MMJul, 2018

基于嵌入式立体视觉的无人机实时机载避障

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TL;DR本文讨论了使用轻量级立体相机设置进行障碍物避难的方法。通过计算图像的不同点，利用经过优化的半全局匹配（SGM）算法得出障碍物分布图，并采用反应式的避障方式通过嵌入式 FPGA 进行最短路径规划。
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发现论文，激发创造
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    Sep, 2022

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    Apr, 2019

  • 杂乱环境下高速导航的推扫双目立体视觉技术

    我们提出了一种用于移动 CPU 处理器上进行障碍物检测的新型立体视觉算法，可以实现每秒 120 帧的探测，并能在高速、小型的无人机上实现运行。该系统使用 IMU 和状态估计器恢复障碍物的位置，并建立并更新完整的深度图，不需要任何外部传感器或计算。

    Jul, 2014

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    提出了一种新的无人水面车辆障碍物检测算法，将语义分割的先进图形模型扩展到包括来自机载惯性测量单元（IMU）的船只俯仰和翻滚测量值，提出了一种立体验证算法来巩固分割获得的临时检测，并使用 IMU 读数估算地平线位置。

    Feb, 2018

  • 无人水面车快速基于图像的障碍物检测

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    Mar, 2015

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    Sep, 2016

  • 基于 RGB-D 语义分割的小障碍物避障

    本文提出了一种基于 RGB-D 传感器的道路机器人避障系统，使用两阶段语义分割网络生成语义地图以便进行局部路径规划，采用光流监督和运动模糊增强的训练方法，实现室内外道路机器人的无碰撞自主导航。

    Aug, 2019

  • 面向无人机有限环境知识的基于记忆的深度强化学习障碍物避难技术

    本文提出了基于深度强化学习和递归神经网络的无人机避障技术，可在未知室内环境中自主避免障碍物，提高了导航距离和推理速率。

    Nov, 2018

  • 确保无人机安全：基于视觉信息的实时碰撞避免框架，通过目标检测、跟踪和距离估计

    使用光学传感器进行无人机的检测、跟踪和距离估计，通过深度学习框架、目标检测模块、跟踪模块和深度估计模块实现全自主飞行和高级空中流动的无人机。

    May, 2024

  • 基于视觉的无人机感知系统实时航空目标定位与跟踪

    文章研究了无人机导航中基于视觉的障碍物检测和跟踪问题，提出了一种实时的对象定位和跟踪策略，将对象检测和跟踪有效地集成到动态卡尔曼模型中，并使用卡尔曼滤波提供对象状态的粗略预测，而无需对其进行手动初始化，具有比同类技术更快的运行速度和竞争性的跟踪性能。

    Mar, 2017