在无人机领域，如何让无人机在复杂环境中精准识别并避开“小葱”这样的障碍物，是当前传感装置面临的一大挑战，传统基于视觉的避障系统往往依赖于颜色、形状等特征进行识别，但小葱作为绿色且形态多样的物体，在自然环境中极易与树木、草地等背景混淆，导致误判或碰撞。
为了解决这一问题，我们提出了基于深度学习的多模态传感融合方案，利用高精度RGB-D相机捕捉小葱的三维信息，结合深度学习算法进行特征提取和分类，引入红外传感器以弥补光线变化对视觉系统的影响，提高夜间或低光条件下的识别能力，通过超声波传感器提供近距离障碍物检测，确保无人机在低空飞行时能安全避障。
通过多模态传感数据的融合处理，我们的系统能够在复杂环境中有效识别并避开“小葱”，为农业监测、环境监测等应用场景提供了更加可靠的技术支持，这一创新不仅提升了无人机的智能水平，也为未来智能机器人的发展提供了有益的探索方向。
添加新评论