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无人机的障碍回避我应该采取哪种方法?
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<p>这是我在这里的第一篇文章,大家好。在</p> <p>我正在做一个项目,其中包括用c++或python编写一个程序来检测障碍物,并将用于无人机2.0条。但是,我不知道我应该采取哪种方法。在</p> <p>最初,我被建议使用opencv和optocal flow。我找到了一些关于它的视频和文件,其中一种方法是:把每一帧无人机在2(左侧/右侧)或4(另外上下)上安装摄像头,并计算每个部件的光流。然后,朝光流较少的方向飞行。在</p> <p>不过,我对此有些怀疑:</p> <p>1)我应该使用哪种光流计算方法?我知道opencv中提供了计算稠密或稀疏光流的方法。我应该在这个申请中选择哪一个?密集的光流不会太慢而无法满足实时要求吗?在</p> <p>2)我想,当无人机左右或上下移动时,我会得到一些“假”矢量,这是由于无人机的移动而不是因为迫在眉睫的障碍物。如何预防?在</p> <p>另一个解决方案告诉了我一个显示了<a href="https://github.com/tgarc/flownav" rel="nofollow noreferrer">here</a>(描述中的论文链接)的方法和实现它的人<a href="https://github.com/tgarc/flownav" rel="nofollow noreferrer">github link</a>但是作者承认他“从来没有在无人机上正确地进行障碍检测”。在</p> <p>我被告知的另一个选择是在无人机上安装一个realsense摄像头,并以某种方式使用它提取障碍物的信息。在</p> <p>所以,我的问题是——我应该走哪条路?或者,是否有其他方法可以用于我描述的应用程序,并且相对容易实现?在</p> <p>提前感谢您的回复。在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>试试开源项目<a href="https://github.com/generalized-intelligence/GAAS" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/generalized-intelligence/GAAS</a> 它使用立体摄像机和猛击来探测障碍物。在</p>
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