无人机搜索与探测系统在真实野外环境中的实验验证

搜救（SAR）任务需要可靠的搜索方法来定位幸存者，尤其是在充满挑战或难以到达的环境中。因此，引入无人机（UAV）有助于提高SAR任务的效率，同时提升所有任务参与人员的安全性。受此启发，我们在地中海岩溶环境中设计并实验了自主无人机人类搜索。根据已知的概率密度和探测函数，使用热方程驱动的区域覆盖（HEDAC）遍历控制方法引导无人机。所实现的感知框架由概率搜索模型、运动控制系统和计算机视觉目标检测组成。它能够计算SAR任务中目标被探测到的概率，本文重点对所提出的概率框架和无人机控制进行实验验证。通过为78名志愿者分配经过深思熟虑的任务，实现了均匀概率密度，以确保在期望搜索区域内发现目标的概率均等。探测模型基于YOLO，并使用先前收集的正射影像图像数据库进行训练。实验搜索经过精心规划与实施，并记录了尽可能多的参数。全面分析包括运动控制系统、目标探测和搜索验证。对探测和搜索性能的评估有力地表明，无人机控制算法中设计的探测模型与真实世界结果相一致。