无人机在复杂地形下的薏米识别与避障策略研究

在无人机系统操作中，面对复杂地形如森林、山区等，如何准确识别并避开地面上的“薏米”（此处为比喻，实际指代小石子、树枝等障碍物）成为了一个关键的技术挑战，传统避障系统多依赖于视觉传感器和激光雷达（LiDAR）的组合，但这些技术在面对高度密集的“薏米”环境时，容易出现误判或漏检，影响无人机的稳定飞行和任务执行。

为了解决这一问题，我们提出了一种基于深度学习的薏米识别与动态避障策略，我们利用无人机搭载的高清摄像头捕捉地面图像，并通过图像预处理技术增强“薏米”特征的可识别性，随后，利用卷积神经网络（CNN）对预处理后的图像进行训练，使其能够学习并识别出各种形态和大小的“薏米”。

在避障策略上，我们引入了强化学习算法，使无人机能够在飞行过程中根据实时识别的“薏米”信息，动态调整飞行路径和高度，以避免碰撞，我们还开发了多传感器融合系统，结合视觉传感器和LiDAR的数据，进一步提高避障的准确性和可靠性。

通过实验验证，该系统在模拟的复杂地形环境中，对“薏米”的识别率达到了95%以上，避障成功率超过90%，显著提升了无人机在复杂环境下的自主作业能力，我们将进一步优化算法，降低误判率，并探索更多智能化的飞行决策支持系统，以适应更加多样化的应用场景。