无人机多源感知融合的AI实时智导与自适应避障方法

本发明涉及一种无人机多源感知融合的AI实时智导与自适应避障方法，通过视觉和红外传感器采集飞行数据，获取时间戳、空间坐标信息并计算采样频率差异，利用自适应插值算法生成时空对齐的融合数据集。接着提取融合数据集中的图像与热源特征，生成多维特征集，以此判断是否存在障碍物并提取相关信息。再分析环境数据，计算环境复杂度指数，结合障碍物信息生成风险等级，预测传感器动态权重，调整其工作模式。然后基于障碍物情况，通过路径风险模型计算综合风险值，预测运动趋势，最终生成最优避障路径和飞行指令，实现传感器数据高效处理、精准风险评估与实时避障规划，保障无人机在复杂环境稳定、安全飞行。