无人机动态避障应急降落方法技术

本发明专利技术公开了无人机动态避障应急降落方法，包括输入与势场图构建、降落目标点动态估计、优化人工势场路径规划、陷阱状态识别与处理机制和路径平滑与输出。该无人机动态避障应急降落方法，智能识别降落目标点，结合视觉信息和高度数据，动态评估环境，选择安全的降落点，优化的路径规划：通过改进的人工势场法，避免局部最小值问题，实现高效的路径规划，计算效率高：相较于深度学习方法，计算资源需求较低，适合实时使用，适应动态环境：能够处理动态障碍物，提升应急降落的安全性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无人机，具体为无人机动态避障应急降落方法。

技术介绍

1、随着全球低空经济进入规模化发展新阶段，无人机作为核心载体在物流、巡检、应急救援等领域广泛应用，复杂环境下的自主避障与应急降落能力成为关键安全需求。

2、传统无人机多依赖gps定位与预设降落点，但在城市峡谷、森林或动态障碍物场景中，gps信号易受干扰，预设降落点可能被临时占用或存在安全隐患，现有基于视觉的避障方案在实时性、动态环境适应性及多传感器融合效率方面仍存在显著技术瓶颈，导致应急降落成功率不高，严重制约了无人机在高危场景下的可靠部署，如：现有的无人机避障专利多集中于障碍物的检测与规避，采用的技术包括超声波传感器、雷达、深度学习等，公开号为cn119126824a的中国专利中公开了一种无人机避障的轨迹规划方法，其中结合三维和二维高斯-马尔可夫模型生成随机轨迹，利用超声波传感器检测障碍物，并基于斥力场调整航向角和俯仰角，实现避障操作；再如申请号为cn202410647520.5的中国专利中公开了一种基于深度强化学习的无人机避障方法、系统及介质，其中利用全景图像和深度强化学习本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.无人机动态避障应急降落方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的无人机动态避障应急降落方法，其特征在于：步骤S1中势场值函数为，其中Segment是图像分割模型，对图像中的区域进行分裂，危险程度越高的区域，势场值越大。

3.根据权利要求1所述的无人机动态避障应急降落方法，其特征在于：步骤S2中：

4.根据权利要求1所述的无人机动态避障应急降落方法，其特征在于：步骤S3中：

5.根据权利要求4所述的无人机动态避障应急降落方法，其特征在于：所述子步骤包括：

6.根据权利要求5所述的无人机动态避障应急降落方法，其特...

【技术特征摘要】

1.无人机动态避障应急降落方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的无人机动态避障应急降落方法，其特征在于：步骤s1中势场值函数为，其中segment是图像分割模型，对图像中的区域进行分裂，危险程度越高的区域，势场值越大。

3.根据权利要求1所述的无人机动态避障应急降落方法，其特征在于：步骤s2中：

【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：杭州迅蚁网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：

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