AUV自主巡航与色块识别的典型方法与应用前景

文章讨论了无缆水下机器人(AUV)在复杂的水环境中用同步自主定位与地图构建和路径规划如何实现自主巡航的问题,分析与比较了基于树莓派的OpenCV、神经网络的Tensorflow以及STM32的OpenMV这3种典型的色块识别方法的优劣。

无人机色块识别与追踪

开发了一种无人机色块识别和跟踪系统,设计了一种基于视觉的飞行控制方法,并搭建了嵌入式飞行控制平台,该系统包括一种用于精确定位和快速图像处理的智能框架子系统。在控制过程中,摄像头获取的水平偏移位置信息与姿态角信息进行融合用于无人机的水平位置控制,结合超声波高度信息实现空间位置控制。该平台依靠机载嵌入式计算机进行图像处理、运动姿态估计,并采用机载飞行控制器执行控制算法。实验结果表明所提出的色块跟踪和识别框架取得了较好的自主飞行控制效果。