CN119396180A 基于偏振信息的无人机视觉引导避障系统及方法 （江苏城乡建设职业学院）_第1页
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基于偏振信息的无人机视觉引导避障系统本发明公开了基于偏振信息的无人机视觉效提升了无人机在复杂环境下的导航与避障能2所述偏振信息采集模块用于通过偏振传感器采集飞行场景中的偏振图像所述偏振信息提取模块用于通过压缩观测对不同偏振方向的图像进行特征信息提取，所述障碍物目标检测模块用于对偏振参数进行多级聚类，逐层提取偏振所述路径规划模块用于基于目标轮廓特征，通过路径规划算法进所述避障飞行模块用于对飞行最优路径进行平滑处理,去除冗余的拐点,并将平滑化压缩观测对不同偏振方向的图像进行特征信息提取的将飞行场景划分为若干场景块，并对每个场景块应用高斯随机矩阵作为压缩观测矩对每次传输的图像块测量值进行场景重构，计算当前重构结果与振参数进行多级聚类，逐层提取偏振度的全局唯一性特征和空间分布特征的具体过程如第一层聚类：通过高斯混合模型对偏振度进行初步聚类，获背景区域判断：根据第一层聚类生成的概率向量和特通过分析各区域的边界连通性，计算目标区域与背景区域之间的3通过综合分析提取的偏振参数特征、视觉注意力机制标记的背景区域通过加权融合将各类特征通过加权系数进行综合处理，构9.基于偏振信息的无人机视觉引导避障方法，应用于权利要求1_8中任一项所述的基航点序列。4然而，在复杂环境中，传统的视觉引导避障系统多依赖于RGB图像进行目标检测与路径规56[0023]通过压缩观测对不同偏振方向的图像进行特征信息提取[0024]对偏振参数进行多级聚类，逐层提取偏振度的全局唯一[0026]对飞行最优路径进行平滑处理,去除冗余的拐点,并将平滑化后的飞行路径解析7平滑化后的飞行路径解析为航点序列。[0029]具体地，通过压缩观测对不同偏振方向的图像进行特征信息提取的具体过程如8λi为场景块Bi一个在变换域内拥有固定稀疏度为S的n维信号，所有场景块的总的测量次数k需要满足等9到模型ki的全局性特征F(ki)其中，归属于模型K的总概率可以表示为：那么模型K的偏振度空集中在局部空间的采样方式可提高在复杂环境中快速找到局部最优解的概率。更新树结径.通过改进的RRT*算法有效提升了无人机在复杂环境下的路径规划能力，确保在快速找就可以将平滑后的飞行路径解析为具体的航点序列。每个航点将包含相应的坐标位置信现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0050]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个

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