双目视觉驱动的智能无人机避障与定位系统

无人机自主避障是现代无人机系统中的一项关键技术，尤其是在野外搜救场景中，它对于确保飞行安全至关重要。本文主要介绍的是汉光HK-BMS「数智」机电设备运营管理系统中的无人机避障功能，特别是在使用双目相机实现深度感知方面的应用。 双目视觉是核心手段，它通过左右两个相机捕捉到的视差，计算出前方物体的距离信息。如图4-9所示，通过比较两个视图中的对应点，可以推算出三维空间中的深度，这种方法被称为立体视觉或结构光。这种技术的优势在于，即使在复杂多变的环境中，也能提供精确的障碍物距离信息，帮助无人机实时做出决策，避开潜在的碰撞危险。 在实际操作中，无人机系统首先利用双目相机获取到的点云数据，构建一个包含障碍物深度信息的代价地图。随着无人机的移动，这个地图会持续更新，从而优化避障策略和路径规划。这样，无人机能够在飞行过程中自主调整航线，避免直接撞击障碍物，提高了系统的灵活性和安全性。 此外，本文还提到了结合红外和光学图像的深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DCNN）用于目标检测和定位，特别是针对待救援人员。通过预处理红外图像并进行配准，然后使用改进的SSD算法实时检测候选区域，提高了搜索效率。 在自主移动降落方面，文章引入了增强现实技术中的视觉基准系统AprilTag，这是一种小型二维码，用于精确定位和导航。通过AprilTag的编解码，无人机可以准确识别降落点，并通过PnP（Perspective-n-Point）问题解决，实现动态定位和精准降落。这种方法不仅减少了误报和漏检的风险，而且还能支持无人机在移动平台上进行降落，进一步扩展了无人机的使用场景。 该系统通过集成双目视觉避障、深度学习目标检测和增强现实定位技术，提升了野外搜救无人机的自主性和效率，对于提升搜救行动的成功率和救援时间具有重要意义。这代表了无人机在复杂环境中的智能化水平和应用潜力，预示着未来在应急救援等领域的广泛应用前景。