面向无人机操作的语义感知路径规划与可靠定位集成

定位是无人机系统(UAV)中最关键的任务之一直接影响整体性能，可通过多种传感器实现，并应用于搜索救援、目标跟踪、建筑等众多任务。然而，由于恶劣环境的负面影响，无人机可能丢失定位信号。在本文中，我们提出了一种有效的路径规划系统，利用语义分割信息通过单目相机绕过无纹理和问题区域，如湖泊、海洋和高层建筑。我们引入了一种实时语义分割架构和一种新颖的关键帧决策流水线，基于像素分布优化图像输入以减少处理时间。基于动态窗口法(DWA)算法的分层规划器与代价地图集成，被设计用于实现高效路径规划。该系统在Unity照片级仿真环境中实现，与分割模型参数保持一致。全面的定性和定量评估验证了我们方法的有效性，在挑战性环境中显著提升了无人机定位的可靠性和效率。