基于立体视觉和光流的无人机避障算法研究

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无人机在飞行过程中必须能够检测障碍物并且准确躲避。为使无人机在飞行过程中更加安全,提出了一种双目立体视觉和光流相结合的避障方法。双目立体视觉通过边缘索引算法来获取可靠的视差值,并根据视差线汇聚角度得到空间深度信息,进而辨别物体的远近;基于SIFT的光流法能得到障碍物相对于摄像头的每一个时刻的运动速度。为了更快地得到更加准确的位置信息,将立体视觉和光流结合在一起。实验结果表明,该方法能有效提高避障的效率和精度。
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