基于 RGB-D 相机的面向人类投掷物的无人机避障
机器人学
2025-12-01 v1
摘要
执行运输和航空摄影等任务的无人机 (UAV) 面临来自人类的恶意投掷物攻击。躲避此类突发且快速的投掷物对 UAV 构成重大挑战，要求实现超低延迟响应和灵活机动。借鉴棒球中分析投手身体动作以预测球的轨迹方法，本文提出一种新型实时躲避系统，利用 RGB-D 相机。该方法将人体姿态估计与深度信息相结合，用于预测攻击者的运动轨迹及随后投掷物的轨迹。此外，本文引入不确定性感知的躲避策略，以实现 UAV 对投掷物的高效避让。感知系统在有效距离和延迟方面具有高预测精度，优于基线方法。躲避策略针对时空不确定性进行设计，确保 UAV 安全。广泛的现实世界实验表明，该框架在应对突发攻击方面具有可靠的躲避能力，且在多种场景下表现出卓越的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2511.22847,
title = {Threat-Aware UAV Dodging of Human-Thrown Projectiles with an RGB-D Camera},
author = {Yuying Zhang and Na Fan and Haowen Zheng and Junning Liang and Zongliang Pan and Qifeng Chen and Ximin Lyu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.22847},
year = {2025}
}