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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明公开了基于单目深度估计和反应式策略的飞行器自主导航方法，该方法包括获取无人飞行器图像的训练数据集，并利用训练数据集对深度估计网络进行训练得到训练好的深度估计网络；利用训练数据集中的多张图片对训练好的深度估计网络的网络参数进行量化操作得到卷积张量，利用最优的张量划分方式对卷积张量进行划分生成网络代码数据；利用实时无人飞行器图像和网络代码数据，通过训练好的深度估计网络的网络计算得到实时无人飞行器图像估计的深度图；利用预设的策略公式对深度图进行反应式计算，生成无人飞行器的期望飞行角速度，并基于期望飞行角速度和有限状态机的控制方式完成无人飞行器的自主导航。本发明可以有效地完成无人飞行器自主避障。
主权项：1.一种基于单目深度估计和反应式策略的飞行器自主导航方法，其特征在于，包括以下步骤：获取无人飞行器图像的训练数据集，并利用所述训练数据集对深度估计网络进行训练得到训练好的深度估计网络；利用所述训练数据集中的多张图片对所述训练好的深度估计网络的网络参数进行量化操作得到卷积张量，利用最优的张量划分方式对所述卷积张量进行划分生成网络代码数据；利用实时无人飞行器图像和所述网络代码数据，通过所述训练好的深度估计网络的网络计算得到实时无人飞行器图像估计的深度图；利用预设的策略公式对所述深度图进行反应式计算，生成无人飞行器的期望飞行角速度，并基于所述期望飞行角速度和有限状态机的控制方式完成无人飞行器的自主导航；所述利用预设的策略公式对所述深度图进行反应式计算，生成无人飞行器的期望飞行角速度，包括： 其中，为像素点对应的角度，为该像素的深度值，为当前无人机朝向方向，为目标方向对应的角度，、、、、均为可调节的参数；通过将计算得到的期望角速度和朝向目标方向的期望角速度进行加权得到最终的期望飞行角速度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 基于单目深度估计和反应式策略的飞行器自主导航方法
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