智能无人机系统：野外搜救与自主避障技术

"这篇文档描述了一个智能无人机系统，主要用于野外搜救任务，系统集成了自主避障、路径规划、自动返航以及目标检测识别等关键技术。系统还包括一个移动端App和地面GUI界面，便于操控和监控无人机的运行状态。移动端App负责通信、交互和飞行状态显示，而GUI界面用于目标检测结果的观察和评判。此外，该系统还利用了红外和光学图像的深度学习方法进行目标检测，以及基于双目视觉的避障方案和增强现实技术的精确降落。" 这篇论文探讨了面向野外搜救的智能无人机系统的开发，该系统由武汉大学的“空中骑士队”完成，并在第十二届中国研究生电子设计竞赛中提交。论文强调了在野外搜救中无人机的潜力，尤其是在时间和效率上的优势。系统的关键技术包括： 1. 自主避障：采用双目视觉技术获取障碍物深度信息，通过更新代价地图和避障路径，实现无人机的自主避障能力。 2. 路径规划：结合避障策略，确保无人机能有效规划路径，避开障碍并高效地执行搜索任务。 3. 目标检测与定位：利用深度卷积神经网络（CNN）模型，特别是改进的SSD算法，结合红外和光学图像，对潜在的待救援人员进行实时检测。首先通过红外图像处理找出显著区域，然后通过图像配准找到光学图像中的候选目标。 4. 自动返航：在检测到任务结束或需要返回时，无人机能自动返回起飞点上方，利用增强现实技术中的AprilTag视觉基准系统进行动态调整，实现精确的移动降落。 5. 移动端App与GUI界面：移动端App提供与无人机的交互界面，包括初始化、设定搜索起点、控制飞行状态等功能，而地面的GUI界面用于呈现图像处理结果和辅助决策。 整个系统通过模块化设计，最大化地利用无人机的资源，降低了搜救时间，提高了救援效率。这种智能无人机系统对于应对野外灾害、实施快速搜救具有重大意义，它不仅能够减少人力成本，还能在复杂环境下更有效地执行任务，为生命救援争取宝贵的时间。