基于机器视觉的无人机避障技术研究.pptx

基于机器视觉的无人机避障技术研究汇报人：2024-01-06

目录CONTENTS引言机器视觉原理及技术无人机避障技术实验设计与实现基于机器视觉的无人机避障技术应用研究总结与展望

01引言CHAPTER

03机器视觉技术优势机器视觉技术能够模拟人类视觉功能，实现对环境信息的快速、准确感知，为无人机避障提供有效解决方案。01无人机应用广泛无人机在军事、民用等领域具有广泛应用，如侦察、航拍、物流等。02避障技术重要性无人机在执行任务时，需要实时感知周围环境，避免与障碍物碰撞，确保飞行安全。研究背景与意义

国内外研究现状及发展趋势国外研究现状国外在基于机器视觉的无人机避障技术研究方面起步较早，已取得一定成果，如利用立体视觉、光流法等实现障碍物检测和距离测量。国内研究现状国内相关研究起步较晚，但近年来发展迅速，主要集中在算法优化和系统集成等方面。发展趋势随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，未来无人机避障技术将更加智能化、自主化。

研究内容、目的和方法采用理论分析和实验研究相结合的方法，首先建立基于机器视觉的无人机避障系统模型，然后通过仿真和实际飞行试验验证算法的有效性和可行性。研究方法本研究旨在通过机器视觉技术实现无人机对周围环境的实时感知和障碍物识别，并设计相应的避障算法。研究内容提高无人机在复杂环境中的自主飞行能力和安全性，推动无人机应用的进一步发展。研究目的

02机器视觉原理及技术CHAPTER

机器视觉与人工智能机器视觉是人工智能领域的重要组成部分，涉及图像识别、深度学习等技术。机器视觉应用广泛应用于工业自动化、质量检测、医疗诊断、安全监控等领域。机器视觉定义机器视觉是计算机科学的分支，研究如何使计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策。机器视觉概述

图像采集通过摄像头或图像传感器捕捉图像，转换为数字信号供计算机处理。图像处理对采集到的图像进行预处理，如去噪、增强、变换等，以改善图像质量并提取有用信息。图像分析运用图像处理技术，对图像中的目标进行检测、定位、测量和识别等操作。图像采集与处理030201

特征提取从图像中提取出能够描述目标本质的特征，如形状、纹理、颜色等。特征选择根据任务需求，选择与目标相关的特征，去除冗余和无关特征。目标识别利用提取的特征训练分类器或模型，实现对目标的自动识别和分类。特征提取与识别

利用机器视觉技术，实时检测无人机飞行路径上的障碍物，如建筑物、树木等。障碍物检测对检测到的障碍物进行识别，判断其类型、大小和距离等信息。障碍物识别根据障碍物的信息和无人机的飞行状态，制定相应的避障策略，如绕飞、悬停等。避障策略制定结合无人机的控制系统和导航系统，实现实时避障和自主飞行。实时控制与导航机器视觉在无人机避障中的应用

03无人机避障技术CHAPTER

无人机在飞行过程中，通过传感器感知周围环境，实时识别并规避障碍物，以确保飞行安全的技术。无人机避障定义包括传感器、控制算法和执行机构三部分，分别负责环境感知、决策和控制。避障系统组成无人机避障概述

利用超声波的反射特性测量距离，具有成本低、实现简单的优点，但测量精度和范围有限。超声波传感器通过发射红外光线并接收反射光来测量距离和形状，适用于近距离避障，但受环境光照影响较大。红外传感器通过发射激光束并接收反射光来测量距离和角度，具有高精度、高分辨率的优点，但成本较高。激光雷达利用摄像头捕捉图像，通过图像处理和分析识别障碍物，具有信息丰富、适用性广的优点。机器视觉避障传感器类型及原理

基于传感器的避障算法利用传感器数据实时感知环境并做出决策，如超声波测距、红外避障等，适用于特定场景但通用性不强。基于机器学习的避障算法通过训练数据学习避障策略，能够适应复杂环境和多变场景，但需要大量数据和计算资源。基于规则的避障算法根据预设的规则和条件进行决策，如保持安全距离、避免碰撞等，实现简单但灵活性较差。避障算法研究

ABCD图像采集与处理使用高清摄像头捕捉环境图像，经过预处理、去噪、增强等操作提高图像质量。避障决策与控制根据识别结果制定避障策略，如绕行、悬停等，并通过控制算法调整无人机姿态和航向实现避障动作。实验验证与优化在仿真环境和实际场景中验证避障效果，针对不足之处进行优化和改进，提高避障系统的性能和可靠性。特征提取与识别利用计算机视觉技术提取图像中的特征信息，如边缘、角点、纹理等，通过分类器识别障碍物类型和位置。基于机器视觉的无人机避障技术实现

04实验设计与实现CHAPTER

选用高性能计算机作为控制中心，配备GPU加速卡以提高图像处理能力；选用具备高清摄像头和稳定飞行性能的无人机作为实验对象。搭建ROS（机器人操作系统）环境，实现无人机控制、传感器数据获取、图像处理等功能的集成。实验平台搭建软件环境硬件平台

数据采集利用无人机搭载的摄像头采集实时