面向拥挤环境的纯视觉分布式集群飞行涌现方法及系统

    公开(公告)号:CN119882819A

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202510016696.5

    申请日:2025-01-06

    Abstract: 本发明公开了一种面向拥挤环境的纯视觉分布式集群飞行涌现方法及系统,属于无人机集群飞行技术领域,包括以下步骤:S1,获得观测的图像;S2,对图像的解析得到环境深度图和RGB图;S3,对RGB图进行分析,得到邻居无人机的位置与速度信息;S4,从环境深度图中生成栅格图与ESDF地图;S5,机载智能端机将任务航点和S3,S4中的信息综合,使用集群模型进行集群决策,得到速度决策量;S6,机载智能端机将速度决策量发送给无人机自驾仪;S7,将飞行状态信息反馈给机载智能端机。本发明旨在解决无人机集群系统过分依赖于机间通信、无法应对复杂拥挤环境、个体对复杂拥挤环境适应性低的问题。

    一种基于混合策略的环境探索方法

    公开(公告)号:CN118189962A

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202410299159.1

    申请日:2024-03-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于混合策略的环境探索方法,包括:S1、获取移动机器人的当前位置,创建栅格地图;S2、利用基于RRT的边界检测器进行边界点探索,生成全局候选边界点集和局部候选边界点集;S3、将步骤S2生成的全局候选边界点集通过聚类处理,得到全局候选探索点集,其与局部候选边界点集一起组成最终的候选探索点集;S4、利用探索决策器选出最终任务点。本发明采用上述的一种基于混合策略的环境探索方法,设计了一个基于RRT的边界检测器,根据机器人当前位置和栅格地图信息生成候选边界点集,再经过聚类处理,得出最终的候选探索点集,然后用探索决策器选出最终的任务点,完成整个环境的快速、准确探索。

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