一种基于深度学的旋翼无人机自动巡航方法及其系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学的旋翼无人机自动巡航方法及其系统，该方法基于深度学对沿线障碍物进行规避，等于给无人机增加了眼睛，辅以超声波测距方法，对近距离的障碍物及时避让。该系统包括图像采集模块、障碍物识别模块、超声波距离检测模块、飞行控制模块和基于北斗卫星的定位模块。本发明特别适用于物流系统，可实现点到点的无人机自动运货功能，大大节约了人力。

主权项

一种基于深度学习的旋翼无人机自动巡航方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1，根据采集到的航线上障碍物的图像，基于深度学习法训练障碍物识别模型；步骤2，旋翼无人机通过摄像头获取实时飞行环境的图像，作为障碍物识别模型的输入，并将识别结果传输至飞行控制模块；步骤3，旋翼无人机通过超声波距离检测模块检测旋翼无人机周围是否存在障碍物以及与障碍物之间的距离，并将检测结果传输至飞行控制模块；步骤4，飞行控制模块根据接收到的识别结果和检测结果向旋翼无人机发出避障指令，其中，若障碍物距离旋翼无人机的距离小于设定的距离阈值，则飞行控制模块根据检测结果发出避障指令；若障碍物距离旋翼无人机的距离大于或等于设定的距离阈值，则飞行控制模块根据识别结果发出避障指令；从而实现旋翼无人机的自动巡航。