基于AI图像分析的密闭空间无人机自主避障巡检方法及设备

本发明属于人工智能技术领域，本发明提供了一种基于AI图像分析的密闭空间无人机自主避障巡检方法及设备，首先获取密闭空间的固定结构特征和多源数据；然后根据固定结构特征、多源数据和改进的视觉SLAM算法，在无GPS环境下进行高精度定位与三维地图构建，并在构建的三维地图中实时识别动态障碍物；接着根据IMU数据，确定无人机的实时位姿；最终根据实时位姿、三维地图及动态障碍物信息，采用深度强化学习模型进行路径规划与避障决策；本发明通过多源数据融合与改进的视觉SLAM算法，结合密闭空间的固定结构特征实现增强型回环检测，有效消除了无GPS环境下的定位累积误差，显著提升了三维地图的全局一致性与定位精度。