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申请/专利权人：内蒙古大学
摘要：本发明公开了一种基于无人机的边境围栏自主巡航方法，将彩色图像输入到改进型VO模型，获得无人机位姿；利用语义分割网络分割彩色图像，标记出彩色图像中围栏区域像素点；将彩色图像中围栏区域像素点投影到深度图像中，以确定深度图像中围栏区域像素点；将像素坐标系下的包含语义信息的深度图像素转换为世界坐标系下的语义点云，再将语义点云转换为语义栅格地图；根据语义栅格地图中围栏信息生成无人机巡航初始路径点序列；基于A*算法将初始路径点序列转化为无碰撞的栅格点轨迹，将无碰撞的栅格点轨迹进行采样，得到无碰撞路径点序列，然后将无碰撞路径点序列转化为MINCOMinimumControlEffort轨迹的参数，形成初始MINCO轨迹；最后使用最小化SnapMinimumSnap得到优化后的MINCO轨迹，再将优化后的MINCO轨迹转换成最优的巡航多项式轨迹；本发明定位更准确、巡航安全性更高、巡航效率更高。
主权项：1.一种基于无人机的边境围栏自主巡航方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将彩色图像输入到改进型VO模型，获得无人机位姿；利用语义分割网络分割彩色图像，标记出彩色图像中围栏区域的二维像素坐标点；将彩色图像中围栏区域的二维像素坐标点投影到深度图像中，标记出深度图像中围栏区域的二维像素坐标点；S2：将深度图像和无人机位姿进行时间同步，然后利用无人机位姿对深度图像进行坐标变换，获得包含围栏语义信息的稠密点云地图；S3：根据包含围栏语义信息的稠密点云地图生成包含围栏语义信息的栅格地图；S4：根据栅格地图中的围栏上下边界，生成初始路径点序列；基于A*算法将初始路径点序列转化为无碰撞的栅格点轨迹；对无碰撞的栅格点轨迹进行采样，获得无碰撞路径点序列；将无碰撞路径点序列转化为MINCO轨迹的参数，得到初始MINCO轨迹；使用最小化Snap优化初始MINCO轨迹得到最优MINCO轨迹；将最优MINCO轨迹转换成最优巡航多项式轨迹；S5：基于最优巡航多项式轨迹解算出无人机位姿序列控制无人机巡航。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古大学 一种基于无人机的边境围栏自主巡航方法
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