一种基于机器学习的无人机碰撞避免系统

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一种基于机器学习的无人机碰撞避免系统
申请号:CN202511266618
申请日期:2025-09-05
公开号:CN120871967A
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
本发明属于无人机碰撞领域,具体是公开了一种基于机器学习的无人机碰撞避免系统,系统包括:实时环境数据采集模块、障碍物识别模块和障碍物避让模块。本发明通过改进YOLO模型,在特征提取网络中引入注意力机制与交替切片策略,采用CSPNet与残差块结合的双路径特征传播结构,借助空间金字塔池化实现局部与全局特征融合,实现复杂环境下无人机对各类障碍物的精准识别;基于障碍物与区域中心的欧式距离计算单个障碍物碰撞概率,并通过归一化处理得到区域总碰撞概率,量化各方向风险,结合安全权重系数与区域中心到目标位置的剩余距离计算方向评分,动态平衡安全优先级与路径效率。
技术关键词
特征提取网络 特征融合网络 YOLO模型 障碍物识别方法 路径特征 空间金字塔池化 引入注意力机制 数据采集模块 激光雷达 避障方法 全局特征融合 图像传感器 通道注意力机制 无人机避障 融合特征
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