基于LGMD的无人机避障方法研究

来源：计算机工程与应用杂志2019年第15期北京时间：

作者：马兴灶，赵剑楠，朱齐媛，傅沁冰，胡诚，雷芳，岳士岗

单位：1.岭南师范学院 机电工程学院，广东 湛江 524048；2.林肯大学 计算机科学学院，林肯 LN6 7TS

摘要：为提高无人机避障的灵活性和可靠性，提出了一种基于LGMD（Lobula Giant Movement Detector）的无人机避障方法，通过将视场分割为上、下、左、右4个方位，形成4个方位竞争的LGMD（C-LGMD），并利用Matlab软件进行算法实现和视频仿真分析，最后将算法移植到无人机硬件系统，开展悬停测试和实时飞行实验研究。由视频仿真分析和悬停测试结果表明，该算法能有效分辨来自不同方位的障碍物，具有较好的避障性能和鲁棒性；在实时飞行测试中，无人机在室内环境中可实现三维空间有效避障，验证了该算法的可靠性。研究结果为进一步探索无人机高效、可靠避障提供参考依据。

关键词：无人机,竞争的小叶巨型运动检测器（C-LGMD）,避障,生物启发,神经网络