無人機自主避障算法研究課題申報書一、封面內容

無人機自主避障算法研究課題申報書

申請人：張明

所屬單位：中國科學院自動化研究所

申報日期：2023年11月15日

項目類別：應用研究

二．項目摘要

無人機自主避障算法研究課題旨在針對復雜動態(tài)環(huán)境中無人機導航與避障的難題，開展系統(tǒng)性、高精度的算法設計與優(yōu)化研究。項目核心聚焦于多傳感器融合感知與智能決策算法的融合創(chuàng)新，通過整合激光雷達（LiDAR）、視覺相機、慣性測量單元（IMU）等傳感器的數據，構建高魯棒性的環(huán)境感知模型，實現三維空間障礙物的實時檢測、精準定位與動態(tài)跟蹤。研究將重點突破基于深度學習的特征提取與語義分割技術，利用卷積神經網絡（CNN）和循環(huán)神經網絡（RNN）提升復雜場景下的障礙物識別準確率，并結合強化學習算法優(yōu)化避障策略的實時性與靈活性。項目擬采用多模態(tài)傳感器數據融合的卡爾曼濾波改進算法，以及基于神經網絡的拓撲路徑規(guī)劃方法，解決多無人機協(xié)同作業(yè)中的碰撞風險最小化問題。預期通過理論分析與仿真實驗，形成一套完整、高效的無人機自主避障算法體系，包括環(huán)境感知模塊、決策控制模塊和路徑規(guī)劃模塊，并在實際飛行測試中驗證算法性能。項目成果將顯著提升無人機在智能物流、巡檢安防等領域的應用可靠性，為復雜環(huán)境下的無人機智能化作業(yè)提供關鍵技術支撐。

三.項目背景與研究意義

無人機技術作為近年來發(fā)展迅猛的前沿科技，已在軍事偵察、民用物流、環(huán)境監(jiān)測、城市管理等眾多領域展現出廣闊的應用前景。隨著無人機密度的不斷增加和應用場景的日益復雜化，自主避障能力已成為制約其廣泛應用的關鍵瓶頸之一。特別是在城市峽谷、災難救援、高層建筑巡檢等復雜動態(tài)環(huán)境中，無人機面臨著光照急劇變化、傳感器視野遮擋、障礙物快速移動、多機干擾等多重挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的避障策略往往難以滿足實時性、準確性和魯棒性的要求。

當前，無人機自主避障算法研究主要集中在環(huán)境感知和決策控制兩個層面。在環(huán)境感知方面，基于激光雷達（LiDAR）的點云處理技術因其高精度和遠距離探測能力而得到廣泛應用，但點云數據稀疏、噪聲干擾以及遠距離測距衰減等問題依然存在。視覺傳感器雖能提供豐富的語義信息，但在復雜光照、惡劣天氣條件下的穩(wěn)定性和實時性尚有不足。慣性測量單元（IMU）則主要用于提供無人機姿態(tài)和速度信息，但單獨使用時存在累積誤差問題。多傳感器融合技術成為當前研究的熱點，通過整合不同傳感器的優(yōu)勢互補，可以提高環(huán)境感知的全面性和可靠性，但多模態(tài)數據的同步、配準和融合算法的復雜度顯著增加。在決策控制方面，傳統(tǒng)的基于規(guī)則或模型的避障方法，如向量場直方（VFH）和動態(tài)窗口法（DWA），雖然實現簡單，但在處理密集障礙物群和動態(tài)突發(fā)障礙物時表現出明顯的局限性。基于的方法，特別是深度學習和強化學習，為避障決策提供了新的思路，能夠學習復雜的非線性關系，適應不確定環(huán)境，但其樣本依賴性、訓練時間和可解釋性等問題仍需深入研究。

然而，現有研究仍存在諸多不足。首先，多傳感器融合算法的魯棒性有待提升，特別是在傳感器失效或數據質量下降時的容錯能力不足。其次，大多數避障算法側重于單機環(huán)境，對于多無人機協(xié)同作業(yè)中的碰撞規(guī)避研究相對較少，缺乏有效的協(xié)同避障機制和沖突解決策略。再次，現有算法在計算效率方面與實際應用需求存在差距，尤其是在資源受限的嵌入式平臺上，算法的實時性和輕量化設計亟待加強。此外，針對復雜動態(tài)環(huán)境中的長時序預測和軌跡規(guī)劃研究尚不充分，難以有效應對快速移動的障礙物和突發(fā)環(huán)境變化。因此，開展無人機自主避障算法的系統(tǒng)性研究，突破上述關鍵技術瓶頸，不僅是推動無人機技術發(fā)展的內在需求，也是滿足日益增長的應用場景對高安全、高效率、智能化無人機系統(tǒng)的迫切要求。

本課題的研究具有重要的社會價值、經濟意義和學術價值。從社會價值來看，提升無人機自主避障能力將直接增強無人機在復雜環(huán)境下的作業(yè)安全性，降低事故風險，保障人民生命財產安全。在智能物流領域，可靠的避障算法能夠提高無人機配送的效率和準確性，優(yōu)化城市交通管理，緩解物流壓力。在公共安全領域，無人機搭載避障系統(tǒng)可用于火災救援、反恐偵察等任務，有效保護作業(yè)人員安全，提升應急響應能力。在環(huán)境監(jiān)測和城市規(guī)劃領域，具備自主避障能力的無人機能夠更靈活地執(zhí)行巡檢任務，獲取高精度的環(huán)境數據，為環(huán)境保護和城市可持續(xù)發(fā)展提供技術支撐。從經濟價值來看，本課題研究成果將推動無人機產業(yè)鏈的技術升級，促進相關軟硬件產品的研發(fā)和產業(yè)化，創(chuàng)造新的經濟增長點。例如，高精度避障算法可應用于農業(yè)植保、電力巡檢等領域，降低人力成本，提高作業(yè)效率，產生顯著的經濟效益。同時，無人機自主避障技術的突破將拓展無人機的應用范圍，催生更多基于無人機的新興業(yè)態(tài)和服務模式，為數字經濟的發(fā)展注入新動能。從學術價值來看，本課題涉及多傳感器融合、機器學習、運動規(guī)劃等多個學科交叉領域，研究成果將豐富和發(fā)展智能機器人、計算機視覺、控制理論等學科的理論體系，推動相關領域的技術創(chuàng)新。特別是基于深度學習和強化學習的避障算法研究，將有助于深化對復雜系統(tǒng)智能決策機制的理解，為在其他領域的應用提供理論借鑒和技術參考。

四.國內外研究現狀

無人機自主避障算法作為無人機導航與控制領域的關鍵技術，近年來一直是國內外學術界和工業(yè)界的研究熱點。國外在無人機避障領域起步較早，研究體系相對成熟，涵蓋了從基礎理論研究到工程應用驗證的多個層面。美國作為無人機技術的領先國家，在其國防和商業(yè)應用中廣泛應用了先進的避障技術。例如，波音、諾斯羅普·格魯曼等公司研發(fā)的無人機系統(tǒng)普遍配備了復雜的傳感器系統(tǒng)和避障算法，用于執(zhí)行高風險任務。學術研究方面，美國麻省理工學院（MIT）、斯坦福大學、卡內基梅隆大學等高校的機器人實驗室在基于機器學習的避障算法、多傳感器融合技術等方面取得了顯著成果。他們開發(fā)了基于深度學習的障礙物檢測與分割算法，利用卷積神經網絡（CNN）處理視覺信息，結合長短期記憶網絡（LSTM）進行時序預測，顯著提升了復雜場景下的感知能力。在傳感器融合方面，美國學者提出了多種自適應融合框架，如基于卡爾曼濾波的擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF），以及基于粒子濾波的非線性融合方法，有效解決了不同傳感器數據的不確定性匹配問題。在決策控制層面，美國研究人員探索了基于的強化學習避障策略，開發(fā)了能夠與環(huán)境交互并學習最優(yōu)避障動作的智能體，提高了無人機在未知環(huán)境中的適應能力。

歐洲在無人機避障技術方面也表現出強勁的研發(fā)實力，德國、瑞士、英國等國的高校和科研機構在相關領域取得了重要進展。德國弗勞恩霍夫研究所（FraunhoferInstitute）致力于開發(fā)高精度的無人機避障系統(tǒng)，其研究重點包括基于激光雷達的實時障礙物探測和基于視覺的語義場景理解。瑞士蘇黎世聯邦理工學院（ETHZurich）在機器學習應用于無人機避障方面有深入研究，開發(fā)了基于深度學習的動態(tài)障礙物跟蹤和預測算法，提升了無人機在復雜交通環(huán)境中的安全性。英國帝國理工學院（ImperialCollegeLondon）則專注于多無人機協(xié)同避障的研究，提出了基于分布式優(yōu)化的沖突避免算法，有效解決了多機編隊飛行中的碰撞問題。歐洲聯盟通過多個科研項目資助無人機避障技術的研發(fā)，如“無人機歐洲”（EURODRONE）計劃，推動了跨國的技術合作與標準化進程。歐洲在無人機監(jiān)管和隱私保護方面的嚴格規(guī)定也促進了安全、可靠的避障技術的研發(fā)與應用。

國內對無人機自主避障算法的研究起步相對較晚，但發(fā)展迅速，近年來在國家政策的大力支持下，研究隊伍不斷壯大，研究成果豐碩。中國科學技術大學、清華大學、浙江大學、哈爾濱工業(yè)大學等高校的機器人與自動化研究所在無人機避障領域取得了重要突破。中國科學技術大學聚焦于基于深度學習的無人機感知與避障研究，開發(fā)了輕量級的CNN模型用于實時障礙物檢測，并結合RNN進行障礙物軌跡預測。清華大學在多傳感器融合與高精度定位方面有深入研究，提出了基于粒子濾波的LiDAR與視覺融合算法，提高了復雜環(huán)境下的定位精度和避障魯棒性。浙江大學則關注無人機集群的協(xié)同避障問題，設計了基于一致性協(xié)議的分布式避障算法，實現了多無人機的高效協(xié)同作業(yè)。哈爾濱工業(yè)大學在無人機的運動控制與避障一體化方面有獨到的研究，開發(fā)了基于模型預測控制（MPC）的避障策略，兼顧了避障性能和運動平穩(wěn)性。國內企業(yè)在無人機避障技術的工程化應用方面也取得了顯著進展，如大疆創(chuàng)新、億航智能等公司研發(fā)的商用無人機普遍配備了基于視覺和LiDAR的避障系統(tǒng)，并在實際應用中不斷優(yōu)化算法性能。

盡管國內外在無人機自主避障算法研究方面已取得顯著進展，但仍存在一些尚未解決的問題和研究空白。首先，在復雜動態(tài)環(huán)境下的感知能力仍需提升。現有算法在處理遮擋、反光、相似顏色障礙物時仍存在識別困難，對于快速移動、形狀不規(guī)則以及突然出現的障礙物，其預測和響應能力有待加強。特別是在城市復雜交通環(huán)境、惡劣天氣條件下，無人機的感知系統(tǒng)容易受到干擾，導致避障失敗。其次，多傳感器融合算法的魯棒性和實時性有待提高。多傳感器數據融合雖然能夠提高感知的全面性和可靠性，但融合算法的復雜度較高，計算量大，在資源受限的無人機平臺上難以實現實時處理。此外，不同傳感器數據的時間同步、空間配準以及噪聲抑制等問題仍需深入研究。第三，多無人機協(xié)同避障的智能化水平有待提升。現有多機避障算法大多基于集中式或分布式策略，但在處理大規(guī)模無人機集群、高密度環(huán)境下的復雜碰撞沖突時，算法的效率和智能化程度不足。缺乏有效的協(xié)同決策機制和動態(tài)沖突解決策略，難以保證多無人機系統(tǒng)的整體安全性。第四，基于的避障算法的可解釋性和泛化能力有待加強。深度學習和強化學習等方法雖然能夠取得優(yōu)異的避障性能，但其決策過程往往缺乏可解釋性，難以滿足安全關鍵領域的應用需求。同時，這些算法在訓練數據和場景上的泛化能力有限，對于未見過的新環(huán)境或障礙物，其性能可能會大幅下降。最后，避障算法的輕量化和工程化應用仍需突破。大多數先進的避障算法主要在仿真環(huán)境或高性能計算平臺上驗證，缺乏輕量化設計和嵌入式優(yōu)化，難以直接應用于實際商用無人機平臺。算法的測試驗證方法、性能評估標準以及工程化落地流程也需要進一步完善。

綜上所述，無人機自主避障算法研究仍面臨諸多挑戰(zhàn)，亟需在感知融合、決策控制、協(xié)同智能、應用以及工程化設計等方面開展深入探索。本課題將針對上述研究空白，開展系統(tǒng)性、創(chuàng)新性的研究，旨在突破現有技術瓶頸，推動無人機自主避障能力的實質性提升，為無人機技術的廣泛應用提供關鍵技術支撐。

五.研究目標與內容

本課題以提升無人機在復雜動態(tài)環(huán)境中的自主避障能力為核心，旨在通過多傳感器融合感知、智能決策算法優(yōu)化以及輕量化設計，突破現有技術瓶頸，構建一套高性能、高魯棒性的無人機自主避障算法體系。研究目標明確，研究內容具體，具體闡述如下：

1.研究目標

本研究的主要目標是開發(fā)一套基于多傳感器融合的無人機自主避障算法，實現高精度、實時的環(huán)境感知、動態(tài)障礙物預測與智能決策控制，顯著提升無人機在復雜、動態(tài)、未知環(huán)境下的安全作業(yè)能力。具體目標包括：

（1）構建高魯棒性的多傳感器融合感知模型：整合激光雷達、視覺相機、慣性測量單元等多源傳感器數據，實現對三維空間中靜態(tài)、動態(tài)障礙物的精準檢測、定位與分類，提高環(huán)境感知的準確性和抗干擾能力，特別是在光照變化、遮擋、惡劣天氣等復雜條件下的感知性能。

（2）研發(fā)基于深度學習的動態(tài)障礙物預測算法：利用卷積神經網絡（CNN）和循環(huán)神經網絡（RNN）等深度學習技術，對檢測到的動態(tài)障礙物的運動軌跡進行精確預測，提前識別潛在的碰撞風險，為避障決策提供可靠的時間信息和空間預判。

（3）設計分布式智能避障決策策略：結合強化學習和傳統(tǒng)控制理論，開發(fā)基于分布式優(yōu)化的協(xié)同避障算法，解決多無人機系統(tǒng)中的碰撞沖突問題，實現單機和多機編隊飛行時的安全、高效路徑規(guī)劃與動態(tài)避讓。

（4）實現算法的輕量化與嵌入式優(yōu)化：針對實際無人機平臺的計算資源限制，對所開發(fā)的避障算法進行優(yōu)化設計，降低算法的計算復雜度，實現算法在嵌入式平臺上的高效運行，滿足實時性要求。

（5）建立完善的算法測試驗證與評估體系：設計仿真實驗和實際飛行測試平臺，對所提出的避障算法進行全面的性能評估，包括感知精度、預測準確性、決策效率、避障成功率等關鍵指標，驗證算法的有效性和實用性。

2.研究內容

為實現上述研究目標，本課題將圍繞以下幾個方面的研究內容展開：

（1）多傳感器融合感知算法研究

具體研究問題：如何有效融合激光雷達、視覺相機、IMU等多源傳感器數據，實現對復雜環(huán)境中障礙物的精準檢測、定位與分類，并提高系統(tǒng)的魯棒性和環(huán)境適應性？

假設：通過設計自適應的數據融合框架，結合深度學習特征提取和傳統(tǒng)傳感器融合技術，可以顯著提高復雜場景下的感知精度和抗干擾能力。

研究內容：首先，研究多傳感器數據的時間同步和空間配準方法，解決不同傳感器數據的不確定性匹配問題。其次，開發(fā)基于深度學習的傳感器數據融合算法，利用CNN提取視覺和點云數據的特征，結合EKF或UKF進行狀態(tài)估計，實現多源信息的互補融合。再次，研究融合感知模型的自適應機制，根據環(huán)境變化動態(tài)調整各傳感器數據的權重，提高系統(tǒng)在光照變化、遮擋、惡劣天氣等條件下的感知性能。最后，研究融合感知模型的可解釋性，分析融合結果與單一傳感器輸入的差異，提高系統(tǒng)的透明度和可靠性。

（2）基于深度學習的動態(tài)障礙物預測算法研究

具體研究問題：如何利用深度學習技術對動態(tài)障礙物的運動軌跡進行精確預測，并提前識別潛在的碰撞風險？

假設：通過構建基于LSTM和CNN的深度學習模型，可以有效學習動態(tài)障礙物的運動模式，并預測其未來軌跡，為避障決策提供可靠的時間信息和空間預判。

研究內容：首先，研究動態(tài)障礙物的特征提取方法，提取其位置、速度、加速度以及形狀等特征。其次，構建基于LSTM的時序預測模型，學習動態(tài)障礙物的運動軌跡數據，預測其未來位置。再次，結合CNN提取障礙物的外觀特征，提高預測模型的準確性。最后，研究預測模型與避障決策的集成方法，將預測結果轉化為具體的避障指令，實現提前預警和主動避讓。

（3）分布式智能避障決策策略研究

具體研究問題：如何設計分布式智能避障決策策略，解決多無人機系統(tǒng)中的碰撞沖突問題，實現單機和多機編隊飛行時的安全、高效路徑規(guī)劃與動態(tài)避讓？

假設：通過結合分布式優(yōu)化和強化學習技術，可以開發(fā)出高效的協(xié)同避障算法，實現多無人機系統(tǒng)中的碰撞沖突解決，提高系統(tǒng)的整體安全性。

研究內容：首先，研究多無人機系統(tǒng)的協(xié)同避障模型，建立考慮無人機之間、無人機與障礙物之間相互作用的動力學模型。其次，開發(fā)基于分布式優(yōu)化的避障算法，利用一致性協(xié)議或潛在場方法，實現多無人機系統(tǒng)的協(xié)同路徑規(guī)劃和動態(tài)避讓。再次，結合強化學習技術，訓練智能體學習最優(yōu)的避障策略，提高避障決策的智能化水平。最后，研究沖突檢測與解決機制，設計有效的沖突檢測算法和動態(tài)沖突解決策略，確保多無人機系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的安全運行。

（4）算法的輕量化與嵌入式優(yōu)化研究

具體研究問題：如何優(yōu)化所開發(fā)的避障算法，降低其計算復雜度，實現算法在嵌入式平臺上的高效運行，滿足實時性要求？

假設：通過模型壓縮、量化以及并行計算等技術，可以顯著降低避障算法的計算復雜度，實現算法在嵌入式平臺上的高效運行。

研究內容：首先，研究模型壓縮技術，如剪枝、量化和知識蒸餾等，降低深度學習模型的參數量。其次，研究算法的并行計算方法，利用多核處理器或GPU加速算法的運行。再次，研究算法的嵌入式優(yōu)化，針對具體的無人機平臺，進行算法的代碼優(yōu)化和硬件適配。最后，研究算法的實時性評估方法，對算法的運行時間進行精確測量和分析，確保算法滿足實時性要求。

（5）算法測試驗證與評估體系研究

具體研究問題：如何建立完善的算法測試驗證與評估體系，對所提出的避障算法進行全面性能評估？

假設：通過設計仿真實驗和實際飛行測試平臺，可以全面評估避障算法的性能，驗證算法的有效性和實用性。

研究內容：首先，設計仿真實驗環(huán)境，模擬復雜動態(tài)環(huán)境中的無人機避障場景，對所提出的避障算法進行仿真測試。其次，搭建實際飛行測試平臺，在真實環(huán)境中對避障算法進行飛行測試，驗證算法的實用性和可靠性。再次，研究避障算法的性能評估指標，包括感知精度、預測準確性、決策效率、避障成功率等，對算法進行全面性能評估。最后，分析測試結果，總結算法的優(yōu)缺點，并提出改進方向。

通過上述研究內容的深入探索，本課題將構建一套高性能、高魯棒性的無人機自主避障算法體系，為無人機技術的廣泛應用提供關鍵技術支撐，推動無人機產業(yè)的高質量發(fā)展。

六.研究方法與技術路線

本課題將采用理論分析、仿真實驗與實際飛行測試相結合的研究方法，系統(tǒng)地開展無人機自主避障算法研究。研究方法的選擇充分考慮了課題的復雜性、創(chuàng)新性以及實際應用需求，旨在確保研究過程的科學性、系統(tǒng)性和有效性。技術路線清晰，步驟明確，能夠保證研究目標的順利實現。

1.研究方法、實驗設計、數據收集與分析方法

（1）研究方法

本課題將主要采用以下研究方法：

1）文獻研究法：系統(tǒng)梳理國內外無人機自主避障領域的研究現狀、關鍵技術和發(fā)展趨勢，為課題研究提供理論基礎和方向指引。重點關注多傳感器融合、深度學習、強化學習、運動規(guī)劃等領域的最新研究成果，分析現有技術的優(yōu)缺點，為本課題的研究提供參考和借鑒。

2）理論分析法：對無人機避障系統(tǒng)的數學模型、算法原理進行深入的理論分析，推導關鍵算法的數學表達式，分析算法的復雜度和性能邊界，為算法的優(yōu)化設計提供理論支撐。

3）仿真實驗法：利用MATLAB/Simulink、Gazebo等仿真平臺，構建虛擬的復雜動態(tài)環(huán)境，模擬無人機與障礙物的交互過程，對所提出的避障算法進行仿真測試和性能評估。仿真實驗可以有效地驗證算法的可行性和有效性，并可以方便地修改參數和場景，進行算法的優(yōu)化設計。

4）實際飛行測試法：搭建實際的無人機飛行測試平臺，在真實環(huán)境中對避障算法進行飛行測試，驗證算法的實用性和可靠性。實際飛行測試可以更真實地反映算法的性能，為算法的工程化應用提供依據。

5）機器學習方法：利用深度學習和強化學習等機器學習方法，開發(fā)智能感知和決策算法。通過大量數據訓練模型，使模型能夠學習復雜環(huán)境下的避障模式，提高算法的智能化水平。

6）優(yōu)化算法：利用遺傳算法、粒子群優(yōu)化等優(yōu)化算法，對避障算法中的關鍵參數進行優(yōu)化，提高算法的性能。

2）實驗設計

本課題的實驗設計將圍繞以下幾個方面展開：

1）環(huán)境感知實驗：設計不同復雜度的環(huán)境感知實驗，測試避障算法在不同環(huán)境下的感知性能。實驗環(huán)境包括空曠環(huán)境、有障礙物環(huán)境、動態(tài)障礙物環(huán)境、光照變化環(huán)境、惡劣天氣環(huán)境等。實驗內容包括障礙物檢測、定位、分類等，測試避障算法的感知精度、抗干擾能力和實時性。

2）動態(tài)障礙物預測實驗：設計動態(tài)障礙物預測實驗，測試避障算法對動態(tài)障礙物運動軌跡的預測性能。實驗內容包括不同速度、不同方向、不同形狀的動態(tài)障礙物，測試避障算法的預測精度和提前量。

3）分布式智能避障實驗：設計多無人機協(xié)同避障實驗，測試避障算法在多機環(huán)境下的協(xié)同性能。實驗內容包括單機避障、雙機避障、多機編隊避障等，測試避障算法的碰撞避免率、路徑規(guī)劃效率、協(xié)同性能等。

4）算法輕量化實驗：設計算法輕量化實驗，測試避障算法在嵌入式平臺上的運行性能。實驗內容包括模型壓縮、量化、并行計算等，測試避障算法的計算復雜度、運行時間和資源占用率。

3）數據收集與分析方法

本課題的數據收集與分析方法將采用以下步驟：

1）數據收集：通過傳感器數據采集系統(tǒng)、無人機飛行數據記錄系統(tǒng)等設備，收集避障算法的運行數據、環(huán)境數據、飛行數據等。數據包括激光雷達點云數據、視覺像數據、IMU數據、避障算法的運行參數、決策結果、飛行軌跡等。

2）數據預處理：對收集到的數據進行預處理，包括數據清洗、數據同步、數據降噪等，提高數據的質量和可用性。

3）數據分析：利用統(tǒng)計分析、機器學習等方法，對數據進行分析，評估避障算法的性能。數據分析內容包括感知精度分析、預測精度分析、決策效率分析、避障成功率分析、計算復雜度分析等。

4）結果可視化：利用表、像等方式，對數據分析結果進行可視化展示，直觀地展示避障算法的性能。

5）模型優(yōu)化：根據數據分析結果，對避障算法進行優(yōu)化，提高算法的性能。

2.技術路線

本課題的技術路線將分為以下幾個階段，每個階段都有明確的研究目標和任務，確保研究過程的系統(tǒng)性和連貫性。

（1）第一階段：文獻調研與理論分析（1-6個月）

1）文獻調研：系統(tǒng)梳理國內外無人機自主避障領域的研究現狀、關鍵技術和發(fā)展趨勢，重點關注多傳感器融合、深度學習、強化學習、運動規(guī)劃等領域的最新研究成果。

2）理論分析：對無人機避障系統(tǒng)的數學模型、算法原理進行深入的理論分析，推導關鍵算法的數學表達式，分析算法的復雜度和性能邊界。

3）方案設計：根據文獻調研和理論分析結果，設計多傳感器融合感知模型、動態(tài)障礙物預測模型、分布式智能避障決策策略、算法輕量化方案等。

（2）第二階段：算法開發(fā)與仿真驗證（7-18個月）

1）多傳感器融合感知算法開發(fā)：開發(fā)基于深度學習的多傳感器融合感知算法，實現高精度、實時的環(huán)境感知。

2）動態(tài)障礙物預測算法開發(fā)：開發(fā)基于深度學習的動態(tài)障礙物預測算法，實現對動態(tài)障礙物的精確預測。

3）分布式智能避障決策策略開發(fā)：開發(fā)基于分布式優(yōu)化的協(xié)同避障算法，解決多無人機系統(tǒng)中的碰撞沖突問題。

4）算法輕量化優(yōu)化：對開發(fā)的避障算法進行輕量化優(yōu)化，實現算法在嵌入式平臺上的高效運行。

5）仿真驗證：利用MATLAB/Simulink、Gazebo等仿真平臺，對開發(fā)的避障算法進行仿真測試和性能評估。

（3）第三階段：實際飛行測試與性能評估（19-30個月）

1）飛行測試平臺搭建：搭建實際的無人機飛行測試平臺，準備測試所需的無人機、傳感器、地面站等設備。

2）實際飛行測試：在真實環(huán)境中對避障算法進行飛行測試，驗證算法的實用性和可靠性。

3）性能評估：對避障算法的性能進行全面評估，包括感知精度、預測準確性、決策效率、避障成功率等。

4）算法優(yōu)化：根據飛行測試結果，對避障算法進行優(yōu)化，提高算法的性能。

（4）第四階段：成果總結與論文撰寫（31-36個月）

1）成果總結：總結課題研究取得的成果，包括理論成果、算法成果、實驗成果等。

2）論文撰寫：撰寫課題研究論文，總結研究成果，發(fā)表高水平學術論文。

3）成果應用：探索避障算法的實際應用場景，推動算法的工程化應用。

通過上述技術路線的實施，本課題將構建一套高性能、高魯棒性的無人機自主避障算法體系，為無人機技術的廣泛應用提供關鍵技術支撐，推動無人機產業(yè)的高質量發(fā)展。

七．創(chuàng)新點

本課題在無人機自主避障算法研究領域，擬從理論、方法及應用三個層面進行創(chuàng)新性探索，旨在突破現有技術瓶頸，構建一套高性能、高魯棒性、智能化的無人機自主避障算法體系。具體創(chuàng)新點如下：

1.多模態(tài)深度學習融合感知模型的創(chuàng)新

現有研究在利用深度學習進行環(huán)境感知時，往往側重于單一模態(tài)（如純視覺或純激光雷達）的信息處理，或多采用淺層融合策略，難以充分挖掘不同傳感器數據的互補優(yōu)勢，尤其是在復雜動態(tài)環(huán)境下，單一傳感器容易失效或產生誤判。本課題的創(chuàng)新點在于提出一種基于深層多模態(tài)融合的感知模型，該模型不僅融合了激光雷達的點云信息（提供精確的空間幾何信息）和視覺像信息（提供豐富的語義信息），還融合了IMU的慣性信息（提供運動狀態(tài)信息），并通過設計的深度學習網絡結構，實現跨模態(tài)特征的深度學習和協(xié)同表示。具體創(chuàng)新體現在：

（1）設計了一種新型的跨模態(tài)注意力機制，該機制能夠根據當前環(huán)境特點和任務需求，動態(tài)地調整不同傳感器數據的重要性權重，使得模型能夠自適應地利用最相關的信息進行障礙物檢測、定位和分類，顯著提升在光照急劇變化、傳感器部分遮擋或噪聲干擾等復雜條件下的感知魯棒性。

（2）構建了一個統(tǒng)一的深度特征融合網絡，該網絡能夠將來自不同傳感器的高維、異構數據映射到同一特征空間，并通過深度神經網絡學習跨模態(tài)的特征表示和交互模式，從而實現更深層次的信息融合，提升感知精度和對復雜障礙物（如相似顏色、形狀的障礙物）的識別能力。

（3）引入了時序信息融合模塊，將IMU的慣性預判信息與多模態(tài)感知的當前狀態(tài)信息進行融合，形成一個閉環(huán)感知系統(tǒng)，不僅能夠提高感知的實時性，還能在傳感器短時中斷或數據缺失時，提供可靠的慣性輔助估計，增強系統(tǒng)的容錯能力。

2.基于物理約束與深度強化學習的動態(tài)預測與決策融合算法創(chuàng)新

動態(tài)障礙物預測是避障決策的關鍵前提，現有研究在預測方法上存在兩種主要思路：一是基于物理模型的預測，能夠提供可解釋的預測結果，但模型建立復雜且對環(huán)境假設較強；二是基于數據驅動的深度學習預測，雖然能夠學習復雜的非線性關系，但缺乏物理約束，泛化能力和可解釋性不足。同時，現有的避障決策算法往往將感知和決策解耦，決策過程基于預定義的規(guī)則或模型，難以應對高度動態(tài)和未知的環(huán)境。本課題的創(chuàng)新點在于提出一種基于物理約束的深度強化學習（PDRL）融合算法，將物理模型知識融入深度強化學習過程，實現動態(tài)障礙物預測與智能避障決策的有機融合。具體創(chuàng)新體現在：

（1）設計了一種基于物理引擎的預測先驗模型，該模型利用無人機的動力學模型和障礙物的運動規(guī)律，生成符合物理約束的初始預測軌跡，為深度強化學習提供可靠的起點和物理合理的搜索空間。

（2）構建了一個基于深度Q網絡（DQN）或深度確定性策略梯度（DDPG）的強化學習框架，將物理約束預測先驗作為狀態(tài)空間的一部分輸入到網絡中，同時利用深度學習網絡學習在物理約束下的最優(yōu)避障策略，使智能體能夠在復雜的、非結構化的環(huán)境中，通過與環(huán)境交互學習到更加智能、靈活和安全的避障行為。

（3）開發(fā)了基于蒙特卡洛樹搜索（MCTS）與深度學習混合的決策算法，結合MCTS的全局搜索能力和深度學習的快速評估能力，在復雜多機交互場景下，能夠高效地探索和選擇安全、高效的避讓策略，解決多無人機系統(tǒng)中的碰撞沖突問題。

（4）引入了風險敏感強化學習機制，使智能體在決策過程中不僅考慮避障成功率，還考慮碰撞風險的概率分布，學習更加保守和安全的避障策略，提升系統(tǒng)在極端情況下的生存能力。

3.面向嵌入式平臺的輕量化與邊緣計算應用創(chuàng)新

現有研究中的高性能避障算法往往計算復雜度高，難以在計算資源受限的無人機嵌入式平臺上實時運行，限制了算法的實際應用。本課題的創(chuàng)新點在于聚焦于算法的輕量化和邊緣計算應用，提出一套針對嵌入式平臺的優(yōu)化策略，實現高性能避障算法在無人機上的高效部署。具體創(chuàng)新體現在：

（1）研究并應用模型壓縮技術，如知識蒸餾、剪枝、量化和參數共享等，對深度學習模型進行結構優(yōu)化和權重壓縮，顯著減少模型參數量和計算量，使其能夠在資源受限的嵌入式處理器上運行。

（2）設計了一種基于神經架構搜索（NAS）的輕量化模型自動設計方法，通過優(yōu)化網絡結構，在保證避障性能的前提下，自動搜索出計算復雜度最低的模型架構。

（3）研究并應用邊緣計算技術，將部分計算任務（如傳感器數據處理、初步感知和預測）卸載到無人機本地的嵌入式處理器上執(zhí)行，將復雜的決策控制任務保留在云端或邊緣服務器上進行，利用云計算資源進行深度學習和模型訓練，實現云邊協(xié)同的避障系統(tǒng)架構，既保證了決策的智能性，又減輕了無人機本地的計算負擔。

（4）開發(fā)了針對特定嵌入式平臺的優(yōu)化代碼，利用硬件加速指令（如GPU、NPU）和低級優(yōu)化技術，進一步提升算法在目標平臺上的運行效率，滿足避障決策的實時性要求。

4.多無人機協(xié)同避障中的分布式智能與博弈論應用創(chuàng)新

多無人機協(xié)同作業(yè)中的避障問題是一個典型的分布式控制與優(yōu)化問題，現有研究在解決多機碰撞沖突時，往往采用集中式控制或簡單的分布式協(xié)議，難以保證系統(tǒng)在大規(guī)模、高密度場景下的性能和效率。本課題的創(chuàng)新點在于將博弈論思想引入多無人機協(xié)同避障決策過程，設計一種基于分布式智能與博弈論的協(xié)同避障算法，提升多機系統(tǒng)的魯棒性和效率。具體創(chuàng)新體現在：

（1）構建了一個基于非合作博弈的多無人機避障模型，將每個無人機視為一個理性決策者，通過設計合適的博弈支付函數，將避障決策問題轉化為一個多智能體博弈問題，使無人機能夠在不依賴中心信息的情況下，通過局部交互學習到納什均衡狀態(tài)，實現個體利益與集體利益的統(tǒng)一。

（2）開發(fā)了基于強化學習的分布式博弈學習算法，利用多智能體強化學習（MARL）技術，使每個無人機能夠在與其他無人機的交互中學習到最優(yōu)的避障策略，并動態(tài)調整策略以適應環(huán)境變化和其他無人機的行為。

（3）研究了基于潛在場或一致性協(xié)議的分布式沖突解決機制，利用博弈學習得到的策略參數，優(yōu)化潛在場的力場分布或一致性協(xié)議的更新規(guī)則，提高沖突解決的效率和魯棒性，減少多無人機系統(tǒng)中的碰撞概率和等待時間。

（4）設計了考慮通信限制的分布式避障算法，研究在通信帶寬有限或存在通信延遲的情況下，如何利用局部觀測信息進行有效的避障決策，保證系統(tǒng)在弱觀測環(huán)境下的基本安全性。

綜上所述，本課題提出的創(chuàng)新點涵蓋了環(huán)境感知、動態(tài)預測與決策、算法輕量化與邊緣計算、多機協(xié)同避障等多個關鍵環(huán)節(jié)，旨在通過理論創(chuàng)新和方法創(chuàng)新，推動無人機自主避障技術的發(fā)展，為無人機在復雜環(huán)境下的安全、高效應用提供強有力的技術支撐。

八．預期成果

本課題旨在通過系統(tǒng)性的研究，在無人機自主避障算法領域取得一系列具有理論創(chuàng)新性和實踐應用價值的成果，為提升無人機系統(tǒng)的智能化水平和安全性提供關鍵技術支撐。預期成果具體包括以下幾個方面：

1.理論貢獻

（1）建立一套完善的多模態(tài)深度學習融合感知理論框架：預期提出一種新的跨模態(tài)注意力機制和統(tǒng)一的深度特征融合網絡結構，理論上能夠更有效地融合不同傳感器信息，提高感知模型在復雜動態(tài)環(huán)境下的魯棒性和精度。相關理論成果將深化對多模態(tài)信息融合機理的理解，為智能感知系統(tǒng)的研究提供新的思路和方法。

（2）發(fā)展一套基于物理約束與深度強化學習的智能決策理論：預期構建基于物理約束的深度強化學習融合模型，理論上能夠解決現有純數據驅動方法缺乏可解釋性和物理合理性、純物理模型方法泛化能力不足的問題。相關理論成果將推動智能決策理論與強化學習、物理約束理論的深度融合，為復雜系統(tǒng)智能控制提供新的理論工具。

（3）形成一套面向嵌入式平臺的避障算法輕量化與邊緣計算理論：預期提出有效的模型壓縮、神經架構搜索優(yōu)化以及云邊協(xié)同的算法部署理論，理論上能夠顯著降低避障算法的計算復雜度，使其滿足嵌入式平臺的資源限制和實時性要求。相關理論成果將促進算法的邊緣化發(fā)展，為智能物聯網設備的智能化應用提供理論指導。

（4）發(fā)展一套基于博弈論的多無人機協(xié)同避障理論：預期將博弈論思想系統(tǒng)地應用于多無人機協(xié)同避障問題，理論上能夠解決多機系統(tǒng)中的沖突協(xié)調難題，提高系統(tǒng)的整體運行效率和安全性。相關理論成果將豐富多智能體系統(tǒng)協(xié)調控制的理論體系，為大規(guī)模無人機集群的智能化作業(yè)提供理論基礎。

2.技術成果

（1）開發(fā)一套高性能的多傳感器融合感知算法：預期開發(fā)出能夠在復雜動態(tài)環(huán)境下實現高精度、高魯棒性障礙物檢測、定位、分類和跟蹤的算法，并提供相應的軟件代碼實現。該算法將在仿真環(huán)境和實際飛行測試中展現出優(yōu)越的性能，為無人機提供可靠的環(huán)境感知能力。

（2）開發(fā)一套基于深度強化學習的動態(tài)預測與智能決策算法：預期開發(fā)出能夠精確預測動態(tài)障礙物未來軌跡，并生成安全、高效避障決策指令的算法，并提供相應的軟件代碼實現。該算法將在處理快速移動、形狀不規(guī)則以及突發(fā)環(huán)境變化的障礙物時表現出優(yōu)異的性能，顯著提升無人機的自主決策能力。

（3）開發(fā)一套輕量化且高效的嵌入式避障算法：預期開發(fā)出經過優(yōu)化的、適用于嵌入式平臺的輕量化避障算法，并提供相應的軟件代碼實現。該算法能夠在資源受限的無人機平臺上高效運行，滿足實時性要求，為無人機產品的智能化升級提供技術支撐。

（4）開發(fā)一套基于分布式智能與博弈論的多無人機協(xié)同避障算法：預期開發(fā)出能夠在多無人機系統(tǒng)中有效解決碰撞沖突問題的協(xié)同避障算法，并提供相應的軟件代碼實現。該算法將能夠在復雜多機交互場景下保證系統(tǒng)的安全性和效率，為多無人機集群的智能化作業(yè)提供關鍵技術。

（5）構建一套完整的無人機自主避障算法測試驗證平臺：預期搭建包含仿真測試環(huán)境和實際飛行測試平臺的完整測試驗證體系，建立一套科學的避障算法性能評估指標體系，為算法的優(yōu)化和性能評價提供標準化的工具和方法。

3.應用價值

（1）提升無人機系統(tǒng)的安全性：本課題研究成果將直接應用于無人機系統(tǒng)，顯著提升其在復雜動態(tài)環(huán)境下的自主避障能力，降低飛行事故風險，保障人員安全和財產安全，促進無人機技術的安全可靠應用。

（2）推動無人機在各行業(yè)的應用落地：本課題研究成果可廣泛應用于無人機物流配送、無人機巡檢安防、無人機農業(yè)植保、無人機應急救援、無人機電力巡線等領域，提高無人機作業(yè)的安全性和效率，推動無人機在各行業(yè)的規(guī)?；瘧茫瑒?chuàng)造顯著的經濟和社會效益。

（3）促進無人機產業(yè)鏈的技術升級：本課題的研究成果將帶動無人機感知、決策、控制等相關技術的進步，促進無人機產業(yè)鏈的技術升級和創(chuàng)新發(fā)展，為無人機產業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展提供強有力的技術支撐。

（4）培養(yǎng)高水平研究人才：本課題的實施將培養(yǎng)一批在無人機自主避障領域具有深厚理論基礎和豐富實踐經驗的科研人才，為我國無人機技術的未來發(fā)展儲備人才力量。

（5）形成自主知識產權：本課題預期將產生一系列高水平學術論文、發(fā)明專利和軟件著作權，形成自主知識產權，提升我國在無人機自主避障技術領域的國際競爭力。

綜上所述，本課題預期取得的成果將在理論、技術和應用層面均具有顯著的創(chuàng)新性和價值，為無人機自主避障技術的發(fā)展做出重要貢獻，并產生廣泛的社會效益和經濟效益。

九.項目實施計劃

本課題的研究周期為三年，將按照預定的研究內容和目標，分階段、有步驟地推進各項研究任務。項目實施計劃具體安排如下：

1.項目時間規(guī)劃

（1）第一階段：文獻調研與理論分析（第1-6個月）

任務分配：

1.文獻調研：全面梳理國內外無人機自主避障領域的研究現狀，重點關注多傳感器融合、深度學習、強化學習、運動規(guī)劃等領域的最新研究成果，形成文獻綜述報告。

2.理論分析：對無人機避障系統(tǒng)的數學模型、算法原理進行深入的理論分析，推導關鍵算法的數學表達式，分析算法的復雜度和性能邊界，形成理論分析報告。

3.方案設計：根據文獻調研和理論分析結果，設計多傳感器融合感知模型、動態(tài)障礙物預測模型、分布式智能避障決策策略、算法輕量化方案等初步方案。

進度安排：

1.第1-2個月：完成文獻調研，形成文獻綜述報告。

2.第3-4個月：完成理論分析，形成理論分析報告。

3.第5-6個月：完成方案設計，形成初步的研究方案報告。

（2）第二階段：算法開發(fā)與仿真驗證（第7-18個月）

任務分配：

1.多傳感器融合感知算法開發(fā)：開發(fā)基于深度學習的多傳感器融合感知算法，實現高精度、實時的環(huán)境感知。

2.動態(tài)障礙物預測算法開發(fā)：開發(fā)基于深度學習的動態(tài)障礙物預測算法，實現對動態(tài)障礙物的精確預測。

3.分布式智能避障決策策略開發(fā)：開發(fā)基于分布式優(yōu)化的協(xié)同避障算法，解決多無人機系統(tǒng)中的碰撞沖突問題。

4.算法輕量化優(yōu)化：對開發(fā)的避障算法進行輕量化優(yōu)化，實現算法在嵌入式平臺上的高效運行。

5.仿真驗證：利用MATLAB/Simulink、Gazebo等仿真平臺，對開發(fā)的避障算法進行仿真測試和性能評估。

進度安排：

1.第7-9個月：完成多傳感器融合感知算法開發(fā)。

2.第10-12個月：完成動態(tài)障礙物預測算法開發(fā)。

3.第13-15個月：完成分布式智能避障決策策略開發(fā)。

4.第16-17個月：完成算法輕量化優(yōu)化。

5.第18個月：完成仿真驗證，形成仿真測試報告。

（3）第三階段：實際飛行測試與性能評估（第19-30個月）

任務分配：

1.飛行測試平臺搭建：搭建實際的無人機飛行測試平臺，準備測試所需的無人機、傳感器、地面站等設備。

2.實際飛行測試：在真實環(huán)境中對避障算法進行飛行測試，驗證算法的實用性和可靠性。

3.性能評估：對避障算法的性能進行全面評估，包括感知精度、預測準確性、決策效率、避障成功率等。

4.算法優(yōu)化：根據飛行測試結果，對避障算法進行優(yōu)化，提高算法的性能。

進度安排：

1.第19-20個月：完成飛行測試平臺搭建。

2.第21-26個月：完成實際飛行測試。

3.第27-28個月：完成性能評估，形成性能評估報告。

4.第29-30個月：完成算法優(yōu)化。

（4）第四階段：成果總結與論文撰寫（第31-36個月）

任務分配：

1.成果總結：總結課題研究取得的成果，包括理論成果、算法成果、實驗成果等，形成項目總結報告。

2.論文撰寫：撰寫課題研究論文，總結研究成果，發(fā)表高水平學術論文。

3.成果應用：探索避障算法的實際應用場景，推動算法的工程化應用。

進度安排：

1.第31-32個月：完成成果總結，形成項目總結報告。

2.第33-34個月：完成論文撰寫，發(fā)表高水平學術論文。

3.第35-36個月：探索成果應用，推動算法的工程化應用。

2.風險管理策略

（1）技術風險

風險描述：算法研發(fā)過程中可能遇到技術瓶頸，如深度學習模型訓練不收斂、傳感器數據融合效果不佳、實際飛行測試中算法性能不達標等。

應對措施：建立完善的技術預研機制，提前識別和評估潛在的技術風險。加強與國內外同行的交流合作，及時獲取最新的技術信息和研究進展。在算法開發(fā)過程中，采用多種技術路線和備選方案，確保研究的靈活性和可行性。定期進行技術評審，及時發(fā)現和解決問題。加強仿真實驗和實際飛行測試的驗證，確保算法的性能滿足預期要求。

（2）進度風險

風險描述：項目實施過程中可能遇到進度延誤的風險，如研究任務分配不合理、實驗設備調試不順利、人員變動等。

應對措施：制定詳細的項目實施計劃，明確每個階段的任務分配、進度安排和責任人。建立有效的項目管理機制，定期召開項目會議，跟蹤項目進度，及時發(fā)現和解決進度延誤問題。加強與團隊成員的溝通協(xié)調，確保項目按計劃推進。建立風險預警機制，提前識別和評估潛在的進度風險，并制定相應的應對措施。

（3）資金風險

風險描述：項目實施過程中可能遇到資金不足的風險，如項目經費預算不合理、資金使用效率低下等。

應對措施：合理編制項目經費預算，確保項目經費的充足性和合理性。建立嚴格的資金管理制度，確保資金使用的規(guī)范性和高效性。加強與資助方的溝通協(xié)調，及時匯報項目進展和經費使用情況。積極爭取額外的資金支持，確保項目的順利實施。

（4）團隊協(xié)作風險

風險描述：項目實施過程中可能遇到團隊協(xié)作不暢的風險，如團隊成員之間溝通不充分、任務分配不合理、合作氛圍不佳等。

應對措施：建立有效的團隊協(xié)作機制，明確團隊成員之間的職責分工和協(xié)作方式。定期召開團隊會議，加強團隊成員之間的溝通協(xié)調，及時發(fā)現和解決協(xié)作問題。建立良好的合作氛圍，增強團隊凝聚力。引入外部專家進行指導，提升團隊的技術水平和協(xié)作能力。

（5）政策風險

風險描述：項目實施過程中可能遇到政策變化的風險，如無人機行業(yè)監(jiān)管政策調整、技術標準不明確等。

應對措施：密切關注無人機行業(yè)監(jiān)管政策和技術標準動態(tài)，及時調整項目研究方向和技術路線。加強與政府部門的溝通協(xié)調，及時獲取政策信息和技術要求。積極參與行業(yè)標準的制定工作，推動無人機技術的規(guī)范化發(fā)展。

通過制定科學的風險管理策略，可以有效地識別、評估和應對項目實施過程中可能遇到的風險，確保項目的順利實施和預期目標的實現。

十.項目團隊

本課題的研究團隊由具有豐富理論經驗和實踐能力的專家學者構成，團隊成員涵蓋機器人學、計算機視覺、、飛行控制等多個領域，具有跨學科的研究背景和合作經驗。團隊成員均具有博士學位，并在相關領域發(fā)表了大量高水平學術論文，擁有多項發(fā)明專利。團隊成員曾參與多項國家級和省部級科研項目，具有豐富的項目研發(fā)經驗。

1.項目團隊成員的專業(yè)背景、研究經驗等

（1）項目負責人張明博士：機器人學領域專家，研究方向為無人機自主導航與避障，在多傳感器融合感知、動態(tài)環(huán)境下的智能決策等方面具有深入的研究。張博士在國內外頂級學術期刊和會議上發(fā)表了多篇高水平學術論文，主持完成多項國家級科研項目，具有豐富的項目研發(fā)經驗。張博士曾獲得國家科技進步二等獎和省部級科技獎多項，是國際機器人與自動化學會（IEEE）會士。

（2）項目副組長李強博士：計算機視覺領域專家，研究方向為基于深度學習的目標檢測與語義分割，在無人機視覺感知與智能決策等方面具有深厚的研究基礎。李博士在計算機視覺領域發(fā)表了多篇高水平學術論文，主持完成多項省部級科研項目，具有豐富的項目研發(fā)經驗。李博士曾獲得中國計算機學會（CCF）青年科學家獎，是國際模式識別與像處理學會（IEEECVPR）會士。

（3）核心成員王偉博士：領域專家，研究方向為強化學習與多智能體系統(tǒng)，在無人機協(xié)同避障與智能決策等方面具有創(chuàng)新性的研究成果。王博士在領域發(fā)表了多篇高水平學術論文，主持完成多項國家級科研項目，具有豐富的項目研發(fā)經驗。王博士曾獲得國際聯合會議（IJC）最佳論文獎，是國際與機器人學會（IAR）會士。

（4）核心成員趙敏博士：飛行控制領域專家，研究方向為無人機運動控制與軌跡優(yōu)化，在復雜環(huán)境下的無人機自主導航與避障等方面具有系統(tǒng)性的研究。趙博士在飛行控