无人机避让路径规划模块运行方式

1.环境感知与数据采集

传感器融合：同时使用多种传感器获取环境信息

主动传感器：

激光雷达：高精度3D点云，测距精准，适用于复杂环境

毫米波雷达：抗天气干扰强，测速准，探测距离远

超声波：近距离探测，成本低，用于起飞/降落阶段

被动传感器：

视觉摄像头：RGB/深度相机，提供丰富纹理信息，用于目标识别

红外传感器：夜间或低光照环境探测

数据预处理：噪声过滤、传感器标定、时间同步，确保数据可靠性

2.环境建模与态势理解

实时地图构建：

SLAM技术：同步定位与地图构建

障碍物识别：使用深度学习模型识别动态目标（车辆、行人、其他无人机）

空间分割：划分可通行区域/危险区域/禁飞区

3.路径重规划与决策

全局路径优化：

结合任务起点/终点信息

考虑空域限制和飞行规则

生成初始最优参考路径

局部实时避障：

主流算法：

A*/DLite：网格地图中的高效搜索

RRT/RRT*：快速随机搜索树，适合高维空间

人工势场法：将障碍物建模为斥力场

优化算法：凸优化/二次规划求解平滑路径

动态障碍预测：卡尔曼滤波/粒子滤波预测运动轨迹

多方案评估：基于安全性/平滑性/能耗等指标选择最优路径

4.轨迹生成与运动控制

平滑轨迹生成：将离散路径点转化为可执行轨迹（B样条/多项式轨迹）

运动学约束：考虑无人机最大速度/加速度/转向角限制

控制指令输出：将轨迹转化为飞控指令（姿态角/油门控制）

5.持续监控与迭代

实时闭环验证：每秒10-30次循环执行感知-规划流程

应急机制：当突发障碍出现时（如鸟群），触发紧急悬停或急速爬升

学习优化：高级系统通过强化学习持续改进避障策略

关键技术特点

实时性：从感知到响应通常在50-200毫秒内完成

冗余设计：多传感器互为备份，单一故障不导致系统失效

不确定性处理：采用概率模型处理传感器噪声和目标运动的不确定性

3D避障：支持垂直方向避让（如立交桥、树冠）

不同场景下的应用差异

当避障模块失效时，无人机将根据预设安全协议执行悬停、返航或紧急降落（取决于高度和GPS信号状态）。现代先进系统已能实现时速60km下的动态避障，并在夜间、雨雾等复杂条件下保持可靠性。