概述

当前工业级无人机在复杂未知环境（如室内、峡谷、城市楼宇）中面临三大核心挑战： 感知可靠性不足：现有避障系统多依赖单一传感器（如视觉或红外），在光照突变、纹理缺失或透明障碍物（玻璃、水面）场景下误判率高。例如，视觉传感器在弱光下失效，激光雷达在雨雾中性能骤降，导致碰撞风险上升。 决策智能化缺失：系统多为被动避障（如“感知-停止”），缺乏对动态障碍物运动轨迹预测能力，无法实现主动、平滑的全局路径重规划。在密集动态环境中（如跟踪10个移动目标），现有算法响应延迟常超过100ms，难以满足实时性要求。 无GPS环境适应性差：在GPS信号缺失时，依赖IMU、视觉里程计等传感器易产生累积误差，导致定位漂移，且SLAM技术在低纹理环境中特征匹配失败率高。 因此，亟需研发一套多传感器融合的自主避障系统，通过异构传感器互补、AI决策算法和实时路径规划，实现复杂环境下的安全自主飞行。

需求详情

多传感器融合与数据补偿： 需整合激光雷达、视觉摄像头、毫米波雷达、红外传感器等异构感知单元，建立数据补偿机制。例如，当视觉数据因光照缺失时，通过毫米波雷达的距离数据和红外热特征进行空间插值补偿，生成完整环境地图。 针对透明障碍物（如玻璃），需引入材质识别技术，通过动态贝叶斯网络融合多源数据，修正传感器置信度权重，提升检测成功率。智能决策与路径规划： 采用强化学习模型（如近端策略优化）生成增量式避障策略集合，结合动态障碍物的轨迹预测参数（位置、速度等），实现主动规避而非被动响应。 路径规划需融合改进势场法（解决局部最小值问题）和Dubins曲线（保证路径平滑性），支持三维在线重规划，避免传统算法在凹型障碍环境中的失效。低功耗与小型化设计： 系统需采用嵌入式高性能处理器（如STM32F407芯片），通过UART总线集成传感器，实现计算资源优化，满足工业无人机对功耗和体积的严苛要求。

技术参数

响应速度感知到执行的端到端延迟 <100ms（需优化传感器数据融合与决策算法）环境适应性弱光（黄昏/夜间）、透明障碍物（玻璃/栅栏）检测成功率 ≥95%动态目标跟踪同时跟踪 ≥10个动态障碍物，预测运动轨迹并生成协同避障策略传感器融合精度多源数据时空同步误差 ≤1ms，障碍物距离测量误差 <0.1m（基于滤波算法）路径规划实时性局部重规划计算时间 ≤50ms（采用RRTConnect或风险地图算法）

项目预期

技术目标： 交付一套SaaS化避障系统，支持GPS缺失环境下的实时三维建模与自主决策。通过多传感器动态权重调整（如光照强度影响视觉权重），提升玻璃、水面等特殊障碍物的识别率至90%以上。 实现规划-控制一体化设计，将路径跟踪（如Dubins曲线）与模型预测控制（MPC）结合，降低轨迹偏差。产业价值： 应用于物流配送、应急救援等场景，将复杂环境下的任务成功率提升40%以上，减少因碰撞导致的事故率60%。推动工业无人机在无人值守作业（如自动充电蜂巢）中的标准化应用。风险管控： 需解决传感器数据冲突时的容错机制（如红外与视觉结果不一致），采用投票机制或置信度加权决策。同时，通过仿真测试（如Gazebo环境）验证算法在极端场景下的鲁棒性后再部署。