果蝇算法和改进D-S证据理论的四轴飞行器障碍辨识

针对四轴飞行器对障碍辨识效果差,精度低的问题,研究了四轴飞行器障碍辨识的方法.采用超声波传感器、红外测距传感器以及激光雷达传感器的多传感器信息融合的方法,通过果蝇算法对传感器原始数据证据权进行优化,得到最优权值,按照各个传感器的最优权值,采用改进的D-S证据理论算法对多传感器的数据进行融合,提高四轴飞行器的障碍辨识精度.通过分别对单一传感器以及和其他数据融合算法实验对比,研究结果表明:在相同条件下,本文提出的方法对障碍物的识别准确率更高,对障碍物的响应更加迅速.