在航站楼这一复杂且高人流密度的环境中，无人机的自主导航系统面临着前所未有的挑战，航站楼内部结构复杂，包括多个楼层、复杂的走廊和电梯系统，这要求无人机具备高精度的空间感知能力，航站楼内人员密集，如何确保无人机在执行任务时不会对旅客造成安全隐患，是亟待解决的问题，航站楼内信号干扰多，如何保持无人机在复杂电磁环境下的通信稳定性和导航准确性，也是技术上的难点。
针对这些问题，我们提出了一种基于深度学习的多模态融合导航方案，该方案通过融合视觉、雷达和Wi-Fi信号等多种传感器数据，利用深度神经网络对环境进行实时建模和预测，从而提升无人机在航站楼内的自主导航能力和避障能力，我们还引入了基于规则的决策系统，确保无人机在执行任务时始终遵守安全规范，避免与人员发生碰撞，这一方案为无人机在航站楼等复杂环境中的应用提供了新的思路和解决方案。
发表评论
在航站楼复杂环境中，通过集成高精度定位、实时环境感知与智能路径规划技术优化无人机自主导航系统。
在航站楼复杂环境中，优化无人机自主导航系统需考虑多源干扰与高密度人流影响，通过集成AI算法、实时数据分析和增强传感器融合技术可有效提升其适应性和准确性
在航站楼复杂环境中，通过集成高精度地图、实时避障与AI路径规划技术优化无人机自主导航系统。
在航站楼复杂环境中，通过集成高精度传感器、实时地图更新与AI算法优化无人机自主导航系统。
添加新评论