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。因此 ,如可让无人机感知距离和回避障碍无缘无故前要有有三个 巨大的挑战。人太好已有部分无人机产品可躲避障碍,但仍存在不少技术大问题。

近日,瑞士洛桑联邦理工学院一名学生Darius Merk研发的避障算法有因此 避免你你是什么痛点,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,仅凭光的运动速率 就能判断物体远近:你你是什么昆虫还可不后能 通过光照速率 来探测互近障碍物,在飞行途中,它们视网膜上的图像运动会产生光流信号,你你是什么光流为昆虫的视觉导航提供了充裕的空间价值形式信息。从而根据穿过树叶间隙的光线速率 快速判断前方的空隙还可不后能 安全通过。因此 他的算法中主要应用了光流法。

世界上因此 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,提出有一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价值形式;Franceschini曾根据苍蝇的复眼价值形式,设计出光流导航的策略和传感器。哪此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,因此 躲避。雷达式测距的最大弊端是,它前要先发射电波,因此 侦察电波反射,因此 在续航力和电波发射功率的限制下,先要进行长距离测距。而最近市场里有有助于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,图像分析往往前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率 有不低的要求,既不有有助于于续航,本来 有有助于于减小无人机的体积。而模仿昆虫识别物体的方式正好能避免哪此大问题。

Merk制作的无人机上搭载有有三个 摄像头,因此 不前要较大的计算量,因此 单个摄像头重量仅为15g,因此 避免器配置并前要很高,使得无人机更加轻便。