基于LGMD的无人机避障方法研究

论文摘要

为提高无人机避障的灵活性和可靠性,提出了一种基于LGMD（Lobula Giant Movement Detector）的无人机避障方法,通过将视场分割为上、下、左、右4个方位,形成4个方位竞争的LGMD（C-LGMD）,并利用Matlab软件进行算法实现和视频仿真分析,最后将算法移植到无人机硬件系统,开展悬停测试和实时飞行实验研究。由视频仿真分析和悬停测试结果表明,该算法能有效分辨来自不同方位的障碍物,具有较好的避障性能和鲁棒性;在实时飞行测试中,无人机在室内环境中可实现三维空间有效避障,验证了该算法的可靠性。研究结果为进一步探索无人机高效、可靠避障提供参考依据。

论文目录

• 1 引言
• 2 算法描述
• 3 硬件系统
• 4 结果与分析
•   4.1 视频模拟分析
•   4.2 悬停测试
•   4.3 实时飞行实验
• 5 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 马兴灶,赵剑楠,朱齐媛,傅沁冰,胡诚,雷芳,岳士岗

关键词: 无人机,竞争的小叶巨型运动检测器,避障,生物启发,神经网络

来源: 计算机工程与应用 2019年15期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 航空航天科学与工程,自动化技术

单位: 岭南师范学院机电工程学院,英国林肯大学计算机科学学院

基金: 欧盟项目ULTRACEPT(No.778062),广东省教育厅青年创新人才项目(No.2017KQNCX123),湛江市科技专项(No.2017A03013),岭南师范学院人才专项(No.ZL1806)

分类号: V279;TP183;V249

页码: 250-256

总页数: 7

文件大小: 1898K

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