无人机在复杂环境下的豆皮识别与避障策略探讨

在无人机系统的实际应用中，尤其是在农业监测、环境监测等场景下，如何有效识别并避开覆盖在地表上的豆皮（如黄豆、绿豆等作物收获后遗留的薄皮），成为了一个技术挑战，豆皮因其轻薄、颜色与土壤相近，往往容易被无人机的视觉传感器误判为正常地面，导致飞行障碍或数据误差。

针对这一问题，我们提出了一种基于深度学习的豆皮识别与避障策略，通过高分辨率相机捕捉地面图像，利用卷积神经网络（CNN）对豆皮进行特征学习与分类，通过大量包含豆皮与正常地面的训练数据，模型能够逐渐提高对豆皮的识别精度，在识别到豆皮后，无人机控制系统会立即调整飞行路径，采用“S”形或螺旋式上升的避障策略，确保无人机安全飞越而不发生碰撞。

我们还引入了多传感器融合技术，包括红外传感器和激光雷达（LiDAR），以弥补单一视觉传感器的局限性，红外传感器能穿透部分植被覆盖，识别隐藏的豆皮；而LiDAR则提供三维空间信息，进一步增强避障的准确性和可靠性。

通过结合深度学习、多传感器融合以及智能避障算法，我们为无人机在复杂环境下的豆皮识别与避障提供了有效解决方案，不仅提升了无人机的自主作业能力，也保障了其在复杂农业环境中的安全稳定运行。