本技术公开了一种基于多传感器融合的飞行汽车避障方法、系统及避障装置,属于飞行汽车技术领域,所述避障方法包括以下步骤:相机传感器和激光雷达传感器时空同步后获取飞行汽车周围环境的图像数据和点云数据,并对图像数据和点云数据进行预处理后,分别进行目标检测得到二维图像目标信息和点云目标检测结果;采用基于IOU的匹配策略对二维图像目标信息和点云目标检测结果进行数据关联后,通过KM关联匹配算法进行最优匹配得到匹配结果和置信度;根据匹配结果和置信度进行最优路径规划得到最佳轨迹,飞行汽车根据最佳轨迹进行避障。本发明能够进一步提高现有避障技术对于障碍物检测的准确度,并规划出最优避障轨迹。
背景技术
飞行汽车不仅融合传统汽车的舒适性和便捷性,还借鉴航空技术的飞行能力,然而要实现飞行汽车的安全自主飞行,其中至关重要的技术挑战便是如何有效避障,确保在复杂多变的空域环境中安全航行。因此避障系统作为飞行汽车研发中的核心模块之一,在飞行汽车中有非常广泛的应用。
避障系统通过使用各种技术对障碍物进行检测、分析和判定,实现对周围环境全面、精准检测。其中环境感知技术是避障系统中关键技术之一,与单一传感器目标检测相比,多传感器融合技术具有更好准确性和可靠性。多传感器融合技术使用多种传感器采集原始数据,结合数据处理、信息融合等技术对障碍物的外观、距离、角度等进行检测。然而由于多传感器融合的影响因素较多,目前存在系统结构复杂、造价高以及发现障碍物后无法以最优路线避开等不足。
实现思路