瑞士学生让无人机拥有昆虫视觉:自动躲避障碍

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无人机早已实现GPS判定无人机在平面上的位置,进行定点悬停。随后,如可让无人机感知距离和回避障碍老是都在一有2个巨大的挑战。我虽然已有次责无人机产品可躲避障碍,但仍占据 不少技术疑问。

近日,瑞士洛桑联邦理工学院一名学生Darius Merk研发的避障算法有前一天处理一些痛点,该避障算法师从昆虫视觉中得到了启发。Darius Merk认为昆虫避障的方式简单而高效,仅凭光的运动速度单位就能判断物体远近:一些昆虫可否通过光照速度单位来探测周围障碍物,在飞行途中,它们视网膜上的图像运动会产生光流信号,一些光流为昆虫的视觉导航提供了充足的空间内部管理信息。从而根据穿过树叶间隙的光线速度单位快速判断前方的空隙可否安全通过。随后他的算法中主要应用了光流法。

世界上前一天提出了多种仿生昆虫视觉的光流导航方式:Srinivasan根据蜜蜂视觉,提出某种简单非迭代的光流法,用于测量系统的全局光流和自运动;而作为图像局部运动的基本检测单元的Reichardt模型,则受启发于昆虫的视觉神经内部管理;Franceschini曾根据苍蝇的复眼内部管理,设计出光流导航的策略和传感器。一些均为昆虫视觉算法应用在无人机上做好一定的理论铺垫。

无人机最初的测距方式如同车雷达一样透过累似 蝙蝠的“听觉”,向测距对像发射电波,从而判定物体的方向和位置,随后躲避。雷达式测距的最大弊端是,它还要先发射电波,随后侦察电波反射,随后在续航力和电波发射功率的限制下,真难进行长距离测距。而最近市场上才能躲避障碍的新机型大多是基于模仿人眼的工作方式来实现障碍识别,其主要通过图像识别和距离传感器来判断无人机的飞行环境,图像分析往往还要几瓶的计算机资源来运算,且对无人机飞行控制器的运算速度单位有不低的要求,既不促进续航,本来促进减小无人机的体积。而模仿昆虫识别物体的方式正好能处理一些疑问。

Merk制作的无人机上搭载一有2个摄像头,前一天不还要较大的计算量,随后单个摄像头重量仅为15g,随后处理器配置何必 是很高,使得无人机更加轻便。