性的要求,同时该避障系统能保证飞行器的安全。     

基于蓝牙控制技术的智能小车控制系统设计

利用STC89C52单片机,通过Keil uVision4编程实现对智能小车的控制。该智能小车控制系统采用红外循迹传感器自动循迹,利用超声波避障和红外避障传感器共同完成避障,并自动前进、后退、左转、右转,且通过手机蓝牙APP实现对智能小车的控制,为汽车无线远程控制的设计提供了参考。     

未知环境下的变形移动机器人路径规划

为提高移动机器人在未知环境下的避障能力及导航能力,提出了基于变形以及模糊算法的路径规划方法。变形移动机器人利用超声波传感器对静态未知环境进行检测,得到障碍物以及目标的位置信息,采取适当的变形措施以及在模糊控制的基础上调整自己的运动方向,最终实现避障和最优路径规划。仿真及实物实验结果表明,此方法能使变形机器人与环境实现交互调整,能使机器人通过变形以及避障结合的方式实现有效避障,提高了路径规划的优良性。     

涡轮排烟消防机器人避障系统设计

为提高消防机器人在未知火场环境中的避障性能,建立消防机器人避障控制模型,对机器人运动和避障控制分析,提出一种多超声波传感器叠加的机器人避障系统,系统以C201编辑器为控制中心,Codesys软件为开发平台,采用叠加式超声波传感器测距程序对障碍信息进行采集,经PLC控制器比对障碍信息,控制机器人的运动方向,使机器人避障系统在达到避障精度的同时提高实用性。仿真结果表明,设计的避障系统能有效地实现避障。     

基于Transformer模块和CNN的无人机避障方法研究

针对传统CNN避障方法无法获得全局感受野、图像特征提取计算量大的问题,以四旋翼无人机为研究对象,提出一种基于Swin Transformer模块改进CNN模型的无人机避障方法。首先,使用Swin Transformer代替CNN模型中的Conv2D层,进行全局信息特征提取;然后,构建3个残差结构相连的Swin Transformer网络,输出无人机在当前飞行环境下的转向预测和碰撞预测;最后,设计无人机多姿态映射控制系统,输出无人机避障控制指令。实验结果表明,所提方法碰撞预测平均准确率为96.8%,转向预测均方根误差(RMSE)为0.068,满足了无人机自主避障的要求。     

智能移动机器人的多传感器控制避障研究

针对我们现实生活中未知的、时变的周围环境,提出了一种基于多传感器的自主移动机器人在多障碍物环境中智能避障的设计。利用自身安装的四探头一体防水超声波传感器、红外传感器为有效的环境感知提供障碍物的距离数值,采用核心芯片STM32F407处理多传感器获取到的距离数据,并将控制指令输入到执行单元。对其主控制电路、各个传感器接口的设计实现了移动机器人避障控制系统的硬件设计。通过对获得的多组传感器实验数值的分析以及对机器人样机的多次测试验证了其设计的可行性。     

基于Arduino典型传感器智能避障小车的设计开发

以Arduino UNO开发板为核心,以红外传感器、超声波传感器、电机、车轮等外部固件,小车能实现自主避障的功能,该装置通过红外传感器监控,经由Arduino处理器处理,控制智能避障小车躲避障碍.主要讨论以Arduino UNO开发板为核心的超声避障小车制作过程,它是由4个直流电机和L298n电机驱动模块控制行驶方向,...     

基于改进SIFT图像匹配的无人机高精度避障算法设计

为提高无人机避障能力,提出基于改进SIFT图像匹配的无人机高精度避障算法.通过角点匹配和多分辨模式识别,实现对无人机高精度避障的图像显著特征点检测,通过对比梯度分析和参数融合识别,实现对无人机高精度避障图像信息加权融合处理,采用改进SIFT图像匹配方法,匹配无人机高精度避障地理空间网格,实现避障算法的优化设计.仿真结果...     

基于多传感器的足式机器人路径规划系统研究

采用全球定位系统（GPS）、数字罗盘和超声波传感器,构建了足式机器人路径规划系统,对多个传感器的数据进行融合,建立了导航和避障的算法模块。试验验证,机器人按照该算法能够简单避障并到达目标点。     

小型环境检测轮式机器人的避障控制系统研究

环境检测的轮式机器人应具备智能避障功能,在复杂的空间环境中实现自动识别和躲避障碍物,安全可靠地完成环境检测任务。采用超声波传感器为障碍感知器件,以单片机为控制核心搭建了避障控制系统的软硬件。针对障碍物尺寸的不同,通过硬件布置和算法编程实现了两种避障模式。最终实现了小型轮式机器人的自动避障运行。