基于神经网络模糊控制的单目无人机视觉避障方法研究

发布时间：2022-02-26 19:27

　　为了提高单目无人机航行安全性能,提出基于神经网络模糊控制的单目无人机视觉避障方法。结合SURF算法采集单目无人机运行路径,优化无人机规避功能模块的功能,规范无人机航行参数标定数值。根据采集到的参数数值,选择并筛选单目无人机航行路径。计算单目无人机障碍物避让路线数值,选择最优避障路线,实现单目无人机视觉避障方案的准确选择,保证运行安全和稳定。通过实验证实,基于神经网络模糊控制的单目无人机视觉避障方法具有较高的避障有效性和实用性,可以更好地保障无人机航行安全,充分满足研究要求。 

【文章来源】：机械与电子. 2020,38(06)

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
0 引言
1 单目无人机视觉避障方法
    1.1 单目无人机巡检路径及障碍物检测
    1.2 无人机巡检路径障碍规避方案
    1.3 单目无人机视觉避障的实现
2 实验结果与分析
    2.1 实验环境
    2.2 无人机避障有效率对比
3 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于NMPC的无人机自主防撞控制方法[J]. 宋敏,戴静,孔韬.  系统工程与电子技术. 2019(09)
[2]基于改进蛇形曲线的蛇形机器人在流场中避障的轨迹跟踪控制律[J]. 李东方,邓宏彬,潘振华,彭腾,王超.  机器人. 2019(04)
[3]基于无人机摄影技术的高陡危岩体调查分析[J]. 徐岗,裴向军,袁进科,程强,杨绪波.  公路. 2019(05)
[4]多无人机协同定位下的路径优化[J]. 赵玉,张效义,刘广怡.  信号处理. 2019(04)
[5]基于模糊专家决策的室内无人机避障系统[J]. 于建均,赵少琼,郑逸加,阮晓钢,吴鹏申.  控制工程. 2019(03)
[6]基于SMDO-NGPC的无人机姿态控制律设计[J]. 张立珍,傅健,陈玉林.  战术导弹技术. 2019(02)
[7]基于强跟踪H-/H∞优化的无人机系统故障检测[J]. 朱晓强,钟麦英.  山东大学学报(工学版). 2019(01)
[8]基于改进D*算法的无人机室内路径规划[J]. 张飞,白伟,乔耀华,邢伯阳,周鹏程.  智能系统学报. 2019(04)
[9]基于地形优化的无人机路径规划模型及其应用[J]. 姜峰,幸伟,吴枫.  数学的实践与认识. 2018(15)
[10]基于多旅行商优化模型的无人机航线规划研究[J]. 欧阳志平,冯纪强,王波.  数学的实践与认识. 2018(15)



本文编号：3644985