在无人机自主飞行中，滑行道作为连接地面与空中的桥梁，其引导作用对无人机的安全起降至关重要，如何在复杂多变的滑行道上实现无人机的精准定位与避障，是电调技术面临的一大挑战。
为解决这一问题，我们采用了一种基于多传感器融合的电调策略，通过在无人机上搭载GPS、惯性导航系统（INS）和视觉传感器（如摄像头和激光雷达），实现全方位的环境感知，GPS提供全局定位信息，INS则负责在GPS信号丢失时维持短时内的位置和姿态稳定，而视觉传感器则能实时捕捉滑行道上的标志线或障碍物，为电调系统提供精确的局部环境信息。
在电调算法上，我们引入了深度学习算法，对视觉传感器数据进行处理，实现障碍物的快速识别与分类，结合滑行道的地图数据和无人机的当前状态，电调系统能实时计算最优的飞行路径和避障策略，确保无人机在滑行道上安全、准确地完成飞行任务。
通过这一系列技术手段的应用，我们成功实现了在复杂滑行道环境下的无人机电调技术突破，为无人机在机场、港口等高要求场景的自主起降提供了有力支持。
添加新评论