面向城市搜索救援的基于视觉的自主无人机导航与降落

配备生物雷达的无人机（UAVs）是一项救生技术，能够在地震或燃气爆炸等自然灾害后识别倒塌建筑下的幸存者。然而，这些无人机必须能够在受灾环境中自主导航并降落在废墟堆上，以准确锁定幸存者。该问题极具挑战性，因为由于可能发生的结构变化，既有地图无法被用于导航。此外，现有的降落点检测算法不适合在废墟堆上识别安全降落区域。在这项工作中，我们提出了一种计算高效的自主无人机导航与降落系统，无需任何关于环境的先验知识。我们提出了一种新颖的降落点检测算法，基于若干危险因子（包括地形平坦度、陡度、深度精度与能耗信息）计算代价图。我们还引入了首个同类合成数据集，包含超过 120 万张倒塌建筑图像，带有真实深度、表面法线、语义与相机位姿信息。我们利用来自城市尺度超真实仿真环境的实验以及带有倒塌建筑的实际场景实验证明了我们系统的有效性。