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随着无人机技术日新月异,无人机以其低成本、高效率、易操作的特点迅速出现在了各行各业中广泛应用。
但由于全天候、全天时的任务,导致无人机在气象条件复杂、能见度低的环境下安全事故频发,保证飞行安全已成为无人机行业的热门问题。
无人机避障毫米波雷达传感器,针对无人机在恶劣环境下能见度受限、感知退化的问题,通过对雷达传感器融合技术,实现了场景的动态感知。
雷达传感器基于多普勒效应,感应距离灵活可调,采用成熟CMOS工艺,单芯片集成,超高性价比,具有自校准功能,不受外部干扰影响。性能强大,可做丰富算法,拓展性强,适合高性能要求的场景。
支持标准UART接口,可与其他主控或传感器互联互通,也可作为主控使用,实现存在感应。
通过对障碍物凸显与目标检测技术的研究实现了场景的理解,通过对三维渲染引擎技术的结合实现了可视化过程,辅以多种关键性技术达到了全天候、全天时、全地形条件下飞行任务的无障碍执行。
先根据无人机飞行过程中可能面临的复杂场景进行了研究,建立了多套具有复杂环境特征的地形数据和地物数据。
然后对全地形条件设计了雨、雪、雾、沙尘、扬尘、积雪、昼夜特征的退化视觉环境,并使用着色器渲染技术模拟了前视红外、激光雷达和毫米波雷达的成像特征,实现多传感器对退化视觉场景的感知能力。
根据无人机对地拍摄目标成像尺寸小的特征,研究了小目标检测的关键问题,并专注于应用领域目标样本数量少的特征,使用三维渲染引擎技术,设计了用于样本生成的样本生成器。
然后使用多种数据增强技术对原始样本进行增强,以增强网络模型的泛化能力。使用多种技术手段,合理控制并优化训练进程,实现模型的高效训练。
无人机避障毫米波雷达传感器具有极强的穿透能力,可穿透大雨、大雪、强沙尘等恶劣天气全气候工作的特点。为无人机操作员提供了一个具有多传感器融合感知、威胁地形告警、威胁障碍物凸显、且具有辅助飞行能力的系统。
二维电子地图、路径预规划、安全飞行通道、着陆地标、自动巡航等辅助驾驶技术,通过信息技术的高度集成,实现无人机的半自主飞行,减轻了无人机操作人员的工作负荷。
通过对毫米波雷达传感器与视觉技术进行优势互补,实现了对无人机操作员全天候、全天时、全地形的全场景环境感知能力,继而为危险地形、障碍物的及时规避提供了足够的时间,从而提高飞行过程中的安全系数。
通过引入目标检测技术,实现了场景信息的主动检测、标示、凸显,加快了场景的理解效果,避免了无人机操作员用于场景识别的额外负担,使得操作员可以将更多的精力放到决策层上,确保了任务执行的高效性。
毫米波雷达传感器具有极强的穿透能力具有全天候、全气候工作的特点的特性,增强空间态势感知能力。
ymf
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