关于基于LGMD的无人机避障方法的研究论文.pdf

简介：
本文探讨了一种基于LGMD（水平眼跳模型）的无人机障碍物规避技术，提出了一套高效的实时避障策略，旨在提升无人机在复杂环境中的自主导航能力。 为了提高无人机避障的灵活性与可靠性，本段落提出了一种基于LGMD（Lobula Giant Movement Detector）的无人机避障方法。通过将视场划分为上、下、左、右四个方位，并形成4个方向竞争机制下的C-LGMD模型，在Matlab软件中实现算法并进行视频仿真分析。随后，该算法被移植到无人机硬件系统并在悬停测试和实时飞行实验中进行了验证研究。 从视频仿真分析及悬停测试的结果来看，所提出的算法能够有效识别不同方位的障碍物，并展现出良好的避障性能与鲁棒性；在实际飞行试验中，无人机能够在室内环境中实现三维空间的有效避障，进一步证明了该方法具有较高的可靠性。本研究表明为未来探索更高效、可靠的无人机避障技术提供了有价值的参考依据。