主要应用于未来城市空中交通,研究城市无人机路径规划系统,解决城市无人机群体协同最优路径规划以及无人机在城市空域运行安全所面临的首要问题——避障.利用具有启发式优化的蚁群算法建立初步模型,使用样条插值对路径进行优化使其适用于真实的飞行路径,解决了空间交叉点上无人机与无人机碰撞的问题;借鉴地面无人驾驶汽车基于视觉的防撞系统,设计了基于机器视觉的载人无人机辅助防撞系统,使用SqueezeNet深度神经网络与迁移学习相结合的方法,以飞鸟、建筑物和马路作为研究对象,最终经过验证得到准确率达98％以上的防撞系统.
三维路径规划 蚁群算法 插值算法 SqueezeNet神经网络 迁移学习