基于多传感器融合的无人机自主避障方法

针对无人机利用单一传感器进行避障时存在准确度低、信息缺失等问题，提出了一种基于多传感器融合的无人机自主避障方法。通过改进的贝叶斯融合算法将二维激光雷达与深度相机获取的点云信息进行融合，以弥补二维激光雷达无法检测的区域。同时，利用融合点云生成八叉树地图，并根据不断更新的地图信息对无人机进行实时航迹重规划，实现无人机在未知环境中的自主避障。实验结果表明，所研究方法不仅提高了无人机感知周围环境的准确度，融合点云的均方根误差小于0.06 m,还具有良好的避障效果，无人机与障碍物的距离均大于0.5 m,保证了其在未知环境中的安全飞行。