基于 Transformer 模块和 CNN 的无人机避障方法研究

来源：机械与电子杂志2023年第05期北京时间：

作者：梁永勋;甄子洋;李苏宁;李晓轩;闫川

单位：南京航空航天大学自动化学院,江苏 南京 211106

摘要：针对传统 CNN 避障方法无法获得全局感受野、图像特征提取计算量大的问题,以四旋翼无人机为研究对象,提出一种基于 Swin Transformer 模块改进 CNN 模型的无人机避障方法。首先,使用 Swin Transformer 代替 CNN 模型中的 Conv2D 层,进行全局信息特征提取;然后,构建 3 个残差结构相连的 Swin Transformer 网络,输出无人机在当前飞行环境下的转向预测和碰撞预测;最后,设计无人机多姿态映射控制系统,输出无人机避障控制指令。实验结果表明,所提方法碰撞预测平均准确率为96.8% ,转向预测均方根误差( RMSE )为 0.068 ,满足了无人机自主避障的要求。

关键词：无人机避障;Swin Transformer ; CNN ;单目相机