一种基于稀疏贝叶斯推断的无人机电力巡检避障系统

本发明涉及环境感知技术领域，特别是一种基于稀疏贝叶斯推断的无人机电力巡检避障系统。该系统通过基于数字地图信息构建二维栅格地图并结合点云数据分析为每个栅格分配环境概率值；根据毫米波雷达的方向性和目标距离对雷达数据进行加权处理，在不同方向和距离上赋予差异化的置信度；基于贝叶斯理论将当前测量栅格地图与先前检测的概率栅格地图进行融合，实现占位栅格地图的动态更新；通过建立引力场模型，并在合力小于设定阈值时施加垂直方向虚拟力，引导无人机避开障碍物。还包括仿真验证环境，用于测试避障算法的性能和稳定性，同时利用深度学习的点云分割模型与多传感器融合方案，解决传统电力巡检中航线规划不准确和人工干预频繁的问题。