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。