基于双目视觉的无人机水文监测自主避障系统和方法.pdf
涵蓄****09
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基于双目视觉的无人机水文监测自主避障系统和方法.pdf
本发明提供了基于双目视觉的无人机水文监测自主避障系统和方法,其通过超声测距和双目拍摄相结合的方式,对无人机在水文监测过程中快速和准确地识别障碍物的存在情况,以此使无人机能够自动躲避障碍物,从而提高无人机在水文监测过程中的避障准确性、缩短水文监测的周期和降低监测成本。
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基于双目视觉的无人机避障系统设计【摘要】随着无人机的广泛应用,无人机避障系统的研究也越来越受到关注。本论文提出了一种基于双目视觉的无人机避障系统设计方案。该系统利用双目视觉技术获取环境信息,并通过算法分析和处理信息,实现无人机的自主避障功能。通过实验验证,结果表明该系统具有较高的避障准确性和实时性。【关键词】无人机;双目视觉;避障系统;自主避障;准确性;实时性1.引言随着无人机的广泛应用,无人机的避障能力成为其安全飞行和适应多样化任务环境的关键。传统的无人机避障系统通常利用雷达、激光等传感器获取环境信息,
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本发明公开了基于双目视觉与光流融合的无人机避障方法及系统,该方法通过机载双目摄像机实时获得图像信息;利用图形处理器GPU获得图像深度信息;利用获得的深度信息提取最具威胁障碍物的几何轮廓信息并通过威胁深度模型计算其威胁距离;通过对障碍物几何轮廓信息的矩形拟合获得障碍物追踪窗口并计算出障碍物所属区域的光流场以获得障碍物相对于无人机的速度;飞控计算机根据计算出的障碍物距离信息、几何轮廓信息和相对速度信息发出规避飞行动作指令以躲避障碍物。本发明将障碍物的深度信息与光流矢量进行有效融合,实时获得障碍物相对于无人机的
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本发明属于无人机自主避障领域,具体公开了一种基于深度学习和双目视觉的无人机自主避障方法,包括以下步骤:S1:在多个真实场景下如墙壁、树木、行人等场景下进行手动操作避障:S2:对左右相机的图像进行处理,以及在避障时无人机瞬时的俯仰角θ、滚转角
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本发明公开了一种基于双目视觉系统的无人机避障方法,该方法通过双目视觉系统获得图像信息后得到深度图信息;利用生态学方法结合指数加权移动平均值算法对深度图进行去噪操作;基于区域生长的阈值分割算法提取障碍轮廓,同时用矩形框进行拟合得出视差值;通过相似三角定理求出障碍距离;将所得距离传入飞行控制器,与预先设定的阈值距离作比较后发出不同指令,无人机在准确的时机完成避障;本发明将形态学方法与指数加权移动平均值算法结合,提升了深度图去噪程度,提高了无人机与障碍物之间距离的计算精度,提高了无人机快速视觉避障能力,其准确度