智能无人机系统在野外搜救中的光学目标检测与避障技术

"这篇资源是关于智能无人机在野外搜救中的应用，主要涉及光学目标检测、自主避障、路径规划和自动返航等关键技术。在目标检测方面，利用深度学习的SSD算法进行了改进，结合红外和光学图像进行人体检测。在避障功能上，采用双目视觉技术获取障碍物深度信息，实现自主规划航线。此外，利用AprilTag视觉基准系统实现精确的动态移动降落。该研究是武汉大学空中骑士队在第十二届中国研究生电子设计竞赛的技术论文成果。" 这篇资源讨论的核心知识点包括： 1. **光学目标检测**：通过自建无人机视角下的人体数据集，利用SSD（Single Shot MultiBox Detector）深度学习算法进行人体检测。数据集包含了不同视角下的人体样本，以提高模型对视角变化的鲁棒性。在SSD算法基础上进行了改进，以适应红外和光学图像的融合，提高了目标检测的准确性和实时性。 2. **智能无人机系统**：在野外搜救场景中，无人机系统被设计用于快速响应和高效搜索。通过搭载图像采集设备和传感器，无人机能提供实时的高空视野，有助于快速发现待救援人员。系统集成自主避障、路径规划和自动返航功能，提升了无人机的自主性和实用性。 3. **自主避障**：利用双目视觉技术，无人机可以获取前方障碍物的深度信息，构建代价地图并实时更新避障路径，实现安全飞行。 4. **路径规划**：结合避障策略，无人机能自主规划避开障碍物的飞行路线，确保任务的顺利完成。 5. **自动返航**：在遇到紧急情况或完成任务后，无人机能够自动返回预设的起始位置，增加任务的安全性和可靠性。 6. **增强现实技术**：在动态移动降落环节，引入了AprilTag视觉基准系统，通过编码和解码技术，提高了检测精度和鲁棒性，解决了无人机在移动平台上精准降落的挑战。 7. **多阶段处理**：对于降落在移动平台上的问题，通过分阶段处理，无人机能够动态调整自身姿态，确保在复杂环境下也能实现精确降落。 这项研究展示了智能无人机在野外搜救中的巨大潜力，不仅提升了搜索效率，还降低了对人力资源的依赖，为救援工作争取了宝贵时间。