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北理工模式识别研究所无人机控制及避障算法研究

技术方案:智能体位姿追踪系统
项目描述:
随着社会需求的提高,人们对于无人机的功能需求越来越多。无人机具有极高的灵活性和自主性,能够在没有人类干预或者较少干预的情况下执行任务,帮助人类完成具有危险性或者重复性的劳动。
由于无人机应用场景的多样性与飞行任务的复杂性,以小型与微型无人机为典型代表,具备自主飞行功能的智能无人机正逐渐成为当前无人机发展的重要趋势。在无人机的自主飞行技术中,避障技术又是一项十分关键的技术。无人机避障技术涉及障碍物识别和路线规划,障碍识别通常采用传感器实现,而路线规划则通过决策算法实现。
无人机的避障能力不仅关系到其能否顺利完成飞行任务,还决定了其能否广泛的应用于各个领域,因此现在有越来越多的学者开始了这方面的研究。无人机的自主避障能力在一定程度上体现了无人机的智能性、安全性和平稳性。为了保障无人机能够安全稳定的执行飞行任务,无人机必须实时的对周围环境进行检测,并有效的规避可能遇到的障碍物。北京理工大学自动化学院陈文颉教授团队为进行基于slam的无人机自主避障及路径规划算法研究,开辟了20m x 6m的超大无人机飞行实验室,针对该场地,凌云光解决方案工程师为客户设计了22台PrimeX 13动捕相机的搭建方案,实现大空间内的亚毫米精度全覆盖室内定位。无人机搭载slam平台,识别障碍物并躲避障碍物完成自主路径规划,穿越复杂环境,凌云光动作捕捉系统能够已极高的精度记录下无人机的飞行轨迹,验证无人机自主避障的路径规划精准度,为算法优化提供数据支撑。