无人机相关的论文

xiaofei
无人机技术
2025-07-01 22:40:19
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文章阐述了关于无人机技术的实例论文题目，以及无人机相关的论文的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

1、无人机,双目避障有哪些值得推荐的论文
2、ORBSLAM系列|ORB-SLAM2论文带读(上)
3、电力企业输电线路巡检工作中无人机的运用论文

无人机,双目避障有哪些值得推荐的论文

另一篇名为《双目视觉技术在无人机避障中的应用与优化》的论文，对双目视觉技术在无人机避障中的应用进行了深入探讨。作者详细阐述了如何通过改进算法来提高无人机的避障能力，并通过一系列实验验证了这些改进措施的效果。此外，该论文还提出了一些新的研究方向，为未来的双目视觉避障技术研究提供了宝贵的参考。

因此，大疆Phantom 4中的“视觉追踪”和“指点飞行”功能得以增强，这都是通过双目感应器实现的。这些功能让用户能够以最直观的方式操控无人机，无需复杂的操作步骤。双目感应器不仅提高了飞行的安全性，还提升了用户的操控体验。

（图片来源网络，侵删）

在无人机视觉避障技术领域，市面上主要***用超声波、毫米波雷达、激光雷达、TOF光或结构光测距，以及最新的OAK-D智能双目相机。其中，OAK-D系列，特别是OAK-D-LITE，凭借其双目深度视觉、人工智能处理和低功耗特性，成为无人机避障的高效解决方案。

提高安全性和稳定性：无人机避障功能能够实现对周围环境的感知与判断，有效避免由于没有识别环境障碍物而引发的意外事故，从而大大提高了飞行的安全性和稳定性。避免撞击障碍物：在飞行过程中，无人机避障功能可以实时检测并避开各种障碍物，如建筑物、树木、电线等，确保无人机能够安全、顺畅地完成任务。

激光雷达避障技术激光雷达通过发射激光束并接收反射回来的信号，从而获取周围环境的三维信息。无人机配备的激光雷达能够实时感知并识别障碍物，进而自动规划飞行路径，避免碰撞。视觉识别避障技术视觉识别避障技术利用无人机搭载的摄像头***集图像信息，通过图像处理算法识别和分析环境中的障碍物。

（图片来源网络，侵删）

ORBSLAM系列|ORB-SLAM2论文带读(上)

1、ORBSLAM2是一个针对单目、双目和RGBD相机的完整SLAM系统，具有以下核心特点和贡献：多传感器兼容性：单目、双目和RGBD相机支持：ORBSLAM2是首个针对这三种相机配置的开源SLAM系统，提供了广泛的适用性。高精度与鲁棒性：BA方法：后端基于单目和双目观测的BA，实现了度量尺度的精确轨迹估计。

2、本文在三个主流数据集上评估ORB-SLAM2，并与其它最先进的SLAM系统比较。使用16Gb内存的Intel Core i7-4790台式计算机运行ORB-SLAM2，每个序列运行5次，展示被估计轨迹精度的中值结果。开源实现包含标定和在所有数据集上运行系统的指令。

3、ORBSLAM中的ORB特征流程如下：构造金字塔金字塔构建是为了在不同尺度上寻找特征，通过层次化表示图像，确保各层特征点的均衡分布。提取FAST角点使用FAST算法，基于中心像素与周围像素的灰度对比，快速识别关键点。通过设定阈值判断像素是否为角点，并通过非极大值抑制处理去除冗余点。

4、ORB在计算描述子时使用周围5×5的patch灰度信息，进行滤波处理，提高了描述子的抗噪性。ORB-SLAM的改进主要集中在FAST角点提取步骤。该系统通过动态调整阈值、利用四叉树划分图像等方法，提高了特征分布的均匀性，有效避免了特征扎堆现象。

5、ORB-SLAM2系列之详解PnPsolver类算法原理解析中，针对PnP问题，使用RANSAC与EPnP两种算法共同求解位姿。在RANSAC框架下迭代使用EPnP算法，通过随机选取4个匹配点对，使用EPnP算法求得粗略位姿，再将所有3D-2D点重投影为2D点，计算重投影误差。误差阈值根据特征点金字塔层数不同而变化。